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Synaptics presenta gli xMCU SR200 con prestazioni fino a 400 GOPS
Synaptics ha annunciato la serie Astra SR200, una famiglia di microcontrollori progettati per eseguire carichi di lavoro di IA multimodale su dispositivi edge. SR210, SR230 e SR250 combinano core Arm, un motore Torq AI e memoria integrata n
AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato ·
Synaptics ha presentato la serie Astra SR200 il 20 ottobre, proponendola come una nuova categoria di microcontrollori in grado di gestire carichi di lavoro legati a visione, audio e display, oltre all’inferenza IA. I tre prodotti — SR210, SR230 e SR250 — offrono prestazioni di IA dichiarate rispettivamente di 200, 300 e 400 GOPS. Secondo Synaptics, i chip sono destinati a dispositivi come indossabili, telecamere intelligenti, sensori alimentati a batteria e sistemi industriali.
La tesi centrale dell’annuncio è che un MCU possa gestire carichi di lavoro che in genere richiedono un processore applicativo più potente, mantenendo l’elaborazione sul dispositivo. Synaptics chiama questa categoria «xMCU». I dati e le capacità indicati sono dichiarazioni del produttore; il comunicato non fornisce risultati di benchmark indipendenti né prezzi.
I tre modelli SR200 condividono un unico progetto di scheda
SR210 è pensato per il rilevamento e le funzioni vocali sempre attivi, mentre SR230 aggiunge funzionalità per la visione e il display. Synaptics colloca SR250 al vertice della gamma, con doppi percorsi per la visione e il display destinati alle applicazioni più esigenti. Secondo l’azienda, tutti e tre i modelli sono compatibili a livello di pin, consentendo ai produttori di dispositivi di utilizzare la stessa disposizione della scheda per i diversi modelli.
La gamma abbina core Arm Cortex-M85 e Cortex-M52; nel modello SR250 l’M85 raggiunge gli 800 MHz. Secondo Synaptics, il core a basso consumo può gestire attività come la fusione dei dati dei sensori e la connettività, mentre quello più potente si occupa del controllo, delle funzioni multimediali e dei picchi di elaborazione. In alcune configurazioni, un DSP Cadence Tensilica HiFi 5 opzionale fornisce un’elaborazione audio dedicata.
La scelta della DRAM integrata nel package
Per supportare modelli più grandi e dati multimediali, SR200 combina fino a 8 MB di SRAM con una DRAM personalizzata integrata nel suo design system-in-package. Synaptics afferma che la capacità della DRAM può arrivare a centinaia di megabyte e che l’architettura esegue i carichi di lavoro consumando un terzo dell’energia di «una tipica DRAM di sistema». Il comunicato non specifica la capacità esatta della DRAM per ciascun modello SR200.
L’azienda afferma inoltre che il design può fare a meno della memoria esterna nella maggior parte delle applicazioni. Mantenere la memoria all’interno del package punta a ridurre la necessità di componenti di memoria sulla scheda e dei relativi collegamenti, fornendo al contempo dati al processore e al motore di IA. Questi compromessi conteranno soprattutto nei prodotti il cui progetto è vincolato dall’autonomia della batteria, dallo spazio sulla scheda e dalla possibilità di eseguire i modelli in locale.
NPU Coral e strumenti open source
Secondo Synaptics, il suo motore Torq AI integra la NPU Coral di Google Research e supporta carichi di lavoro di reti neurali, compresi modelli convoluzionali e transformer. L’azienda descrive il compilatore MLIR/IREE come open source e afferma che supporta framework e formati di modello standard. Secondo l’annuncio, SR200 supporta anche Zephyr RTOS.
«Con la serie Astra SR200 introduciamo una nuova categoria, xMCU, che porta le capacità di un processore applicativo nel mondo degli MCU, eseguendo carichi di lavoro di IA multimodale che tradizionalmente richiedono Linux e DRAM discreta», ha dichiarato Vikram Gupta, vicepresidente senior e direttore generale della divisione Edge Compute & Connectivity di Synaptics.
Synaptics ha annunciato i processori il 20 ottobre, ma nel comunicato non ha indicato prezzi né un calendario delle spedizioni. La prova concreta della proposta xMCU sarà verificare se i produttori di dispositivi riusciranno a eseguire i modelli previsti entro i propri limiti di consumo energetico e memoria, utilizzando la piattaforma e la catena di strumenti condivise.