Alibaba Cloud, die Cloud Computing Geschäftseinheit der Alibaba Group, hat weitere Fortschritte bei der Portierung grundlegender Android-Funktionen auf die RISC-V-Befehlssatzarchitektur (ISA) bekannt gegeben. RISC-V-basierte Android-Geräte können in verschiedenen Szenarien, von Multimedia bis hin zu Signalverarbeitung, Gerätevernetzung und künstlicher Intelligenz, eingesetzt werden.
Letztes Jahr meldete das Unternehmen, dass es grundlegende Funktionen wie das Browsen in Chrome erfolgreich auf Android 10 portiert hatte. Seit dem ersten Portierungsversuch wurden weitere Anstrengungen unternommen, um die bisherige Technik auf Android 12 umzustellen. Somit lassen sich Module von Drittanbietern aktivieren, die neue Funktionen wie Audio- und Videowiedergabe, WiFi und Bluetooth sowie Kamerabedienung ermöglichen.
Um diese neuen Funktionen besser zu unterstützen, hat Alibaba Cloud auch weitere Systemverbesserungen wie Kern-Tool-Sets, Bibliotheken von Drittanbietern und SoC-Board-Unterstützungspakete auf RISC-V eingeführt. Dadurch wird die Robustheit des RISC-V-Ökosystems bei der Ausführung auf dem Android-Software-Stack weiter verbessert.
Darüber hinaus hat Alibaba Cloud erfolgreich die TensorFlow Lite-Modelle auf RISC-V getestet, die KI-Funktionen wie Bild- und Audioklassifizierung und optische Zeichenerkennung (OCR) unterstützen. Mit dieser Entwicklung wird die Einbindung von RISC-V in intelligente Geräte beschleunigt.
„Die Unterstützung von Android 12, Herstellermodulen und dem KI-Framework auf RISC-V-basierten Geräten ist ein weiterer wichtiger Meilenstein, den wir erreicht haben“, so Jianyi Meng, Senior Director bei Alibaba. „Wir freuen uns darauf, mit unserer fortschrittlichen Technologie und unseren Ressourcen weiter zur RISC-V-Community beizutragen und gemeinsam mit globalen Entwicklern weitere Innovationen in der Community zu fördern.“
Meng fügt hinzu, dass Alibaba Cloud in naher Zukunft die Quellcodes verwandter Technologien offenlegen wird.
Alibaba Cloud übertrifft MLPerf Tiny v0.7 Benchmark
Anfang dieses Monats erreichte der Xuantie C906-Prozessor von Alibaba Cloud den ersten Platz bei den jüngsten Ergebnissen der MLPerf Tiny v0.7, einem KI-Benchmark mit Schwerpunkt auf IoT-Geräte. Die Leistung des Xuantie C906 zeichnete sich in allen vier Schwerpunktkategorien aus – visuelle Wake Words, Bildklassifizierung, Keyword-Spotting und Anomalie-Erkennung. Der Xuantie C906 ist ein von Alibaba speziell entwickelter Prozessor, der auf der RISC-V-Befehlssatzarchitektur basiert. Die bemerkenswerte Leistung des Xuantie C906 ist ein Meilenstein, der das Potenzial des RISC-V-Frameworks bei der Realisierung maßgeschneiderter KI-Funktionen mit extrem geringer Rechenleistung verdeutlicht.
Die bahnbrechende Leistung im AIoT-Bereich wird durch die Innovationen von Alibaba Cloud auf allen Hardware- und Software-Ebenen vorangetrieben. Alibaba Cloud hat die Recheneffizienz durch den Einsatz von SinianML, einem Modelloptimierer, dem Heterogeneous Honey Badger (HHB), dem für die RISC-V-Architektur entwickelten Toolset für die Bereitstellung von Neuronalnetzmodellen, und CSI-NN2, der optimierten Bibliothek für Neuronalnetzoperatoren, verbessert. Darüber hinaus hat der Software-Stack von Alibaba zusammen mit dem Hardware-Toolset und der Bibliothek die KI-Operatoren optimiert und die Leistung des KI-Inferenzmodells weiter verbessert, was zur außergewöhnlichen Leistung des Xuantie C906 geführt hat.
Die RISC-V-basierten Prozessoren von Alibaba Cloud werden bereits in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Smart-Home-Geräte, Automobilumgebungen und Edge Computing. Letztes Jahr öffnete Alibaba Cloud den Quellcode seiner XuanTie IP Core-Serie. Entwickler auf Github und in der Open Chip Community können damit auf die Codes zugreifen und eigene Prototyp-Chips bauen, die für IoT-Anwendungen wie Netzwerke, Gateways und Edge-Server angepasst werden können.
Der vom Open-Engineering-Konsortium MLCommons ins Leben gerufene MLPerf™ Tiny-Benchmark misst, wie schnell ein trainiertes neuronales Netz neue Daten für Geräte mit geringstem Stromverbrauch und kleinsten Formfaktoren verarbeiten kann. MLPerf Tiny v0.7 ist die zweite Inferenz-Benchmark-Suite der Organisation, die auf Anwendungsfälle des maschinellen Lernens auf eingebetteten Geräten abzielt.
„KI für IoT ist ein hart umkämpfter Bereich, in dem die Anpassung auf jeder Ebene entscheidend ist, um neue bahnbrechende Ergebnisse bei sehr geringem Stromverbrauch zu erzielen“, so Calista Redmond, CEO von RISC-V International. „Alibaba baut seine Führungsposition in der RISC-V-Branche weiter aus und leistet gleichzeitig einen Beitrag zur weltweiten RISC-V-Community.“
„Die Flexibilität des RISC-V-Frameworks verschafft ihm einen Vorteil bei der Erfüllung der Anpassungsanforderungen von Kunden im AIoT-Bereich. Wir werden die Innovation in der florierenden RISC-V-Gemeinschaft weiter vorantreiben und den globalen Entwicklern dabei helfen, ihre eigenen RISC-V-basierten Chips auf eine viel kostengünstigere Weise zu bauen“, sagt Meng.
Für weitere Informationen besuchen Sie bitte die RISC-V-Website und die Chips Alliance Website.
