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- Blund presenta un chip de IA analógico ultraeficiente que logra 10 nJ/inferencia
- Dirigido a dispositivos portátiles, atención médica, automoción e IA siempre activa
- Ampliación a modelos más grandes, con el objetivo de alcanzar un rendimiento de hasta 1000 TOPS/W
Blumind, una startup de chips analógicos de IA, demostró un chip diseñado para aplicaciones de bajo consumo que logra una tasa impresionante de 10 nanojulios por inferencia, allanando el camino para la ambición de la compañía de expandir la computación analógica a nuevas alturas.
La compañía mostró su banco de pruebas de silicio para su chip ultraeficiente de descubrimiento de palabras clave. Electrónica 2024como dijo el cofundador Neeraj Mathur EETimes“Lo que es particularmente satisfactorio es que durante el año pasado, ha habido una mayor tracción de la que hemos estado pagando”.
“La gente ha venido a nosotros específicamente para solicitar soluciones de IA analógica porque creen que es necesario que suceda algo nuevo”.
1000 unidades/vatio disponibles
Blumind ya ha visto el interés de los sectores de dispositivos portátiles, automoción y atención sanitaria. Un ejemplo que proporcionó la empresa fue el de un sistema de control de la presión de los neumáticos (TPMS) capaz de analizar las condiciones de la carretera.
Mathur explicó que el cliente necesitaba que esto ofreciera “ultra eficiencia energética porque permanece en el marco, debería durar toda la vida útil del marco y no es necesario abrir el marco para cambiar la batería”. Otro uso potencial es detectar señales cardíacas a través de un sensor de marcapasos alimentado por energía obtenida del movimiento muscular, que requiere sólo unos pocos cientos de nanovatios de potencia.
El primer producto de la startup, un chip analógico de identificación de palabras clave, está programado para su producción en masa en 2025. Estará disponible como un chip independiente y como un chip integrado en paquetes de microcontroladores. “Los chiplets son otra forma de integración para nuestros clientes”, dijo Mathur en su entrevista. EETimes. Este enfoque permite que la tecnología de Blumind complemente las MCU totalmente programables, centrándose en tareas de IA siempre activas.
De cara al futuro, Blumind pretende escalar su arquitectura analógica para aplicaciones que requieren modelos mucho más grandes, como las CNN de visión y, eventualmente, los modelos de lenguaje pequeño (SLM) de tamaño gigabit. Mathur dijo que el objetivo de la compañía de 1.000 TOPS/W está a nuestro alcance, con un enfoque en las capacidades de las soluciones analógicas primero y de múltiples matrices.
A pesar de la ambiciosa hoja de ruta de su empresa, Mathur destacó la importancia de un enfoque práctico. “Nadie ha sido realmente capaz de llevar la computación analógica a la producción en masa y no ha cumplido su promesa. Queremos ser los primeros en hacerlo, pero queremos caminar antes de intentar correr”.
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