Expedera demonstreert koppeling van edge-AI-subsystem met Cadence

Expedera maakte bekend dat het op 9 november 2026 zijn Origin Evolution-IP voor een neurale verwerkingseenheid (NPU) in een pre-siliconsimulatie had gekoppeld aan Cadence’ Tensilica NeuroEdge 130 AI-coprocessor. Daarmee werd gedemonstreerd hoe de twee halfgeleider-IP-blokken AI-inferentietaken verdelen en uitvoeren.

Expedera omschreef het resultaat als een gevalideerde integratie vóór de productie van silicium, niet als een benchmark op silicium van een klant. Het gecombineerde subsysteem is ontworpen om de prestaties en energie-efficiëntie te verbeteren en tegelijkertijd de latentie, kosten en complexiteit te verlagen, maar in de aankondiging worden geen gecombineerde metingen voor die doelstellingen vermeld. De bedrijven richten zich op inferentieontwerpen voor edge-nodes, smartphones, autosystemen en datacenters. De aanpak kan ook worden uitgebreid naar andere digitale signaalprocessors van Tensilica.

Sharad Chole, hoofdwetenschapper bij Expedera, zei dat modellen op het gecombineerde subsysteem draaien en dat agentische AI-workflows het bedrijf helpen sneller aangepaste IP te leveren. Daardoor krijgen klanten volgens hem „een sneller productietraject met minder risico voor edge-AI die is afgestemd op hun prestatie- en energievereisten”.

Hoe de coprocessor en NPU het werk verdelen

Amol Borkar, directeur productmanagement en marketing bij de Tensilica Products Group van Cadence, zei dat de coprocessor de NPU van Expedera ondersteunt bij voorbewerking, nabewerking en het terugvallen op alternatieve operators, en tegelijkertijd AI-netwerken uitvoert. Deze opzet verdeelt het werk binnen het subsysteem, in plaats van twee accelerators dezelfde taken toe te wijzen.

Cadence heeft de coprocessor ontworpen voor gebruik naast zijn Neo-NPU’s, door klanten ontwikkelde NPU’s of NPU-IP van derden. De koppeling met Expedera is daarmee een concreet voorbeeld van die laatste mogelijkheid. In de productdocumentatie wordt een op Xtensa gebaseerde architectuur beschreven die gebruikmaakt van Very Long Instruction Word (VLIW) en Single Instruction, Multiple Data (SIMD), met geoptimaliseerde instructies voor onder meer sigmoid-, tanh- en ReLU-bewerkingen, die minder geschikt zijn voor NPU’s.

De NeuroEdge 130 kan ook als besturingsprocessor instructies en opdrachten naar een NPU sturen, waardoor workloads die bij het ontwerp van het subsysteem niet waren voorzien, programmeerbaar worden. De verbinding verloopt via AXI of Cadence’ High Bandwidth Direct Interface. De softwareontwikkelkit NeuroWeave, gebaseerd op de Tensor Virtual Machine-stack, wordt gebruikt om modellen voor AI-IP van Cadence af te stellen, te optimaliseren en te implementeren.

Origin Evolution verdeelt neurale netwerken in pakketten, oftewel aaneengesloten fragmenten, en leidt die door feedforward-, attention- en vectorverwerkingsblokken. De blokken verwerken uiteenlopende bewerkingen, gegevenstypen en precisieniveaus; de NPU ondersteunt ook LLM’s, CNN’s, RNN’s en aangepaste of black-boxlagen. Dit pakketontwerp moet grote geheugentransfers beperken en tegelijk verschillende soorten netwerkbewerkingen binnen één architectuur mogelijk maken.

Eerdere lanceringen werpen licht op de nieuwe integratie

Origin Evolution werd op 20 mei 2025 geïntroduceerd als beschikbaar, productieklaar en in silicium beproefd in productieontwerpen van klanten. De lanceringscijfers gelden uitsluitend voor de NPU: Expedera meldt schaalbaarheid tot 128 TFLOPS met één core en tot petaflops en meer met meerdere cores. Ook meldt het bedrijf voor Llama 3.2 1B en Qwen2 1.5B een afname van meer dan 75% in externe geheugentransfers ten opzichte van alternatieve oplossingen.

Cadence introduceerde NeuroEdge 130 eveneens op 7 mei 2025, met algemene beschikbaarheid en de status ISO 26262-ready voor toepassingen in de auto-industrie. Cadence meldde bij vergelijkbare prestaties ten opzichte van Tensilica Vision-DSP’s een oppervlaktebesparing van meer dan 30% en een daling van meer dan 20% in het dynamische vermogen en energieverbruik bij AI-netwerken en -operators. Die cijfers vergelijken de coprocessor met Cadence’ Vision-DSP’s; ze meten niet het nieuwe subsysteem van Expedera en Cadence.

Voor ontwerpers van edge-SoC’s biedt deze ontwikkeling een gevalideerde integratieroute tussen twee bestaande IP-families: de pakketgebaseerde acceleratie van Expedera en de programmeerbare verwerking door Cadence van bijbehorende operators en niet-voorziene workloads. De oplossing speelt in op een praktische ontwerpuitdaging bij edge-inferentie: gespecialiseerde acceleratie voor intensieve netwerkberekeningen combineren met voldoende programmeerbaarheid om veranderende modellen te ondersteunen. Dat gebeurt binnen een subsysteem dat kan worden geconfigureerd voor uiteenlopende prestatie- en energiedoelstellingen.