ETA Compute - AI for Edge Landscape

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ETA Compute，2015年由资深创业家(expereinced start-up entrepreneur) Gopal Raghavan创立。Gopal同时是市值达40亿美金的上市公司Inphi的共同创始人。ETA Compute获得了包括Venture Capatalist和Cadence CEO Lip-Bu Tan在内的一种投资家的投资。

ETA Compute刚刚宣布其面向Edge AI的SoC。

过去十年来，各个公司一直在通过IOT将设备连接至互联网。但仅仅连接到互联网上是远远不够的，我们需要设备是智能的。

此外IOT应用(IOT Application)管理起来也太过昂贵，同时我们需要IOT设备具有尽量小的延迟(Less latency），对隐私更强劲的保护和更好的安全性(more privacy and security)。

为此我们需要边缘设备具备更强大的处理能力，比如摄像头，仅仅将异常现象(anomalies)或者需要进一步跟踪的视频片段上传至云端，云端数据上传减少了两个数量级(two orders of magnnitude)，并进而极大的减少了设备功耗(lower power consumption significantly)。

Edge AI，刚刚诞生(nascent)，但已经展现成为第四代工业革命(4th industrial revolution)的核心技术(core technology)。

考虑到巨大的需求，这个生机勃勃的新兴市场(vibrant market)，预计在2019年至2024年间其市场规模将扩大3倍。（forecasted to be triple)

对于创业公司来说，创造低成本，低功耗，可以独立执行任务的AI芯片，需要激进的新思维(radical new thinking)，并且将收获巨大。

Xnor.qi被苹果公司以2亿美金收购，其他创业公司也获得了巨额融资，行业峰会如火如荼，如TinyML。

其中比较成功的创业公司也包括ETA Compute，其刚刚在TinyML上发布新品。

ECM 3532是一款集成Arm Cortex-M3和NXP CoolFlux DSP的SoC，非常适合作为AI处理器。

其中ETA Compute的独门暗器（secret sauce)是被称为CVFS的技术，可以独立调节每个核心的电压和频率(throttle the voltage and frequency of each core independently)。

ECM3532非常适合于IOT场景下(IOT scenarios)，由于传感器，音频或视频的数据经常是离散的(discrete)，因此处理器大部时间运行在低电压和低频率下等待事件的发生(anomaly to occur)。

ETA Comute仅处理推理(only process inference)，算法训练在其他地方处理。当新的算法和规则成型后，处理器通过分发系统刷新其firmware和软件。

ETA Compute采用Tensorflow和TinyML开发者生态系统(developer ecosystem of Tensorflow and TinyML)为其开发软件。

ETA Compute的ECM3532使低功耗的边缘人工智能应用成为可能。此外，其价格相当的具有优势，可以满足产品预算需求。

ETA Compute边缘测AI SoC适用领域包括资产跟踪(asset tracking)，以及包括智能建筑，智能零售和消费产品在内的视觉应用(vision applications)。