晶心科技宣布與Lightweight Intelligence的創建者Deeplite, Inc.攜手合作，在基於AndeStar V5架構的晶心RISC-V CPU核心上配置高度優化的深度學習模型，使AI深度學習模型變得更輕巧、快速和節能。

近年來，諸如支援人工智慧(AI)的家庭助理等智慧裝置如雨後春筍般普及，為將極精簡的深度學習模型應用至日常生活提供了理想平台。為追求低功耗和低計算資源且有效運行，智慧裝置必須易於使用並能實時回應使用者請求。如今，因應複雜的AI模型計算和功耗需求，大多數智慧裝置必須將用戶數據和需求發送至雲端執行AI處理，再將結果傳回智慧裝置。

晶心科技和Deeplite聯手推出解決方案，使諸如智慧家庭助理的人機互動界面可以在本地操作，且幾乎不需要連線至雲端；當智慧家庭助理通過小型攝像機偵測到人時，裝置將會自動「喚醒」。其目標為優化在第一個採用DSP SIMD ISA的商業RISC-V核心Andes A25和D25F上運行的深度學習模型，適用於低成本的AI邊緣運算應用。

該團隊從在13MB大的Visual Wake Words（VWW）視覺喚醒關鍵詞數據集上訓練的MobileNet模型開始，使用Deeplite的硬體感知最佳化引擎，在精準度只降低1％的情況下，自動發現、訓練和運用小於188KB的新模型。

「我們發現越來越多的行業需要在我們具有DSP指令的RISC-V核心如A25和D25F上運行嵌入式、優化的深度學習模型以加速深度學習演算，」晶心科技技術長暨執行副總蘇泓萌博士表示，「Deeplite提供了一個可以在晶心內部使用的解決方案，同時也可以讓我們的客戶將在晶心RISC-V CPU核心上的深度學習演算法，運用至資源有限的邊緣裝置。」

「我對於這次的合作感到非常興奮！Deeplite不僅在最小精度的影響下提供了高達69倍深度學習模型的最佳化，我們也自動化以前費時又容易出錯的人工的神經網路架構設計。」Deeplite, Inc. CEO Nick Romano表示，「過去需要花費數週反覆測試才能完成的工作，現在可以在幾個小時內自動完成！結合Deeplite的Lightweight Intelligence 和晶心最好的CPU，使我們更進一步將AI推廣於日常生活中。」

透過將Deeplite領先業界的最佳化技術與晶心最先進的RISC-V CPU相結合，為如語音識別或人員偵測等所需的微控制器級記憶體及運算要求，原始設備廠商(OEM)和應用開發人員可以提供讓使用者可將數據保留在裝置上，亦同時仍能提供在世界各地真實環境下AI需有的實時且無縫響應等優勢。