Google и Synaptics представили новые ИИ-чипы для носимых и промышленных устройств на базе открытой технологии Coral

Google открывает архитектуру Coral

Google стремится сделать аппаратную основу ИИ доступнее для других компаний и развивает не только модели, но и технологии, на которых можно создавать устройства. В октябре 2025 года Google Research открыла архитектуру нейронного процессора Coral (NPU). Google не производит чипы сама, а предоставляет разработчикам полупроводников возможность включать эту архитектуру в собственные процессоры.

Coral использует RISC-V — открытый стандарт команд процессора — и программное обеспечение, которое помогает переносить приложения с ИИ между разными аппаратными платформами.

На закрытом брифинге VentureBeat 13 октября директор Google Research и руководитель команды Systems Research Билли Ратледж рассказал о трудностях, с которыми сталкиваются разработчики, пытаясь запускать одни и те же модели на множестве закрытых чипов в потребительских и промышленных устройствах. По его словам, Google хотела уменьшить эти сложности, поэтому выпустила открытую архитектуру NPU, которую могут использовать разные производители чипов.

Synaptics стала первым коммерческим партнёром Google по производству чипов Coral, но компания рассчитывает привлечь и других производителей. Лицензия Apache 2.0 позволяет использовать архитектуру Coral NPU в коммерческих процессорах без лицензионных платежей и отчислений Google.

Synaptics объединяет Coral с собственными технологиями обработки данных. Открытый компилятор Torq компании создан на основе программных проектов MLIR и IREE. Он должен помочь разработчикам переносить модели, созданные с помощью популярных фреймворков, включая PyTorch, JAX и LiteRT от Google. Такой подход может сократить объём инженерной работы при адаптации приложений для разных аппаратных платформ.

Три процессора Astra SR200

В серию Astra SR200 входят три процессора с разными возможностями. Начальный SR210 обеспечивает производительность ИИ-вычислений 200 миллиардов операций в секунду (GOPS) и предназначен для постоянно работающего распознавания речи и датчиков. SR230 достигает 300 GOPS и добавляет поддержку обработки изображений и дисплеев. Флагманский SR250 развивает 400 GOPS и рассчитан на более требовательные мультимодальные приложения.

В процессорах сочетаются ядра Arm Cortex-M85 и Cortex-M52 с нейронным процессором Coral от Google. Это позволяет распределять задачи между компонентами с разными характеристиками производительности и энергопотребления.

Synaptics также добавила до 8 МБ SRAM и специальные конфигурации DRAM объёмом до сотен мегабайт. В будущей плате Coralboard SR будет поддерживаться до 256 МБ памяти. Дополнительный объём памяти может помочь устройствам запускать более крупные модели и обрабатывать данные с камер, микрофонов и других датчиков без отдельного процессора приложений.

По заявлению Synaptics, её архитектура памяти при сопоставимых нагрузках расходует примерно треть энергии по сравнению с обычной системной DRAM. Независимые бенчмарки пока не установили, насколько это увеличит общее время работы устройств от батареи.

Конкуренция в этом сегменте растёт. STMicroelectronics уже выпускает микроконтроллер STM32N6 с собственной ИИ-ускорительной системой производительностью до 600 GOPS. В 2025 году Renesas представила серию RA8P1 с производительностью до 256 GOPS.

Пиковые показатели не показывают напрямую, какой процессор быстрее или эффективнее запускает реальные модели ИИ. На результат могут заметно повлиять объём памяти, энергопотребление, совместимость программного обеспечения и выбранная модель. Synaptics считает, что её подход выделяют встроенная память, мультимодальные возможности и открытые инструменты для разработчиков.

От Gemma до умных очков

Google и Synaptics ориентируются на растущий набор компактных моделей ИИ, рассчитанных на локальный запуск. Среди поддерживаемых или целевых моделей компании называют Gemma 3 270M, модели LFM2.5 от Liquid AI и модели компьютерного зрения YOLO от Ultralytics.

По данным Synaptics, Gemma 3 270M генерирует примерно 12–16 токенов в секунду при разных настройках сжатия модели. Компания не представила полного независимого сравнения производительности нового оборудования SR200.

Среди возможных корпоративных применений — промышленные умные очки, способные интерпретировать окружение, заводские камеры для распознавания объектов и системы безопасности, которые анализируют звук и видео на месте, а не передают данные на облачные серверы непрерывным потоком.

В объявлении Synaptics упомянула сотрудничество с производителем аудиотехники Sonos, компанией по обеспечению безопасности Verisure и производителем оборудования дополненной реальности Jorjin Technologies. Их комментарии описывают текущую работу с Astra или возможное применение новых процессоров, но не подтверждают поставки продуктов на базе SR200.

Во время брифинга VentureBeat Ратледж подчеркнул, что Google видит в экосистеме для разработчиков способ создавать совершенно новые категории устройств, а не только обновлять существующие.

Coralboard стоит $99,79

Разработчики уже могут опробовать технологию на Coralboard SL. Плата использует существующий процессор Synaptics Astra SL2619 с ИИ-ускорителем производительностью 1 TOPS и 2 ГБ памяти DDR4.

DigiKey указывает цену платы $99,79. 20 октября Synaptics объявила о её свободной продаже через этого дистрибьютора.

Вторая отладочная плата, Coralboard SR, будет оснащена новым процессором SR250, но пока не поступила в продажу. Процессоры серии SR200 находятся на этапе выпуска образцов. Synaptics не раскрыла цены отдельных чипов и точные сроки начала массового производства.

Запуск серии совпал с подготовкой Synaptics к предполагаемому приобретению компанией onsemi за $5,7 млрд. Сейчас ожидается, что сделка закроется к середине 2027 года.

Для Google перспективы этой стратегии могут выходить за рамки одного чипа. Открывая архитектуру ИИ-ускорителей и сотрудничая с производителями и разработчиками моделей, компания пытается создать общую основу для нового поколения интеллектуальных устройств.

Успех будет зависеть от того, смогут ли производители превратить эту основу в доступные продукты с полезными возможностями ИИ, не жертвуя временем работы от батареи, конфиденциальностью и надёжностью.