Kit software de dezvoltare și IP pentru rețele neuronale de la Microchip pentru crearea facilă de soluții FPGA inteligente de viziune embedded, cu consum redus de putere

18 MAI 2020

Odată cu dezvoltarea celor mai importante domenii, precum Inteligența artificială (AI), învățarea automată (MLMachine Learning) și Internetul Lucrurilor (IoT Internet of Things), aplicațiile se mută către marginea rețelei – acolo unde sunt colectate datele – și necesită, în același timp, soluții eficiente din punct de vedere al consumului de putere, pentru a oferi mai multă performanță de calcul în factori de formă tot mai mici, cu restricții termice. Prin inițiativa sa – Smart Embedded Vision – Microchip Technology Inc. satisface nevoia din ce în ce mai mare pentru o inferență eficientă energetic în aplicațiile de margine, facilitând dezvoltatorilor de software să-și implementeze algoritmii în dispozitive FPGA (field-programmable gate array) PolarFire®. Ca o completare semnificativă a portofoliului de soluții din acest segment, kitul software de dezvoltare VectorBlox Accelerator (SDK) de la Microchip îi ajută pe dezvoltatori să profite de dispozitivele FPGA PolarFire ale Microchip pentru a crea aplicații de rețele neuronale flexibile, cu consum redus de putere, fără a fi nevoie de a învăța un flux de instrumente FPGA.

Dispozitivele FPGA sunt ideale pentru aplicațiile AI de margine, cum ar fi inferențierea în medii de calcul cu restricții de putere, deoarece pot efectua multe giga operații pe secundă (GOPSGiga Operations Per Second) cu o eficiență energetică mai mare decât cea oferită de o unitate centrală de procesare (CPU) sau de unitatea de procesare grafică (GPUGraphics Processing Unit), dar care necesită, pe de altă parte, abilități de proiectare hardware specializate. Kitul software VectorBlox Accelerator SDK de la Microchip a fost creat pentru a permite dezvoltatorilor să dezvolte cod în C/C++ și să programeze rețele neuronale eficiente energetic, fără a avea o experiență anterioară de proiectare FPGA.

Setul de instrumente extrem de flexibil poate executa modele în TensorFlow și în formatul de rețea neurală deschisă (ONNXopen neural network exchange), care oferă cel mai larg set de standarde. ONNX acceptă multe structuri software precum Caffe2, MXNet, PyTorch și MATLAB®. Spre deosebire de soluțiile alternative FPGA, VectorBlox Accelerator SDK de Microchip este acceptat pe sistemele de operare Linux® și Windows® și include, de asemenea, un simulator ‘bit accurate’ care oferă utilizatorului posibilitatea de a valida acuratețea hardware-ului în timp ce se află în mediul software. Nucleul IP pentru rețele neuronale inclus în kit suportă, de asemenea, abilitatea de a încărca diferite modele de rețea în timpul rulării.

Pentru inferențiere la margine, dispozitivul FPGA PolarFire oferă atât un consum de putere total cu până la 50% mai mic decât cel al dispozitivelor concurente, cât și o capacitate mai mare cu 25% de blocuri matematice, care pot livra până la 1.5 tera operații pe secundă (TOPS). Prin utilizarea dispozitivelor FPGA, dezvoltatorii au, de asemenea, mai multe oportunități pentru personalizare și diferențiere prin modernizarea inerentă a dispozitivelor și abilitatea de a integra funcții pe un singur cip. Nucleul IP pentru rețele neuronale PolarFire FPGA este disponibil într-o gamă de dimensiuni pentru a se potrivi cu performanțele, puterea și dimensiunile pachetelor pentru aplicații, permițând clienților să își implementeze soluțiile în dimensiuni de pachete de până la 11 × 11 mm.

Inițiativa Smart Embedded Vision a companiei Microchip a fost lansată în luna Iulie a anului trecut pentru a oferi dezvoltatorilor de hardware și software instrumente, nuclee de proprietate intelectuală (IP) și plăci pentru a răspunde cerințelor aplicațiilor de margine privind constrângerile termice și dimensiunile reduse. Deoarece dispozitivele FPGA PolarFire oferă un consum mai mic de putere în comparație cu alte soluții, clienții pot elimina ventilatoarele din carcasele lor. De asemenea, dispozitivele FPGA PolarFire oferă o integrare mai funcțională pentru proiectul unui client. De exemplu, în aplicații precum o cameră inteligentă, FPGA PolarFire poate integra setul de componente de pe traseul semnalului de imagine, care include interfața senzorului, controlerul DDR, procesarea semnalului de imagine (ISPImage Signal Processing) nucleul IP și interfețele de rețea, în timp ce integrează inferența de învățare automată.

Disponibilitate

VectorBlox Accelerator SDK de la Microchip este programat să apară pe piață în al treilea trimestru al anului 2020, începând cu un program de acces timpuriu în luna Iunie. Dispozitivele FPGA PolarFire se află în producție în acest moment. Pentru mai multe informații, vizitați pagina Smart Embedded Vision sau contactați vectorblox@microchip.com.

Microchip Technology

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile necesare sunt marcate *

  • Folosim datele dumneavoastră cu caracter personal NUMAI pentru a răspunde comentariilor/solicitărilor dumneavoastră.
  • Pentru a primi raspunsuri adecvate solicitărilor dumneavoastră, este posibil să transferăm adresa de email și numele dumneavoastră către autorul articolului.
  • Pentru mai multe informații privind politica noastră de confidențialitate și de prelucrare a datelor cu caracter personal, accesați link-ul Politica de prelucrare a datelor (GDPR) si Cookie-uri.
  • Dacă aveți întrebări sau nelămuriri cu privire la modul în care noi prelucrăm datele dumneavoastră cu caracter personal, puteți contacta responsabilul nostru cu protecția datelor la adresa de email: gdpr@esp2000.ro
  • Abonați-vă la newsletter-ul revistei noastre