Die PolarFire® FPGAs und SoCs der Mittelklasse von Microchip sind bereits branchenführend in puncto geringem Stromverbrauch, Zuverlässigkeit und Sicherheit. Durch die Übernahme dieser Technologie kann Microchip kosteneffiziente, großflächige Implementierungen von Komponenten für Computer-Vision-Anwendungen in Systemen mit Kosten-, Größen- und Leistungsbeschränkungen realisieren und die KI/ML-Verarbeitungsleistung von FPGAs der unteren und mittleren Preisklasse vervielfachen.
„Die Übernahme der Technologie von Neuronix AI Labs wird unsere Energieeffizienz für FPGAs und SoCs in intelligenten Edge-Systemen mit KI/ML-Algorithmen verbessern“, sagte Bruce Weyer, Corporate Vice President der FPGA-Business-Unit von Microchip. „Die Neuronix-Technologie in Kombination mit unserem VectorBlox™-Designprozess führt zu einer höheren Effizienz der neuronalen Netze und bietet eine außergewöhnliche GOPS/Watt-Leistung in unseren stromsparenden PolarFire-FPGAs und -SoCs. Systementwickler können nun kleinere Hardware entwerfen und einsetzen, deren Herstellung aufgrund von Größen-, Wärme- oder Leistungsbeschränkungen bisher schwierig war.“
Durch den Erwerb dieser Technologie können auch Entwickler ohne FPGA-Kenntnisse leistungsstarke Parallelverarbeitungsfunktionen mithilfe branchenüblicher KI-Frameworks nutzen, ohne tiefgreifende Kenntnisse des FPGA-Designprozesses zu benötigen. Die Kombination des KI-Know-hows von Neuronix mit den Software-Design-Compilern und -Kits von Microchip ermöglicht die Implementierung von KI/ML-Algorithmen in anpassbarer FPGA-Logik, ohne dass Expertise im Bereich Widerstandstransitions-Level (RTL) oder ein umfassendes Verständnis der zugrundeliegenden FPGA-Struktur erforderlich ist. Zudem ermöglicht die Technologie dynamische CNN-Upgrades und -Erweiterungen ohne Hardware-Neuprogrammierung.
„Neuronix AI Labs konzentriert sich seit jeher darauf, erstklassige Architekturen und Algorithmen zur Beschleunigung neuronaler Netze zu entwickeln, die die Erwartungen der Nutzer hinsichtlich Größe, Stromverbrauch, Leistung und Kosten revolutionieren“, so Yaron Raz, CEO von Neuronix AI Labs. „Der Beitritt zum Microchip-Team bietet uns die einzigartige Möglichkeit, zu wachsen und uns an einem FPGA-Portfolio auszurichten, das in der Branche Maßstäbe für Energieeffizienz setzt.“
