处理器设计自动化提供商Codasip宣布推出 L31 和 L11，这是其针对定制而优化的低功耗嵌入式 RISC-V 处理器内核系列中的最新产品。借助新内核，客户可以使用 Codasip Studio 工具更轻松地自定义处理器设计，以支持神经网络 （AI/ML） 等具有挑战性的任务，即使在最小的功耗受限的应用中，如物联网边缘。
AI/ ML在边缘物联网/ IIoT设备中运行是非常有益的，以提高安全性和功耗，并减少实时处理的延迟。AI/ML 算法是计算密集型的，需要自定义处理器才能在此类嵌入式系统中可用的有限资源下提供足够的性能。为了实现这一点，新的Codasip嵌入式内核L31 / L11运行Google的TensorFlowLite用于微控制器，与Codasip Studio工具相结合，以定制新型嵌入式AI内核，非常适合空间和功耗都至关重要的物联网应用。
Codasip 首席技术官 Zdenek Prikryl 评论道："许可 RISC-V 内核的 CodAL 描述为 Codasip 客户提供了完整的架构许可证，使 ISA 和微架构都可以定制。新的L11/31内核使我们的客户能够更轻松地将客户要求的功能（例如边缘AI）添加到最小，功耗最低的嵌入式处理器设计中。
定制Codasip内核的能力一直是其成功的基石，也是为什么已经有20亿个处理器使用Codasip IP的原因。除了使内核更容易定制以匹配特定的嵌入式设计外，Codasip还增强了两个新内核，以支持显着更高的频率。
AI 和 ML 应用程序不太适合现成的处理器。设备的数据类型、量化和性能需求因应用而异。Codasip 的差异化设计方法意味着使用其 Studio 工具的客户可以根据其特定的系统、软件和应用要求定制处理器。
同样，低功耗物联网应用中的嵌入式设备也受到资源的限制，内存有限，指令集有限。然而，这些设备的开发人员需要它们具有低功耗，固有的安全性，并且能够实时响应和通信。
通过Codasip Studio RISC-V设计工具启用的自定义指令非常适合开发AI / ML的处理器，TensorFlow Lite用于微控制器（TFLite Micro），RISC-V自定义指令和Codasip处理器设计工具相结合，以提供嵌入式，高效边缘神经网络处理的优势，即减少延迟，提高安全性，更快的通信和更低的功耗。这些优势对于新兴的物联网和工业物联网 （IIoT） 边缘应用至关重要，在这些应用中，运行实时 AI/ML 任务的能力正迅速成为标准的 SoC 功能。
Codasip最新的L31和L11处理器内核具有TFLite Micro支持，但支持正在Codasip的整个RISC-V内核产品组合中提供。
通过支持使用TensorFlow Lite AI框架的神经网络，Codasip RISC-V处理器IP与寻求在其AI / ML设备核心中嵌入性能的系统开发人员完美匹配。凭借边缘处理器功能，Codasip 定制设计的性能为任务关键型嵌入式物联网应用提供了这些实时优势。