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Google Developers Blog·· 4 時間前AIスコア52

Google、Coral NPUの32ビットアーキテクチャを完成させCoral Compiler v1.0を公開

Unifying Edge AI: How Coral NPU’s open standard brings portable, energy-viable intelligence from model to silicon

AIによる概要

Googleは、Coral NPUの32ビットアーキテクチャ(Milestone 1〜4)を完成させ、IREE/MLIRベースのCoral Compiler v1.0を公開した。新たなMatrix Execution Unitは最大1 TOPSに設定でき、推論時の平均消費電力10mWを目標とする。Synaptics Astra SR200シリーズ(400 GOPS)と、DigiKeyで一般提供されるCoralboard SL(1 TOPS)も発表された。

解説

今回の中核は、Coral NPUの32ビットアーキテクチャの完成である。C言語でプログラム可能なRISC-Vスカラーフロントエンド、RVV v1.0ベクトルコプロセッサ、浮動小数点対応のメモリサブシステムに続き、今月Matrix Execution Unit(Milestone 4)が加わった。RISC-V VME仕様に基づく外積型MACエンジンを使い、1サイクルで256 MACsの2次元タイルを計算する。最大1 TOPSに設定でき、10mW未満の電力枠でGemmaのような小型Transformerや、ウェアラブルでのリアルタイム音声翻訳なども想定している。完全な32ビットRTLはGitHubで公開されている。

ソフトウェア面では、IREE/MLIRベースのCoral Compiler v1.0が公開された。JAX、PyTorch、TensorFlowのモデルをStableHLOやTOSA経由で取り込み、ホストCPUとCoral NPUへの処理分割、演算子融合、ローカルSRAMに合わせたタイリングを行ったうえで、スカラー、RVVベクトル、VME行列命令へ段階的に変換する。オープンソースのMPACTシミュレータと参照FPGA設計も用意され、チップの製造前にモデルのベンチマークや構成調整ができる。

背景として、Googleはエッジ側が数百の独自チップアーキテクチャと互換性のないツールチェーンに分断され、カーネルの書き直しや再量子化が必要になる点を課題に挙げている。アーキテクチャとコンパイラを最初から共同設計し、ピーク性能ではなくエネルギー的に成立する計算を重視したという。未対応レイヤーがCPUへフォールバックして遅延や電池消費を招く問題への対処でもある。

製品化では、VeriSilicon、GlobalFoundries、Synapticsとの協業が示された。VeriSiliconとは設計実装と検証で連携し、GlobalFoundriesの12LP+ FinFETプロセスではコアのタイミングが70%向上し、標準セル面積が最大15%減ったとしている。Synapticsは2026年10月20日のTech Dayで、テープアウト済みのAstra SR200シリーズ(400 GOPS)、開発キットのCoralboard SR、Astra SL2619搭載(1 TOPS)のCoralboard SLの一般提供を発表した。SLはDigiKeyで購入でき、SDKとドキュメントも公開されている。今後は64ビット版Coral NPUとCHERIによるセキュリティ対応がロードマップに挙がっている。

出典: Google Developers Blog · developers.googleblog.com