2022年2月24日，德国慕尼黑——处理器设计自动化领域的领先厂商Codasip，正式推出了两款全新产品：L31和L11嵌入式RISC-V处理器内核。这两款内核属于该系列中专为定制化处理器优化的最新低功耗方案。借助它们，客户可以方便地通过Codasip Studio工具来定制处理器设计，从而应对神经网络、人工智能/机器学习（AI/ML）等极具挑战性的应用场景——比如那些极度微型化、功耗受限的物联网（IoT）边缘计算设备。

在物联网和工业物联网（IoT/IIoT）这类边缘计算设备上部署AI/ML，确实能带来不少好处：安全性更高、功耗更低，还能减少实时处理的延迟。不过，AI/ML算法属于计算密集型任务，而嵌入式系统内部资源又相当有限，所以必须靠定制处理器才能提供足够的性能。为此，Codasip L31/L11嵌入式内核运行在谷歌的TensorFlow Lite for Microcontrollers上，并借助Codasip Studio工具来定制一种全新的嵌入式AI内核——特别适合那些空间和功耗预算都极其紧张的物联网应用。

Codasip首席技术官Zdeněk Přikryl表示：“客户通过购买RISC-V处理器高级描述语言CodAL的授权，就能获得一套完整的架构许可，从而实现ISA和微体系架构的定制。随着L11/L31新内核的问世，我们可以在尺寸和功率受限的嵌入式处理器设计中，方便地加入客户需要的功能，比如边缘人工智能。” 这一说法点出了Codasip长期以来的核心优势——内核的可定制能力。事实上，目前全球已有超过20亿颗处理器使用了Codasip IP，而这次新内核不仅在定制灵活性上更进一步，还增强了性能，支持更高主频。

现有的处理器其实很难很好地加载AI和机器学习应用。而且不同应用中器件的数据类型、量化模型和性能需求差异巨大。Codasip提出的“创造差异化设计”模式意味着，使用Studio工具的客户可以完全根据自己特定的系统、软件和应用程序要求来定制处理器。同样地，低功耗物联网中嵌入式设备的资源极为有限——内存有限，指令集也有限，但开发人员还得保证这类器件功耗低、内生安全性高，并且能实现实时响应和通信。

Codasip Studio RISC-V设计工具能提供定制指令，特别适合开发AI/ML处理器。把TensorFlow Lite for Microcontrollers、RISC-V定制指令和Codasip处理器设计工具三者结合起来，就能为嵌入式、高效率的边缘神经网络处理功能带来诸多优势：低延迟、高安全性、快速通信和低功耗。这些优势对于新兴的物联网和工业物联网边缘应用至关重要——在这些场景中，实时运行AI/ML任务正迅速成为系统级芯片（SoC）的一项标准特性。

值得一提的是，Codasip的最新L31和L11处理器内核是业内首批支持TFLite Micro的内核，而且这种支持范围将扩展到Codasip的整个RISC-V内核产品组合。通过采用TensorFlow Lite AI框架来支持神经网络，Codasip RISC-V处理器IP特别适合那些计划在其AI/ML器件内核中加载市场领先性能的系统开发人员。再加上边缘处理器的功能性，Codasip定制化设计的性能也为关键任务型嵌入式物联网应用带来了高实时性的优势。

背景

Codasip的嵌入式AI，指的是嵌入式软件中的机器学习与深度学习功能在器件级上的应用。它可以支持小型物联网嵌入式设备在边缘流畅地运行人工智能模型，并实现实时通信。从安全角度看，这样能最大限度降低数据传输时间和用电成本，不再需要额外的通信硬件。这种模式对关键任务型工业物联网基础设施尤为重要——边缘人工智能算法可从各种传感器收集数据，实时预测和报告系统故障。

TensorFlow Lite for Microcontrollers是专门用于嵌入式系统的AI框架，它有效解决了存储器和功耗限制等问题。由于支持各种微架构，它特别适用于供应商特有的优化项目。这一特性与Codasip的处理器设计自动化工具完美匹配，有效简化了特定领域翻跟斗的开发流程，使Codasip客户能够快速、轻松地为物联网打造适合特定应用的嵌入式AI/ML器件。