කර්මාන්ත පුවත්: ගෝලීය අර්ධ සන්නායක කර්මාන්ත ඒකාබද්ධ කිරීම් සහ අත්පත් කර ගැනීම් නැවතත් ඉහළ යමින් පවතී.

MCU+AI: නොවැළැක්විය හැකි ප්‍රවණතාවය

STMicroelectronics සමාගම Deeplite අත්පත් කර ගනිමින් edge AI කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි

මෙම වසරේ අප්‍රේල් මාසයේදී, STMicroelectronics (ST) කැනේඩියානු AI ආරම්භක Deeplite අත්පත් කර ගත් අතර එය කර්මාන්තයේ අවධානය දිනා ගත්තේය. අප කවුරුත් දන්නා පරිදි, වාණිජමය වශයෙන් යෙදවීමේදී ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති මුහුණ දෙන ප්‍රධාන අභියෝගයක් වන්නේ ඒවායේ මෙහෙයුම් පරිමාණය, සකසනය අවශ්‍යතා සහ බල පරිභෝජන තීව්‍රතාවයයි. ඕනෑම උපාංගයක දාර පරිගණකකරණය සිදු කිරීමට AI හට හැකියාව ලබා දෙමින්, DNN (ගැඹුරු ස්නායු ජාල) ආකෘති ප්‍රශස්ත කිරීම සඳහා ස්වයංක්‍රීය මෘදුකාංග එන්ජිමක් ලබා දීමෙන් Deeplite මෙම ගැටළුව විසඳයි.

2017 දී ආරම්භ කරන ලද Deeplite, AI ආකෘති ප්‍රශස්තිකරණය, ප්‍රමාණකරණය සහ සම්පීඩනය කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන එහි edge AI විසඳුම වන DeepSeek සඳහා ප්‍රසිද්ධය. එහි නව්‍ය AI-ධාවනය කරන ලද ප්‍රශස්තිකරණ නියුට්‍රිනෝ හට 98% කට වඩා නිරවද්‍යතාවයක් පවත්වා ගනිමින් විශාල ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති ඒවායේ මුල් ප්‍රමාණයෙන් දහයෙන් එකකට සම්පීඩනය කළ හැකිය. බර කප්පාදු කිරීම (අතිරික්ත පරාමිතීන් ඉවත් කිරීම), ප්‍රමාණකරණය (ගණනය කිරීමේ නිරවද්‍යතා අවශ්‍යතා අඩු කිරීම) සහ විරලකරණය (ශුන්‍ය-වටිනා බර අනුපාතය වැඩි කිරීම) යන ප්‍රධාන තාක්ෂණයන් තුන හරහා, විශාල AI ආකෘති දාර උපාංගවල වේගවත්, කුඩා සහ වඩා බලශක්ති කාර්යක්ෂමව ධාවනය කළ හැකිය. කලින් වලාකුළු පරිගණක හැකියාවන් අවශ්‍ය වූ යෙදුම් දැන් ස්මාර්ට්ෆෝන් කැමරා සහ කාර්මික සංවේදක වැනි දාර උපාංගවල සුමටව ක්‍රියාත්මක විය හැකිය.

Deeplite එහි මුල් දිනවල බොහෝ අවධානය දිනා ගෙන ඇති අතර Gartner, Forbes, Inside AI සහ ARM AI විසින් ප්‍රමුඛ පෙළේ AI නවෝත්පාදකයෙකු ලෙස නම් කර ඇත. මෙම අත්පත් කර ගැනීම STMicroelectronics හි උපායමාර්ගික පරිවර්තනයට edge AI සමඟ සමීපව සම්බන්ධ වන අතර එය දෘඩාංග සහ මෘදුකාංග "ද්විත්ව හෙලික්ස්" ආකාරයෙන් ඒකාබද්ධ කරයි. Deeplite හි ආකෘති ප්‍රශස්තිකරණ තාක්ෂණය STMicroelectronics හි STM32 ශ්‍රේණියේ MCU සහ අන්තයේ සිට අවසානය දක්වා AI විසඳුම් ගොඩනැගීමට සහාය වීම සඳහා කැපවූ NPU සමඟ ගැඹුරින් ඒකාබද්ධ කර ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, ස්මාර්ට් කර්මාන්තශාලා අවස්ථා වලදී, STMicroelectronics චිප් වලින් සමන්විත කැමරාවලට වලාකුළට දත්ත උඩුගත නොකර දෝෂ සෘජුවම හඳුනාගත හැකි අතර ප්‍රතිචාර වේගය 40 ගුණයකින් වැඩි වේ.

අනෙක් අතට, Deeplite සතුව ලෝක මට්ටමේ AI ඇල්ගොරිතම ඉංජිනේරුවන් කණ්ඩායමක් සිටින අතර, එමඟින් ST විසින් "ආදර්ශ පුස්තකාල-ප්‍රශස්තිකරණ-දෘඩාංග වේදිකාවේ" ඒකාබද්ධ සංවර්ධන පරිසර පද්ධතියක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා 200 කට අධික AI සංවර්ධන මෙවලම් ඒකාබද්ධ කරනු ඇත. කෙටියෙන් කිවහොත්, Deeplite අත්පත් කර ගැනීම AI මෘදුකාංග මට්ටමින් ST හි ප්‍රහේලිකාවේ අවසාන කොටස සම්පූර්ණ කරනවා පමණක් නොව, අර්ධ සන්නායක කර්මාන්තයේ "චිප්ස් සෑදීම" සිට "මොළ සෑදීම" දක්වා වූ සුසමාදර්ශී මාරුව ද සනිටුහන් කරයි.

ස්මාර්ට් එජ් නැවත ස්ථානගත කිරීම සඳහා NXP, NPU සමාගමක් වන කිනාරා අත්පත් කර ගනී

මෙම වසරේ පෙබරවාරි මාසයේදී, NXP විසින් ඇමරිකානු ඩොලර් මිලියන 307 ක මුදලකට ඇමරිකානු එජ් AI චිප් ආරම්භක Kinara අත්පත් කර ගැනීම නිවේදනය කළේය. Kinara 2013 දී ආරම්භ කරන ලද අතර එය මුලින් Core Viz ලෙස නම් කරන ලද අතර පසුව Deep Vision ලෙස නම් කරන ලද අතර 2022 දී Kinara ලෙස නම් කරන ලදී. Kinara හි විවික්ත NPU (Ara-1 සහ Ara-2 ඇතුළුව) කාර්ය සාධනය සහ බලශක්ති කාර්යක්ෂමතාවයෙන් කර්මාන්තයට නායකත්වය දෙන අතර, එය දැක්ම, හඬ, අභිනය සහ අනෙකුත් විවිධ උත්පාදක AI ක්‍රියාත්මක කිරීම් මගින් මෙහෙයවනු ලබන නැගී එන AI යෙදුම් සඳහා වඩාත් කැමති විසඳුම බවට පත් කරයි, සහ එහි වැඩසටහන්ගත කිරීමේ හැකියාව එය පරිණාමය වන AI ඇල්ගොරිතම වලට අනුවර්තනය විය හැකි බව සහතික කරයි.

මෙම අත්පත් කර ගැනීම මගින් කිනාරා හි ස්වාධීන NPU එහිම සකසනය, සම්බන්ධතාවය සහ ආරක්ෂක මෘදුකාංග කළඹ සමඟ ඒකාබද්ධ කරනු ඇති බවත්, එමඟින් කාර්මික සහ මෝටර් රථ වෙළඳපොළවල වේගයෙන් වර්ධනය වන AI අවශ්‍යතා සපුරාලීම සඳහා TinyML සිට උත්පාදක AI දක්වා සම්පූර්ණ හා පරිමාණය කළ හැකි AI වේදිකාවක් සැපයීමට උපකාරී වන බවත් NXP පැවසීය. මෙය කාර්මික සහ IoT ක්ෂේත්‍රවල නව AI-ධාවනය වන පද්ධති නිර්මාණය කිරීමට, පාරිභෝගිකයින්ට සංකීර්ණත්වය සරල කිරීමට, වෙළඳපොළට යාමට කාලය වේගවත් කිරීමට සහ ඉහළ අගය එකතු කළ ක්ෂේත්‍ර කරා ගමන් කරන ස්මාර්ට් මෝටර් රථ වැනි ක්ෂේත්‍රවල තාක්ෂණික හැකියාවන් වැඩි දියුණු කිරීමට උපකාරී වනු ඇත.

Edge AI: MCU නිෂ්පාදකයින් සඳහා සටන් බිමක්

කෘතිම බුද්ධි ක්ෂේත්‍රය තුළ "පරිමාණය යනු බලය" යන වැරදි මතයක් දිගු කලක් තිස්සේ පැවතුනි. විශාල මාදිලි විශිෂ්ට කාර්ය සාධනයක් තිබුණද, ඒවා සැබෑ යෙදවීමේදී අභියෝගවලට මුහුණ දෙයි - ඒවායේ ඉහළ බලශක්ති පරිභෝජනය දාර පැත්තේ සැහැල්ලු අවශ්‍යතාවලට පටහැනිය. විශාල ආකෘති යෙදුම් අවස්ථා වල ආවේනික සීමාවන් කර්මාන්ත විශේෂඥයින් නැවත නැවතත් පෙන්වා දී ඇත: එක් අතකින්, විශාල ආකෘති පුහුණු කිරීම සහ ක්‍රියාත්මක කිරීම සඳහා දැවැන්ත පරිගණක සම්පත් අවශ්‍ය වේ; අනෙක් අතට, කෘතිම බුද්ධියේ කාර්මිකකරණය ප්‍රවර්ධනය කිරීමේ ප්‍රධාන ක්ෂේත්‍ර වන්නේ හරියටම දාර පරිගණකකරණය සහ බල පරිභෝජනයට සහ ප්‍රමාදයට වඩා සංවේදී පර්යන්ත උපාංග ය.

ඉහත අත්පත් කර ගැනීම්වලින් පෙනී යන්නේ MCU හි ප්‍රධාන යුධ පිටිය එජ් AI පරිගණකකරණයට මාරු වෙමින් පවතින බවයි. 2025 වන විට දත්ත වලින් 75% ක් කෙළවරේ සැකසෙනු ඇතැයි අපේක්ෂා කරන අතර, එජ් AI MCU වෙළඳපොළේ දැවැන්ත විභවය ඉස්මතු කරයි. මෙයින් පෙනී යන්නේ එජ් AI පරිගණකකරණය සඳහා ඇති ඉල්ලුම වේගයෙන් වර්ධනය වන බවත්, එජ් උපාංගවල මූලික අංගය ලෙස MCU මෙම ප්‍රවණතාවයේ ප්‍රධාන කාර්යභාරයක් ඉටු කරන බවත්ය.

අනාගතයේදී, MCUs තවදුරටත් සාම්ප්‍රදායික පාලන කාර්යයන්ට සීමා නොවනු ඇත, නමුත් ක්‍රමයෙන් AI තර්කන හැකියාවන් ඒකාබද්ධ කරනු ඇති අතර රූප හඳුනාගැනීම, හඬ සැකසීම සහ උපකරණවල අනාවැකි නඩත්තුව වැනි අවස්ථා සඳහා යොදනු ඇත. දාර පරිගණක හැකියාවන් සහිත MCUs, ඒවායේ අඩු බල පරිභෝජනය, ඉහළ කාර්යක්ෂමතාව සහ ක්ෂණික ප්‍රතිචාරය සමඟ දාර පරිගණක බලයේ වැදගත් වාහකයක් බවට පත්වනු ඇත, ස්මාර්ට් උපාංග සහ පද්ධති සඳහා ශක්තිමත් සහාය ලබා දෙයි.

අනෙකුත් ප්‍රධාන MCU නිෂ්පාදකයින් ද මෙම ක්ෂේත්‍රය තුළ ක්‍රියාකාරීව අත්පත් කර ගනිමින් සහ තරඟ කරමින් සිටිති, උදාහරණයක් ලෙස Renesas Electronics විසින් Reality AI අත්පත් කර ගැනීම, Infineon විසින් ස්වීඩනයේ Imagimob අත්පත් කර ගැනීම සහ NXP විසින් යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් මෘදුකාංග eIQ සහ AI මෙවලම් දාමය NANO දියත් කිරීම.

ඉදිරි වසර කිහිපය තුළ MCU සඳහා edge AI ප්‍රධාන යුධ පිටියක් බවට පත්වනු ඇතැයි නිගමනය කළ හැකිය.

මෝටර් රථ ඉලෙක්ට්‍රොනික උපකරණ: ප්‍රාග්ධන තරඟයේ අවධානය

මෑතකදී, මෝටර් රථ යෙදුම්වලට අදාළ අර්ධ සන්නායක ඒකාබද්ධ කිරීම් සහ අත්පත් කර ගැනීම් නිතර දක්නට ලැබේ. පරිගණක බලයට අමතරව, මෝටර් රථ බල දුම්රිය, වාහන තුළ ජාල සම්බන්ධතාවය, වාහන තුළ ශ්‍රව්‍ය සහ අනෙකුත් තාක්ෂණයන්හි පරිණාමය ද අර්ධ සන්නායක තාක්‍ෂණයේ පුනරාවර්තනය සහ යාවත්කාලීන කිරීම මෙහෙයවා ඇති අතර, අදාළ සමාගම් ඒකාබද්ධ කිරීම් සහ අත්පත් කර ගැනීම් හරහා තමන්ගේම තාක්‍ෂණ පිරිසැලසුම අතිරේක කිරීමට පෙළඹේ.

අර්ධ සන්නායක කර්මාන්තය සාමාන්‍ය තාක්‍ෂණය-අවශ්‍ය සහ ප්‍රාග්ධන-අවශ්‍ය කර්මාන්තයකි. පසුගිය දශක කිහිපය තුළ ආපසු හැරී බලන විට, කර්මාන්තයේ සංවර්ධනයේ දී ඒකාබද්ධ කිරීම සහ ඒකාබද්ධ කිරීම් නොවැළැක්විය හැකි ප්‍රවණතාවක් බවට පත්ව ඇත.

AI දැවැන්තයින් ඔවුන්ගේ තාක්‍ෂණික පිරිසැලසුම වැඩිදියුණු කිරීමට සහ "චිප් + පද්ධතිය + පරිසර පද්ධතියේ" පූර්ණ-ස්ටැක් වාසියක් ගොඩනැගීමට උත්සාහ කරමින් නිතර අත්පත් කර ගැනීම් සිදු කරයි. ප්‍රධාන ධාරාවේ MCU නිෂ්පාදකයින් ක්‍රමයෙන් AI අභිබවා යමින් අඩු බල පරිභෝජනයක් සහ ඉහළ නම්‍යශීලී බවක් සහිත ස්මාර්ට් පර්යන්ත වෙළඳපොළ අල්ලා ගැනීමට උත්සාහ කරති. මෝටර් රථ ක්ෂේත්‍රය තුළ, වාහන තුළ පරිගණකකරණය, ස්වයංක්‍රීය රිය පැදවීම සහ දත්ත අන්තර් සම්බන්ධතාවය ප්‍රාග්ධන තරඟකාරිත්වයේ ප්‍රධාන ක්ෂේත්‍ර බවට පත්ව ඇත. ඒ සමඟම, EDA කර්මාන්තය මෙවලම් සැපයීමේ සිට පරිසර පද්ධතියක් ගොඩනැගීම දක්වා මාරු වෙමින් පවතී. යෝධයින් IP සහ සැලසුම් ක්‍රියාවලීන් ඒකාබද්ධ කරන අතර "මෙවලම්-ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය-සම්මත" ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය හරහා වෙළඳපල ආධිපත්‍යය ගොඩනඟයි.

ඒකාබද්ධ කිරීම් සහ අත්පත් කර ගැනීම් මෙම රැල්ල තුළ, තාක්‍ෂණික සහයෝගීතාවය, වෙළඳපල ප්‍රසාරණය සහ පරිසර පද්ධති ආධිපත්‍යය මූලික තර්කනය බවට පත්ව ඇත. ප්‍රාග්ධනයේ ගලා ඒම මධ්‍යයේ සමාගම් කෙටි කාලීන ඒකාබද්ධතාවය සහ දිගුකාලීන පර්යේෂණ සහ සංවර්ධනය සමතුලිත කළ යුතුය. අර්ධ සන්නායක කර්මාන්තයේ තාක්ෂණික බාධක සහ ප්‍රාග්ධන-දැඩි ස්වභාවය සැලකිල්ලට ගෙන, මෙම පරිවර්තනය "කෙටිමඟක්" නොව දිගුකාලීන ආයෝජනයක් අවශ්‍ය වන "මැරතන්" තරඟයකි.