IP akselerator AnyVision-AI — inferensi CNN sub-1 W, silicon-proven di GF 22FDX
AnyVision-AI menghadirkan 2,4 TOPS pada 880 mW untuk inferensi CNN INT8, dengan footprint yang sepenuhnya synthesisable dan toolchain Keras / ONNX. SoC pelanggan pertama kini sudah sampling.
Penulis
Antikode
AnyVision-AI adalah IP akselerator neural generasi kedua kami, ditujukan untuk perangkat edge bertenaga baterai yang membutuhkan inferensi CNN on-sensor tanpa offload ke host. Angka headline-nya adalah 2,4 TOPS sustained pada 880 mW di GlobalFoundries 22FDX (typical, 0,8 V, 25 °C), atau sekitar 2,7 TOPS/W pada pin SoC.
Arsitekturnya adalah array MAC sistolik INT8 16x16 dengan cache bobot on-chip yang dapat dikonfigurasi, dukungan structured sparsity (2:4), dan blok ReLU/quantize hardware. Mode INT4 menukar presisi untuk throughput ~1,7x pada jaringan yang dilatih sesuai. Toolchain menerima model Keras, PyTorch, atau ONNX, menjalankan fine-tune quantization-aware Antikode, dan menghasilkan biner yang dapat di-stream loader on-die dari flash eksternal saat boot.
SoC pelanggan pertama sampling di akhir Februari — SoC kamera pintar untuk OEM Indonesia, menjalankan MobileNetV3-Small pada 30 fps untuk klasifikasi orang/kendaraan sambil tetap di bawah envelope daya 1,2 W termasuk antarmuka sensor gambar.
Use case yang dituju
Kamera pintar, sistem bel pintu dan interkom, monitoring pertanian (deteksi hama dan penyakit dari unit lapangan bertenaga baterai), anti-shoplift retail, dan driver-monitoring dasar untuk otomotif aftermarket. AnyVision-AI tidak ditujukan untuk inferensi LLM atau workload transformer besar — ia dirancang khusus untuk kelas CNN sub-50 MB di mana daya dan area silikon lebih penting daripada peak throughput.
AnyVision-AI tersedia sekarang di bawah lisensi per-tape-out dan royalti per-unit. Integrasi reference SoC dengan host Antikode RV-32IM dan input MIPI CSI-2 standar termasuk dalam paket evaluasi. Datasheet dan panduan training quantization-aware tersedia di bawah NDA.
Lanjut baca
Artikel terkait · Produk
ProdukAntikode RV-32IM Core v1.2 — silicon-proven di TSMC 22ULL
Core RISC-V 32-bit andalan kami mencapai 480 MHz worst-case pada 0,72 V di TSMC 22ULL dengan skor 2,1 CoreMark/MHz. v1.2 hadir dengan debug yang diperkuat, JTAG-PMP, dan testbench UVM yang diperbarui.
Read articleEngineeringTest new article
Test Antikode Antikode Sub Ops is a Jakarta-based fabless design house. We license silicon-proven embedded RISC-V cores and AI accelerator IP, and we deliver custom RTL and FPGA-to-ASIC services on TSMC 28nm and GF 22FDX. Founded 2018, 47 IPs in production, 220M+ units shipped
Read articleMigrasi FPGA-ke-ASIC: pelajaran yang terus kami pelajari ulang
Sebagian besar prototipe FPGA belum siap ASIC, terlepas dari apa yang dikatakan laporan sintesis vendor. Setelah 12 tape-out, inilah daftar singkat hal-hal yang selalu menggigit — dan bagaimana sekarang kami menangkapnya di minggu pertama.
Read article