Mehr Möglichkeiten Forschende präsentieren Edge-KI-fähigen RISC-V-Prozessor-Core

Quelle: Pressemitteilung

Das Fraunhofer-IPMS meldet, dass sein RISC-V-Prozessor-Core EMSA5 nun für Edge-KI-Anwendungen bereit ist. Was das bedeutet, verraten die Experten hier.

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Das ist quasi der neue RISC-V-Prozessor-Core EMSA5, den das Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme (IPMS) nun entwickelt hat. Das Besondere ist, dass er Edge-KI-fähig ist, was dem Anwender einige Vorteil bietet. Lesen Sie!
Das ist quasi der neue RISC-V-Prozessor-Core EMSA5, den das Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme (IPMS) nun entwickelt hat. Das Besondere ist, dass er Edge-KI-fähig ist, was dem Anwender einige Vorteil bietet. Lesen Sie!
(Bild: Fraunhofer-IPMS)

Mit dem EMSA5 bietet das Fraunhofer-IPMS nun einen Prozessorkern, der auf einer offenen RISC-V-Befehlssatzarchitektur basiert. Die neueste Version beinhaltet eine Portierung von Tensorflow lite auf den EMSA5 RISC-V. Das macht den Prozessor für Edge-KI-Anwendungen nutzbar, wie beispielsweise für die Sensordatenauswertung, die Gestensteuerung oder für die Vibrationsanalyse, wie die Forschenden erklären. Dabei können KI-Algorithmen entweder direkt auf dem Gerät oder auf einem gerätenahen Server ausgeführt werden. Dazu werden jene Daten genutzt, die direkt vom Gerät erfasst werden – und zwar ohne dass eine Verbindung zum Internet (Cloud) hergestellt werden muss, betonen die Experten. Das nennt sich dann Edge-AI. Der EMSA5-Prozessor-Core könne für beliebige FPGA-Plattformen zur Verfügung gestellt werden. Die Integration in kundenspezifische ASICs für beliebige Foundry Technologien sei auch möglich.

Keine zeitraubende Cloud-Übermittlung

Nur die Ergebnisse der Verarbeitung würden dann in die Cloud gespeist. So könnten die Geräte innerhalb von Millisekunden mittels KI (Künstlicher Intelligenz) autark Entscheidungen treffen. Um die Daten verarbeiten zu können, werden dann sogenannte Maschine-Learning-Modelle verwendet. Diese werden auf der Basis von passenden Datensätzen trainiert, um Muster zu erkennen. Zunächst geschieht das anhand eines Trainingsdatensatzes, später mit praxisgerechten Daten, die meist von Sensoren stammen. So kann das Modell neue Fakten aus bereits bestehenden Daten ableiten und für einen bestimmten Kontext anwenden, um Prognosen abzugeben. Anwendungen mit Anforderungen an niedrige Latenzzeiten könnten von dieser Art der Verarbeitung profitieren, weil keine Verzögerungen durch die Übermittlung in die Cloud entstünden.

Edge-Systeme machen es Hackern schwer

Das System sei auch bei instabilen Internetverbindungen arbeitsfähig und eben nicht auf die Verarbeitung der Daten in der Cloud angewiesen, was als großer Vorteil für mobile oder autarke Anwendungen gilt, sowie folglich für Orte mit instabiler Datenverbindung. Und weil die Anzahl an IoT-Geräten weltweit enorm steige und deshalb immer mehr Daten in die Cloud gesendet würden, spiele auch die Skalierbarkeit des Systems eine große Rolle. Auch ist in diesem Zusammenhang die Datensicherheit sehr wichtig. Denn je mehr Daten drahtlos in die Cloud gesendet werden müssen, umso mehr Angriffspunkte hat ein IoT-System. Nutze man aber ein Edge-System, hätten es die Hacker schwer, weil die Verarbeitung der Daten lokal in einem geschlossenen Netzwerk erfolgt.

Umfangreiche Möglichkeiten stehen bereit

Entwickler, die den EMSA5-Prozessorkern verwenden, können auf Open-Source-RISC-V-Entwicklungsumgebungen, Testwerkzeuge und Bibliotheken, einschließlich der GNU-Toolchain und der umfassenden Eclipse-IDE mit OpenOCD-Debug-Unterstützung zurückgreifen, heißt es auch noch. Das IPMS arbeitet außerdem mit kommerziellen Drittanbietern von Compilern und Software-Tools, wie der IAR Embedded Workbench zusammen, um die Softwareentwicklung im Kontext der Funktionalen Sicherheit zu erreichen.

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