Con sistema operativo embebido propio, esta unidad de procesamiento neuronal es útil para aplicaciones como el reconocimiento de voz o de gestos.
Sinovoip anuncia el lanzamiento de la placa Banana Pi EAI80 para procesamiento neuronal.
Con un microcontrolador EAI80 que ofrece un rendimiento de 300 GOPS (gigaoperaciones por segundo) gracias a su doble núcleo Cortex-M4F funcionando como procesador primario a 200 MHz y una unidad de procesamiento neuronal (NPU) a 300 MHz, su diseño está pensado para acelerar las cargas de tareas CNN (convolutional neural network).
Dispone de 8 MB de memoria SDRAM, una cabecera GPIO de 40 pines, un conector LCD que ofrece una resolución de vídeo de hasta 1024×768 píxeles, cabecera de bus CAN, dos micrófonos insertados en placa base, y un conector de cámara DVP.
La arquitectura ARMv7 del micro soporta un espacio de direcciones predefinido de 32 bits, con subdivisión para el código, los datos y los periféricos, y regiones para recursos on-chip y off-chip. Todos los núcleos disponen de acceso a un completo mapa de memoria.
El otro núcleo Cortex-M4 puede emplearse como coprocesador para la realización de cálculos matemáticos complejos, mientras que el procesador CNN está integrado en el EAI, que puede manejar la detección de imagen y el reconocimiento al emplear métodos de deep learning con alto rendimiento y bajo consumo energético.
Soporta modelos CNN mainstream como los Resnet-18, Resnet-34, Vgg16, GoogleNet, o Lenet entre otros.
La placa de esta unidad de procesamiento neuronal está alimentada por un conector USB 2.0 de tipo C, y dispone de conectividad inalámbrica gracias a un módulo Wi-Fi Espressif ESP8266 en la misma placa.
Cuenta con una cámara dual para los gráficos 2D, y también soporta dos micros. Junto a todo lo mencionado con anterioridad, en un tamaño de 86×54 mm.
Como software, la Banana Pi funciona regida por el sistema operativo embebido uGelis, y el usuario puede programarla mediante el uso del SDK Kelis, el cual incluye demos de visión por computadora e inteligencia artificial de audio para operaciones de reconocimiento del habla, detección y reconocimiento de gestos, y detección del cuerpo humano.
Principales aplicaciones para la tarjeta funcional
Entre los campos en los cuales puede emplearse, encontramos el control por voz, la AIoT (computación en el borde de la red –edge-, sistemas de control offline, seguridad,…), automatización del hogar y de edificios, computación industrial, y control de motores así como conversión de potencia.
La estructura de doble CPU y NPU le permite proporcionar la funcionalidad de IA con la de microcontrolador (MCU) de tiempo real y bajo consumo, y puede soportar seguridad integrada por hardware y un amplio conjunto de periféricos.
