科企岛 一种具有时空弹性的神经形态计算芯片 适用于多智能任务机器人

随着人工智能技术的不断进步，移动机器人的能力得到了极大的提升，尤其是在处理复杂和动态场景方面。要在多任务机器人中以低延迟和高效率本地执行计算密集型算法，我们需要对计算硬件进行革新。为此，我们推出了TianjicX——一种神经形态计算硬件。

TianjicX具备支持多个神经网络（NN）模型并发执行的能力，以及各种机器人协调方式。其核心特性在于时空弹性，允许计算资源的自适应分配以及每项任务的执行时间调度。这一切的关键在于一个高级模型——Rivulet，它弥合了机器人级需求和硬件实现之间的差距。

Rivulet通过静态数据分布和动态数据流，抽象化NN任务的执行。它形成了基本的活动上下文，并采用时空切片实现每个活动的弹性资源分配，同时进行可配置的混合同步-异步分组。Rivulet支持任务的独立和交互式执行。

基于Rivulet的硬件设计，我们开发了一种28纳米的天墅X神经形态芯片。这款芯片具有事件驱动、高并行度、低时延、低功耗的特点。使用单个TianjicX芯片和我们的编译器堆栈，我们构建了一个多智能任务移动机器人Tianjicat，它能够执行一系列复杂的任务，包括声音识别和跟踪、对象识别、避障和决策等。

在一个实际的测试中，Tianjicat执行了猫捉老鼠的游戏，并同时处理多个任务。与NVIDIA Jetson TX2相比，TianjicX的延迟降低了79.09倍，动态功耗降低了50.66%。这一成果展示了TianjicX在提升移动机器人处理复杂任务方面的巨大潜力。

TianjicX是一种创新的神经形态计算硬件，旨在支持多任务机器人在复杂和动态环境中的高效、低延迟操作。它的出色表现充分证明了我们的技术实力和研发成果。