Expedera prezentuje połączenie podsystemu brzegowej AI z Cadence

Expedera poinformowała 9 listopada 2026 r., że w symulacji przed produkcją układu krzemowego połączyła swoje IP jednostki przetwarzania neuronowego (NPU) Origin Evolution z koprocesorem AI Tensilica NeuroEdge 130 firmy Cadence. Pokazano w ten sposób, jak oba bloki IP układów półprzewodnikowych dzielą między siebie zadania związane z wnioskowaniem AI i je wykonują.

Expedera określiła wynik jako zweryfikowaną integrację przed produkcją układu krzemowego, a nie jako benchmark przeprowadzony na krzemowym układzie klienta. Połączony podsystem ma poprawić wydajność i efektywność energetyczną, a jednocześnie ograniczyć opóźnienia, koszty i złożoność, jednak w komunikacie nie podano łącznych pomiarów dotyczących tych celów. Firmy planują wykorzystać to rozwiązanie w projektach systemów wnioskowania dla urządzeń brzegowych, smartfonów, systemów motoryzacyjnych i centrów danych. Można je też rozszerzyć na inne cyfrowe procesory sygnałowe Tensilica.

Sharad Chole, główny naukowiec Expedery, powiedział, że modele działają już na połączonym podsystemie, a przepływy pracy z wykorzystaniem agentowej AI pomagają firmie szybciej dostarczać dostosowane do potrzeb IP. Dzięki temu klienci zyskują „szybszą ścieżkę do produkcji, obarczoną mniejszym ryzykiem, z brzegową AI dopasowaną do ich wymagań dotyczących wydajności i poboru mocy”.

Jak koprocesor i NPU dzielą się zadaniami

Amol Borkar, dyrektor ds. zarządzania produktami i marketingu w grupie Tensilica Products Group firmy Cadence, powiedział, że koprocesor wspomaga NPU Expedery w przetwarzaniu wstępnym i końcowym oraz przejmuje operatory, których NPU nie obsługuje, a także wykonuje sieci AI. W tym układzie zadania są dzielone między elementy podsystemu, zamiast przydzielać identyczne zadania dwóm akceleratorom.

Cadence zaprojektowała koprocesor tak, by współpracował z jej jednostkami NPU Neo, jednostkami NPU opracowanymi przez klientów lub zewnętrznymi rozwiązaniami IP NPU, dzięki czemu połączenie z rozwiązaniem Expedery stanowi konkretny przykład wykorzystania zewnętrznego IP. W dokumentacji produktu opisano architekturę opartą na Xtensa, wykorzystującą techniki bardzo długiego słowa instrukcji (VLIW) oraz jednej instrukcji i wielu danych (SIMD). Zawiera ona zoptymalizowane instrukcje do operacji takich jak sigmoid, tanh i ReLU, które nie są najlepiej dostosowane do jednostek NPU.

NeuroEdge 130 może również, jako procesor sterujący, wydawać jednostce NPU instrukcje i polecenia, co zwiększa możliwości programowania zadań, których nie przewidziano podczas projektowania podsystemu. Łączy się przez AXI lub High Bandwidth Direct Interface firmy Cadence. Zestaw do tworzenia oprogramowania NeuroWeave, oparty na stosie Tensor Virtual Machine, służy do dostrajania, optymalizacji i wdrażania modeli na układach AI firmy Cadence.

Origin Evolution dzieli sieci neuronowe na pakiety, czyli ciągłe fragmenty, a następnie kieruje je do bloków przetwarzania Feed Forward, Attention i Vector. Bloki te obsługują różne operacje, typy danych i poziomy precyzji; jednostka NPU obsługuje też LLM, CNN, RNN oraz niestandardowe warstwy i warstwy typu black box. Konstrukcja oparta na pakietach ma ograniczać duże transfery danych w pamięci, a zarazem umożliwiać obsługę różnych rodzajów zadań sieciowych w ramach jednej architektury.

Wcześniejsze premiery rzucają światło na nową integrację

Origin Evolution zadebiutował 20 maja 2025 r. jako dostępny, gotowy do produkcji i sprawdzony na krzemie w produkcyjnych projektach klientów. Podane przy premierze wyniki dotyczą wyłącznie jednostki NPU: Expedera informuje o skalowalności do 128 TFLOPS w jednym rdzeniu oraz do petaFLOPS i więcej w przypadku wielu rdzeni, a także o ograniczeniu o ponad 75% liczby transferów danych do pamięci zewnętrznej dla Llama 3.2 1B i Qwen2 1.5B w porównaniu z alternatywnymi rozwiązaniami.

Cadence również wprowadziła NeuroEdge 130 7 maja 2025 r., zapewniając jego ogólną dostępność oraz gotowość do certyfikacji zgodnie z normą ISO 26262 w zastosowaniach motoryzacyjnych. Firma podała, że w przypadku sieci i operatorów AI układ zapewnia ponad 30% oszczędności powierzchni oraz o ponad 20% niższe zużycie energii dynamicznej i energii przy wydajności porównywalnej z procesorami DSP Tensilica Vision. Wartości te odnoszą się do porównania koprocesora z procesorami DSP Vision firmy Cadence; nie dotyczą nowego podsystemu Expedera-Cadence.

Dla projektantów brzegowych układów SoC jest to zweryfikowana ścieżka integracji dwóch istniejących rodzin IP: akceleracji Expedery opartej na pakietach oraz programowalnej obsługi operatorów towarzyszących i nieprzewidzianych zadań przez Cadence. Rozwiązanie odpowiada na praktyczny dylemat związany z wnioskowaniem na urządzeniach brzegowych — jak połączyć wyspecjalizowaną akcelerację obliczeń na gęstych sieciach z programowalnością wystarczającą do obsługi zmieniających się modeli — w ramach podsystemu, który można skonfigurować pod kątem różnych wymagań dotyczących wydajności i poboru mocy.