Microchip Technology Inc. begegnet mit seiner Initiative „Smart Embedded Vision“ dem wachsenden Bedarf an energieeffizienter Inferenz für Edge-Anwendungen und erleichtert Softwareentwicklern die Implementierung ihrer Algorithmen auf PolarFire® FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays). Eine wichtige Ergänzung des Lösungsportfolios von Microchip in diesem Segment ist das VectorBlox Accelerator Software Development Kit (SDK). Es unterstützt Entwickler dabei, die PolarFire FPGAs von Microchip zu nutzen, um energieeffiziente neuronale Netzwerkanwendungen auf Basis flexibler Overlays zu erstellen, ohne einen FPGA-Toolflow erlernen zu müssen.
FPGAs eignen sich ideal für Edge-KI-Anwendungen wie Inferenz in energiebeschränkten Umgebungen, da sie deutlich mehr Gigaoperationen pro Sekunde (GOPS) mit wesentlich höherer Effizienz als CPUs oder GPUs ausführen können. Allerdings erfordern sie spezielle Hardware-Entwicklungskenntnisse. Das VectorBlox Accelerator Software Development Kit von Microchip ermöglicht es Entwicklern, in C/C++ zu programmieren und energieeffiziente neuronale Netze zu entwickeln, ohne vorher Erfahrung in der FPGA-Entwicklung zu haben.
Das Toolkit ist äußerst flexibel und kann Modelle in den Formaten TensorFlow und ONNX (Open Neural Network Exchange) ausführen. Dadurch bietet es ein Höchstmaß an Interoperabilität mit der Entwicklungsumgebung. ONNX ist mit vielen Umgebungen kompatibel, darunter Caffe2, MXNet, PyTorch und MATLAB®. Im Gegensatz zu anderen FPGA-Lösungen ist das VectorBlox Accelerator Software Development Kit von Microchip mit Linux®- und Windows®-Betriebssystemen kompatibel und enthält einen 1-Bit-genauen Simulator, mit dem Anwender die Hardwaregenauigkeit in einer Softwareumgebung überprüfen können. Die im Kit enthaltene neuronale Netzwerk-IP ermöglicht zudem das Laden verschiedener Netzwerkmodelle zur Laufzeit.
„Damit Softwareentwickler die Energieeffizienz von FPGAs nutzen können, müssen wir die Hürde beseitigen, neue FPGA-Architekturen und proprietäre Tools erlernen zu müssen, und ihnen gleichzeitig die Flexibilität von Lösungen für unterschiedliche Umgebungen und Netzwerke bieten“, sagte Bruce Weyer, Vizepräsident der FPGA-Geschäftseinheit von Microchip.
„Das VectorBlox Accelerator Software Development Kit und der neuronale Netzwerk-IP-Core von Microchip bieten Software- und Hardwareentwicklern die Möglichkeit, eine Convolutional Neural Network-Architektur mit einem äußerst flexiblen Overlay auf PolarFire FPGAs zu implementieren. Dies erleichtert den Aufbau und die Bereitstellung von Edge-KI-Systemen, die in Bezug auf Größe, Wärmeentwicklung und Stromverbrauch erstklassige Eigenschaften bieten.“.
Für Edge-Inferenz reduzieren PolarFire-FPGAs den Gesamtstromverbrauch im Vergleich zu Konkurrenzprodukten um bis zu 50 % und bieten gleichzeitig 25 % leistungsfähigere Rechenblöcke mit bis zu 1,5 Teraoperationen pro Sekunde (TOPS). Dank der inhärenten Upgradefähigkeit und der Möglichkeit, Funktionen auf einem einzigen Chip zu integrieren, bieten FPGAs Entwicklern zudem mehr Anpassungs- und Differenzierungsmöglichkeiten. Die neuronale Netzwerk-IP von PolarFire-FPGAs ist in verschiedenen Größen erhältlich, um Leistung, Stromverbrauch und Gehäusegröße optimal auf die jeweilige Anwendung abzustimmen. So können Kunden ihre Lösungen in Gehäusen mit einer Größe von nur 11 × 11 mm realisieren.
Microchips Initiative „Smart Embedded Vision“ wurde im Juli letzten Jahres ins Leben gerufen, um Hardware- und Softwareentwicklern Werkzeuge, geistiges Eigentum (IP) und Boards bereitzustellen, die den Anforderungen an geringen Platzbedarf und niedrige Wärmeentwicklung von Edge-Anwendungen gerecht werden. Dank des geringeren Stromverbrauchs von PolarFire-FPGAs im Vergleich zu anderen Lösungen können Kunden auf Lüfter verzichten. PolarFire-FPGAs bieten zudem funktionale Integration für Kundendesigns. Beispielsweise können PolarFire-FPGAs in Anwendungen wie intelligenten Kameras den Bildsignalkanal integrieren, der aus der Sensorschnittstelle, dem DDR-Controller, dem Bildsignalverarbeitungs-IP (ISP) und den Netzwerkschnittstellen besteht. Alle diese Komponenten beinhalten Machine-Learning-Inferenz.
Verfügbarkeit
Das VectorBlox Accelerator Application Development Kit von Microchip wird voraussichtlich im dritten Quartal 2020 verfügbar sein, beginnend mit einem Early-Access-Programm im Juni. PolarFire FPGAs werden bereits produziert. Weitere Informationen finden Sie auf der Website von Smart Embedded Vision oder kontaktieren Sie uns unter [Kontaktinformationen fehlen]
