低消費電力MCU向けAIソフト開発キット、Ambiq Micro：独自技術で高効率の推論を実現（2/3 ページ）

[Sally Ward-Foxton，EE Times]

常時接続AIアプリケーションの対応範囲拡大も

　Neural Spotには、ヘルス（ECG分類子）や音声検出／処理の例などを備えたオープンソースのModel Zooも含まれている。音声処理は、音声アクティビティー検出やキーワード検出、「Speech to Intent（音声からインテント）」などに向けたモデルを用意する。Ambiqが現在開発を進めているAIモデルは、音声強調（バックグラウンドノイズキャンセレーション）の他、人物検知や、物体の分類を行う「Object classification」などを含むコンピュータビジョンモデルをターゲットとしている。

　Neural Spotは、Ambiqのライブラリ「Ambiq Suite」をベースとして構築されている。Ambiq Suiteは、電力／メモリ構成を制御して、センサーとの通信や、SoC（System on Chip）周辺機器の管理などを行う。Neural Spotは、サブスレッショルドハードウェアにあまり詳しくないAI開発者に向けたプリセットを使用することにより、これらの構成オプションを簡素化している。

Neural Spot AI SDKは、AI開発者、ドメインエキスパート、システムインテグレーターを対象としている［クリックで拡大］ 出所：Ambiq Micro

　Morales氏は、「新型SDKは、全ての第4世代チップ『Apollo』向けに開発されているが、中でも特に『Apollo4 Plus SoC』は、常時接続のAIアプリケーション向けとして最適だといえる。2Mバイトの組み込みMRAMと2.75MバイトのSRAMを備えたArm Cortex-M4を搭載する。また、グラフィックスアクセラレーターを1つと、MIPIレーンを2つ備える他、一部の品種はBLE（Bluetooth Low Energy）をサポートする」と述べる。

　「Apollo4 Plusは、MRAMから実行した場合の消費電流が4μA/MHzと低く、高度なディープスリープモードも備える。このような低消費電力であることから、リソースに制約のある環境でAIを実行する場合でも、実行可能な処理の種類を大幅に増やすことが可能だ」（Morales氏）

　また同氏は、「通常、レイテンシや電力要件のために、例えば精度を下げたり、浅いモデルを作成したりと、さまざまな妥協点を見いださなければならないが、その必要もなくなる」と付け加えた。

　さらに同氏は、「AIアクセラレーションは、省電力化を実現する上で重要だが、センシングデータや、A-D変換、メモリ周辺のデータ移動など、データパイプラインの他の部分も同様に重要だ。例えば、オーディオデータを収集するには数秒間を要するが、推論は数十ミリ秒で完了する。このようにデータ収集は、電力使用量の大半を占めているのだ」と述べた。