传感器技术与日俱进，低功耗AI芯片成为身后的元勋

这些用于边缘端的AI加速器芯片弥补了传统传感器计算能力不足或计算能力有限的问题，使得传感器专注于感知层的提高，而计算能力的提高和应用场景的扩展可以放心地交给低功耗的AI芯片。耐能新产品KLM5S3是一款专为终端摄像机市场设计的低功耗AI芯片，具有性能和特点。

随着机器学习和AI的快速发展，摩尔定律正在逐渐放缓。在架构设计上寻求创新已经成为AAT3155ITP-T1芯片设计的主流解决方案，尤其是在低功耗的AI加速器芯片上。这些用于边缘端的AI加速器芯片弥补了传统传感器计算能力不足或计算能力有限的问题，使得传感器专注于感知层的提高，而计算能力的提高和应用场景的扩展可以放心地交给低功耗的AI芯片。

低功耗芯片也不缺乏AI训练

这种新兴的边缘AI热，自然也对许多传统半导体制造商产生了影响，因此他们也开始在边缘AI领域发力，罗姆就是其中之一。去年，罗姆宣布开发了一种用于IoT边缘计算的端侧学习AI芯片，其功耗甚至可达30mW。该芯片集成了罗姆自主研发的8位CPU tinyMicon MatisseCORE，以及2万门AI加速器AxlCORE-ODL。

图：罗姆端侧AI芯片原型架构 / 罗姆

CPUMatisse不仅实现了很小的面积，而且在性能上也超过了普通的8位CPU，甚至符合ISO 26262、ASIL-D的车规标准。AxlCORE-ODL选择了一个简单的三层神经网络，由输入层、中间层和输出层组成。

除了极低的功耗，罗姆芯片最独特的特点就是可以像云中的AI芯片一样完成训练任务。由于计算能力的限制，传统的低功耗AI芯片往往只能用于简单的推理任务，而罗姆的AI SoC则同时支持这两种工作负荷。

不过这个芯片毕竟侧面功耗低，不能进行复杂的训练任务。罗姆的定位主要用于预测端传感器和电机的实时故障。该芯片可以在不连接云服务器的情况下，生成未知的输入数据和模式的非常规值输出，从而预测内置传感器或电机设备的潜在故障。

终端摄像机迎来新升级

作为一家专注于边缘AISoC芯片开发的制造商，耐能之前已推出KL520、KL530与KL720这一系列低功耗的AI芯片，也在去年11月推出了新一代的低功耗终端AI芯片KLM5S3。

耐能新产品KLM5S3是一款专为终端摄像机市场设计的低功耗AI芯片，具有性能和特点。基于ARM Cortex A5并采用28nm工艺设计，NPU算力达到0.5eTOPS@INT8，支持Cafee、Tensorflow/lite、Pytorch等常见框架。

KLM5S3支持双路HDR处理、电子防抖和鱼眼校正等。对于终端摄像头应用，这些特性可以广泛应用于安全、记录仪等场景，甚至ADAS系统。除了高动态范围外，车辆规格图像传感器的另一个主要要求是抑制LED闪烁，因为驾驶过程中不同频率的LED闪烁可能会干扰图像输出。

耐力KLM5S3AI芯片可以在NPU中计算和输出红绿灯等交通标志的识别结果，以降低驾驶风险，同时配备车辆规级摄像头。

小结

从近年来推出的低功耗AI加速器来看，采用模拟和ASIC两种实现方式的芯片大多是CNN，其次是DNN和RNN。因为CNN主要用于像图像识别这样简单的视觉AI任务，所以更适合视觉传感器。然而，像DNN和RNN这样的神经网络加速更多地用于一些语音和文本处理任务。

至于负载类型，功耗低于100W的AI芯片主要用于推理，大部分训练任务都是在云端交给大功率的AI芯片完成。这并不是说传感器等边缘硬件不需要训练，而是现阶段的简单模型可以满足这些传感器的大部分需求。然而，随着未来数字孪生等应用对传感器性能的要求进一步提高，低功耗的AI芯片必然会成为最有效的辅助硬件。

芯片低功耗传感器用于终端训练

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