32/64位元高效能、低功耗、精简RISC-V CPU 核心的领导供应商、RISC-V基金会创始白金会员晶心科技，与Lightweight Intelligence的创建者，总部位於加拿大蒙特利尔的新创公司Deeplite, Inc.，今日宣布将携手合作，在基於AndeStar V5架构的晶心RISC-V CPU核心上配置高度优化的深度学习模型，使AI深度学习模型变得更轻巧、快速和节能。

近年来，诸如支援人工智慧(AI)的家庭助理等智慧装置如雨後春笋般普及，为将极精简的深度学习模型应用至日常生活提供了理想平台。为追求低功耗和低计算资源且有效运行，智慧装置必须易於使用并能实时回应使用者请求。如今，因应复杂的AI模型计算和功耗需求，大多数智慧装置必须将用户数据和需求发送至云端执行AI处理，再将结果传回智慧装置。

晶心科技和Deeplite联手推出解决方案，使诸如智慧家庭助理的人机互动界面可以在本地操作，且几??不需要连线至云端；当智慧家庭助理通过小型摄像机侦测到人时，装置将会自动「唤醒」。其目标为优化在第一个采用DSP SIMD ISA的商业RISC-V核心Andes A25和D25F上运行的深度学习模型，适用於低成本的AI边缘运算应用。

该团队从在13MB大的Visual Wake Words（VWW）视觉唤醒关键词数据集上训练的MobileNet模型开始，使用Deeplite的硬体感知最隹化引擎，在精准度只降低1％的情况下，自动发现、训练和运用小於188KB的新模型。

「我们发现越来越多的行业需要在我们具有DSP指令的RISC-V核心如A25和D25F上运行嵌入式、优化的深度学习模型以加速深度学习演算，」晶心科技技术长暨执行??总苏泓萌博士表示，「Deeplite提供了一个可以在晶心内部使用的解决方案，同时也可以让我们的客户将在晶心RISC-V CPU核心上的深度学习演算法，运用至资源有限的边缘装置。」

「我对於这次的合作感到非常兴奋！Deeplite不仅在最小精度的影响下提供了高达69倍深度学习模型的最隹化，我们也自动化以前费时又容易出错的人工的神经网路架构设计。」Deeplite, Inc. CEO Nick Romano表示，「过去需要花费数周反覆测试才能完成的工作，现在可以在几个小时内自动完成！结合Deeplite的Lightweight Intelligence 和晶心最好的CPU，使我们更进一步将AI推广於日常生活中。」

透过将Deeplite领先业界的最隹化技术与晶心最先进的RISC-V CPU相结合，为如语音识别或人员侦测等所需的微控制器级记忆体及运算要求，原始设备厂商(OEM)和应用开发人员可以提供让使用者可将数据保留在装置上，亦同时仍能提供在世界各地真实环境下AI需有的实时且无缝响应等优势。