{"id":145376,"date":"2025-10-16T23:11:55","date_gmt":"2025-10-16T21:11:57","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/google-predstavil-coral-npu-otkrytuyu-platformu-dlya-sozdaniya-ai-uskoritelej"},"modified":"2025-10-16T23:11:55","modified_gmt":"2025-10-16T21:11:57","slug":"google-predstavil-coral-npu-otkrytuyu-platformu-dlya-sozdaniya-ai-uskoritelej","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/blog\/news\/google-predstavil-coral-npu-otkrytuyu-platformu-dlya-sozdaniya-ai-uskoritelej","title":{"rendered":"Google zaprezentowa\u0142 Coral NPU, otwart\u0105 platform\u0119 do tworzenia akcelerator\u00f3w AI.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Firma Google zaprezentowa\u0142a otwart\u0105 platform\u0119 Coral NPU (Neural Processing Unit), oferuj\u0105c\u0105 otwarty sprz\u0119towy akcelerator modeli uczenia maszynowego oraz narz\u0119dzia programowe do jego u\u017cycia z typowymi silnikami AI. Coral mo\u017cna wykorzysta\u0107 jako podstaw\u0119 do tworzenia energooszcz\u0119dnych system\u00f3w na chipie (SoC), przeznaczonych do zastosowa\u0144 w Internecie Rzeczy, obliczeniach brzegowych oraz na p\u0142ytach z sensorami, jak r\u00f3wnie\u017c w konsumenckich urz\u0105dzeniach noszonych o bardzo niskim zu\u017cyciu energii, takich jak s\u0142uchawki, okulary rozszerzonej rzeczywisto\u015bci i smartwatche. Osi\u0105gni\u0119cia projektu s\u0105 udost\u0119pniane na licencji Apache 2.0. <\/p>\n

Coral NPU ma na celu wykonywanie aplikacji AI dzia\u0142aj\u0105cych na urz\u0105dzeniach przeno\u015bnych z minimalnym zu\u017cyciem energii. Podstawowa implementacja Coral NPU zapewnia wydajno\u015b\u0107 512 miliard\u00f3w operacji na sekund\u0119 (GOPS) przy zu\u017cyciu zaledwie kilku miliwat\u00f3w energii. NPU zosta\u0142 zaprojektowany z my\u015bl\u0105 o elastycznej modyfikacji architektury w zale\u017cno\u015bci od potrzeb producent\u00f3w SoC. Pierwszym producentem, kt\u00f3ry rozpocznie produkcj\u0119 chip\u00f3w opartych na Coral NPU, b\u0119dzie firma Synaptics, kt\u00f3ra zapowiedzia\u0142a lini\u0119 procesor\u00f3w do urz\u0105dze\u0144 Internetu Rzeczy Astra SL2610, w tym podsystem Torq NPU, zrealizowany na bazie architektury Coral NPU. <\/p>\n

W typowych zastosowaniach Coral NPU wspomniano o wykorzystaniu AI do przetwarzania obraz\u00f3w i d\u017awi\u0119ku, interakcji z u\u017cytkownikami oraz rozpoznawania kontekstu. Na przyk\u0142ad na urz\u0105dzeniach mog\u0105 dzia\u0142a\u0107 du\u017ce modele j\u0119zykowe oraz aplikacje do rozpoznawania twarzy i obiekt\u00f3w, wyszukiwania wizualnego, rozpoznawania mowy, t\u0142umaczenia na \u017cywo, transkrypcji mowy, wydobywania s\u0142\u00f3w kluczowych z mowy, zarz\u0105dzania gestami i komendami g\u0142osowymi, a tak\u017ce okre\u015blania aktywno\u015bci u\u017cytkownika (chodzenie, bieganie, sen) i rodzaju otoczenia (w domu, na zewn\u0105trz). <\/p>\n

W NPU zastosowano 32-bitow\u0105 architektur\u0119 zestawu polece\u0144 RISC-V RV32IMF_Zve32x, magistral\u0119 AXI4, czterostopniowy potok przetwarzania instrukcji z uporz\u0105dkowanym przydzielaniem, nieuporz\u0105dkowanym finalizowaniem wykonania instrukcji, czterow\u0105tkowym skalarowym oraz dwu-\u015bcie\u017ckowym wektorowym rozdzielaniem. Procesor obs\u0142uguje operacje SIMD do r\u00f3wnoczesnego przetwarzania 128-bitowych wektor\u00f3w i jest wyposa\u017cony w 8 KB pami\u0119ci ITCM dla instrukcji oraz 32 KB pami\u0119ci DTCM dla danych.

\"Google<\/center> <\/p>\n

NPU sk\u0142ada si\u0119 z trzech wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105cych komponent\u00f3w procesorowych: <\/p>\n