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Edge-KI-fähiger Risc-V-Core

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Geschätzte Lesezeit: 2 - 4 Minuten
Der RISC-V-Pozessorkern des IPMS ist nun für Edge-KI-Anwendungen geeignet – etwa komplexe Datenauswertungen vor Ort ohne Daten-Upload Der RISC-V-Pozessorkern des IPMS ist nun für Edge-KI-Anwendungen geeignet – etwa komplexe Datenauswertungen vor Ort ohne Daten-Upload

Das Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS, Dresden, bietet fertige, plattformunabhängige IP-Core-Module an. Mit diesen IP-Modulen können Entwickler schnell vollständige Funktionsbereiche in Standardprodukten wie SoCs, Mikrocontroller, FPGAs und ASICs übernehmen und so Entwicklungszeiten und -kosten erheblich reduzieren. Mit dem EMSA5 bietet das IPMS einen Prozessorkern auf Basis der offenen RISC-V-Befehlssatzarchitektur an. Seine aktuelle Version ist für Edge-KI-Anwendungen geeignet.

The Fraunhofer Institute for Photonic Microsystems IPMS, Dresden, offers ready-made, platform-independent IP core modules. With these IP modules, developers can quickly adopt complete functional areas in standard products such as SoCs, microcontrollers, FPGAs and ASICs, thus significantly reducing development times and costs. With EMSA5, IPMS offers a processor core based on the open RISC-V instruction set architecture. Its current version is suitable for edge AI applications.

In dem neuesten Release hat das Institut eine Portierung von Tensorflow lite auf den EMSA5 RISC-V durchgeführt. Durch diese Portierung wurde erreicht, dass der EMSA5 RISC-V Prozessor Core einsatzfähig für Edge-KI-Anwendungen ist. Anwendungsmöglichkeiten sind beispielsweise die Sensordatenauswertung, Gestensteuerung oder Vibrationsanalyse.

„Edge AI bedeutet, dass KI-Algorithmen entweder direkt auf dem Gerät oder auf einem gerätenahen Server ausgeführt werden. Dazu werden die Daten genutzt, die direkt vom Gerät erfasst werden – und zwar ohne dass eine Verbindung zum Internet bzw. zur Cloud hergestellt werden muss. Nur die Ergebnisse der Verarbeitung werden dann in die Cloud gespeist. So können die Geräte innerhalb von Millisekunden mittels KI autark Entscheidungen treffen“, erläutert Dr. Andreas Weder, Gruppenleiter Modulintegration am Fraunhofer-Institut IPMS.

Um die Daten verarbeiten zu können, werden sogenannte Maschine-Learning-Modelle verwendet. Ein solches Modell wird auf der Basis von Datensätzen trainiert, um Muster zu erkennen – zunächst am Trainingsdatensatz und später mit echten Daten, beispielsweise von Sensoren. So kann es neue Fakten aus bereits bestehenden Daten ableiten und für einen bestimmten Kontext anwenden, um daraus Vorhersagen abzuleiten. Weder: „Anwendungen mit Anforderungen an niedrige Latenzzeiten können von dieser Art der Verarbeitung profitieren, da keine Verzögerungen durch die Übermittlung in die Cloud entstehen.“

Deutlicher Sicherheitsgewinn

Das System ist auch bei instabilen Internetverbindungen arbeitsfähig und nicht auf die Verarbeitung der Daten in der Cloud angewiesen. Das sei, so Weder, ein „großer Vorteil für mobile oder autarke Anwendungen und für Orte mit instabiler Datenverbindung“.

Die Ansätze, auf lokale KI-Fähigkeiten der Systeme zu setzen, bringen mehrere handfeste Vorteile: Da die Anzahl an IoT-Geräten weltweit enorm steigt und deshalb potenziell immer mehr Daten in die Cloud gesendet werden, spiele zum einen die Skalierbarkeit eines Systems eine große Rolle. Des Weiteren sei vor allem die Datensicherheit heutzutage von hohem Interesse: Je mehr Daten drahtlos in die Cloud gesendet werden müssen, umso mehr Angriffspunkte bietet ein IoT-System. Durch Nutzung von Edge-Systemen werden solche Angriffe von außen erschwert, da die Verarbeitung der Daten lokal in einem geschlossenen Netzwerk erfolgt. „Wir haben eine Portierung von Tensorflow lite auf den EMSA5 RISC-V durchgeführt. Unsere Anwender können nun einfach Edge-KI-Anwendungen wie beispielsweise Sensordatenanalyse, Gestenerkennung oder Vibrationsanalyse umsetzen“, erklärt Weder. Der EMSA5-Prozessor-Core des Fraunhofer IPMS kann für beliebige FPGA-Plattformen zur Verfügung gestellt werden. Die Integration in kundenspezifische ASICs für beliebige Foundry Technologien ist ebenso möglich. Da der EMSA5-FS-Prozessorkern als erster RISC-V-Prozessorkern als ASIL-D ready nach Automotive Functional Safety zertifiziert wurde und somit für den Einsatz in sicherheitskritischen Systemen im Fahrzeug geeignet ist, versprechen sich die Entwickler des Prozessorkerns auch in diesem Bereich eine wachsende Zahl von Anwendungsfällen.

Systementwickler, die den EMSA5-Prozessorkern verwenden, können Open-Source RISC-V-Entwicklungsumgebungen, Testwerkzeuge und Bibliotheken, einschließlich der GNU-Toolchain und der umfassenden Eclipse-IDE mit OpenOCD-Debug-Unterstützung nutzen. Das IPMS arbeitet auch mit kommerziellen Drittanbietern von Compilern und Software-Tools wie der IAR Embedded Workbench zusammen, um die Softwareentwicklung im Kontext der Funktionalen Sicherheit zu ermöglichen. Anfang Juni gab das IPMS beispielsweise bekannt, dass ein weiterer wichtiger Debugger für den Prozessorkern verfügbar ist: Das TRACE32-Toolset von Lauterbach unterstützt nun auch den EMSA5-FS und bietet Entwicklern dafür umfangreiche Debugging-Funktionen.

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