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AetinaがBlaizeを搭載した新しいASICベースのエッジAIシステムを発売

Aetina Corporation
2022-12-09 14:55 1113

【新北(台湾)2022年12月9日PR Newswire=共同通信JBN】AIおよびIoT向けの組み込み式コンピューティングハードウエアおよびソフトウエアを提供するエッジAIソリューションプロバイダーのAetina(https://bit.ly/3uxesUP )は、プログラム可能なBlaize(R)Pathfinder P1600 Embedded System on Module(SoM)を搭載した新しいASICベースのエッジAIシステムを発売した。Aetina AI推論システム(AIE-CP1A-A1(https://bit.ly/3uBpKYq ))は、物体検出、人間の動きの検出、自動検査など、さまざまなコンピュータービジョンアプリケーション向けに設計された小型の組み込み式コンピューターである。

Aetina AI推論システムAIE-CP1A-A1は、物体検出、人間の動きの検出、自動検査など、さまざまなコンピュータービジョンアプリケーション向けに設計された小型の組み込み式コンピューター
Aetina AI推論システムAIE-CP1A-A1は、物体検出、人間の動きの検出、自動検査など、さまざまなコンピュータービジョンアプリケーション向けに設計された小型の組み込み式コンピューター

AIE-CP1A-A1 モデルは、スモールフォームファクターのBlaize(R) Pathfinder P1600 Embedded SoMを備えており、過酷で困難な環境や拡張温度範囲を必要とする組み込み式システムに最適である。これは、デュアルARM Cortex A53プロセッサー、16のTOPS AIパフォーマンスを提供する16のGSPコア、低メモリー帯域幅と低レイテンシーの利点を備えているため、ニューラルネットワーク(NN)の展開およびディープ ラーニング(DL)プロセスの加速を可能にする。

Blaize(http://www.blaize.com/ )Graph Streaming Processor(GSP(R))アーキテクチャーに基づくPathfinderは、エッジでのAI推論ワークロードに最適なエネルギー効率の高い処理能力を実現し、カスタムキャリアボードに簡単にプラグインでき、自律的に、ないしは大規模なシステム内で統合されて動作する。コンパクトなファンレス設計と複数のI/Oポートにより、AIE-CP1A-A1は、ビジョンAI関連の推論を含む商用および産業グレードのAI搭載システムの両方に適合する。Blaize Pathfinderは、H.264/H.265ビデオエンコーダーとデコーダーもサポートし、さまざまなセンサーと互換性があり、画像認識とビデオ分析タスクをすばやく実行できる。

Aetinaは、通常のボックスPCに加えて、Blaize Pathfinderを備えたシングルボードコンピューター(SBC)など、他の種類の組み込み式コンピューティングモデルも提供しており、高度なシステム統合とチップダウン設計サービス向けのカスタマイズされたキャリアボードとコンピューターケースを提供する。さらに、Aetinaは、開発者がAI推論モデルを、ASICチップで構築されたエッジデバイスで正常に動作および機能できる形式に変換するのを支援する。

AetinaのJackal Chenシニアプロダクトマネージャーは「われわれは現在、エッジコンピューティング製品ラインを拡大し、さらに多くのGPUおよびASICベースのソリューションを提供して、開発者がさまざまな業種や業界でAIシステムを構築するのを支援している。Blaize Pathfinder P1600 SoMを搭載したAIE-CP1A-A1モデルは、当社初のASIC ベースのシステムである。将来的には、さまざまな種類のチップとモジュールを統合することで、さまざまなAIモデルに適したヘテロジニアスコンピューティングデバイスを提供できる」と語った。

BlaizeのDinakar Munagala最高経営責任者(CEO)兼共同創設者は「AIの処理と推論のワークロードをクラウドに送信するのではなく、エッジで維持することは、費用対効果が高く、レイテンシーがほぼないAIアプリケーションにとって不可欠である。Pathfinder SoMと当社のGSPアーキテクチャーは、物体検出、自律型光学検査、ロボット工学など、コンピュータービジョンアプリケーションの要求に対するこの主要なビジネス目標を実現する」と語った。

さらに、Aetinaは現在、開発者向けにM.2およびEDSFF仕様を備えたASICベースのAIアクセラレーターを開発しており、エッジでのAIモデルの推論プロセスを高速化する。

ソース: Aetina Corporation