Eben Upton: Raspberry Pi soll Machine Learning erhalten

Der Chip des nächsten Raspberry Pi dürfte Hardware für maschinelles Lernen integrieren, wie CEO Eben Upton indirekt mitgeteilt hat.

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Der RP2040-Chip des Raspberry Pi Pico nutzt Tensorflow Lite
Der RP2040-Chip des Raspberry Pi Pico nutzt Tensorflow Lite (Bild: Raspberry Pi Foundation)

Der Trend hin zu Machine Learning geht auch an der Raspberry Pi Foundation nicht vorbei: Mitbegründer Eben Upton hat ein wenig verklausuliert mitgeteilt, dass das Hardware-Team an einem Chip arbeitet, dessen Design spezielle Hardware für maschinelles Lernen integrieren wird. Upton sagte dies in einem tinyML-Vortrag, wie Tom's Hardware berichtet.

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Eben Upton ist CEO der Raspberry Pi (Trading) Ltd, welche als Tochter der Raspberry Pi Foundation für die SoC-Designs verantwortlich zeichnet. Während der Raspberry Pi 4B (Test) noch einen Broadcom-BCM2711-Chip nutzt, steckt im Raspberry Pi Pico mit dem RP2040 eine Eigenentwicklung mit 40-nm-Technik.

Aufgrund zweier Cortex-M0+ und mit 264 KByte recht viel SRAM eignet sich dieser für Inferencing, weshalb Partner wie Arduino und Sparkfun passende Platinen mit dem RP2040 herausgebracht haben. Mit der Arducam Pico4ML gibt es gar ein Board samt Kamera, auf dem Tensor Flow Lite Micro (TinyML) läuft.

Kleiner MAC-Beschleuniger für Raspberry Pi

Im Kontext von Future Silicon, also künftigen Prozessoren, sprach Upton von kleinen Machine-Learning-Beschleunigern. Diese sollen 4 oder 8 MACs (Multiply-Accumulate) pro Takt erreichen, was die eigentlichen CPU-Kerne und deren Speichersubsystem zugunsten von zusätzlicher Geschwindigkeit drastisch entlasten würde.

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Auch der Overhead der Instruktionen ist reduziert, weshalb selbst bei theoretisch gleichem Durchsatz davon in der Praxis viel mehr ankommen würde. Dem CEO und Mitbegründer zufolge ist es nicht das Ziel, die Performance um den Faktor 100 zu steigern. Vielmehr soll aufgezeigt werden, was bereits mit kleinen Leistungszuwächsen durch einen vergleichsweise geringen mm²-Flächenaufwand im Chip zu erreichen ist.

Die Idee, einen für allgemeine Workloads ausgelegten Prozessor um eine ML-Beschleunigung zu erweitern, hat nicht nur die Raspberry Pi Foundation: Solche Designs gibt es etwa von Apple, Centaur, Huawei, Intel, NXP, Samsung und Qualcomm.

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