Microchip Technology Inc., attraverso la sua iniziativa Smart Embedded Vision, risponde alla crescente esigenza di inferenza a basso consumo energetico per le applicazioni edge, semplificando l'implementazione degli algoritmi da parte degli sviluppatori software su FPGA (Field-Programmable Gate Array) PolarFire®. Un'importante aggiunta al portfolio di soluzioni Microchip in questo segmento è il kit di sviluppo software VectorBlox Accelerator, che aiuta gli sviluppatori a sfruttare le FPGA PolarFire di Microchip per creare applicazioni di reti neurali a basso consumo basate su overlay flessibili, senza la necessità di apprendere un flusso di lavoro specifico per le FPGA.
Le FPGA sono ideali per le applicazioni di intelligenza artificiale edge, come l'inferenza in ambienti di calcolo con risorse energetiche limitate, perché possono eseguire un numero maggiore di gigaoperazioni al secondo (GOPS) con un'efficienza di gran lunga superiore rispetto a una CPU (unità di elaborazione centrale) o a una GPU (unità di elaborazione grafica), ma richiedono competenze specialistiche nella progettazione hardware. Il kit di sviluppo software VectorBlox Accelerator di Microchip è progettato per consentire agli sviluppatori di programmare in C/C++ e realizzare reti neurali a basso consumo energetico senza pregressa esperienza nella progettazione di FPGA.
Il toolkit è estremamente flessibile e può eseguire modelli nei formati TensorFlow e ONNX (Open Neural Network Exchange), offrendo il massimo grado di interoperabilità con l'ambiente. ONNX è compatibile con numerosi ambienti, tra cui Caffe2, MXNet, PyTorch e MATLAB®. A differenza di altre soluzioni FPGA, il kit di sviluppo software VectorBlox Accelerator di Microchip è compatibile con i sistemi operativi Linux® e Windows® e include un simulatore con precisione a un bit che consente agli utenti di verificare l'accuratezza dell'hardware all'interno di un ambiente software. L'IP per reti neurali incluso nel kit permette inoltre di caricare diversi modelli di rete durante l'esecuzione.
"Per consentire agli sviluppatori di software di sfruttare l'efficienza energetica degli FPGA, dobbiamo eliminare l'ostacolo rappresentato dall'apprendimento di nuove architetture FPGA e strumenti proprietari, oltre a fornire loro la flessibilità di soluzioni adatte a diversi ambienti e reti", ha affermato Bruce Weyer, vicepresidente della divisione FPGA di Microchip.
"Il kit di sviluppo software VectorBlox Accelerator e il core IP per reti neurali di Microchip offriranno agli sviluppatori software e hardware un modo per implementare un'architettura di rete neurale convoluzionale con un overlay estremamente flessibile su FPGA PolarFire, semplificando la creazione e la distribuzione dei loro sistemi di intelligenza artificiale edge che offrono funzionalità di prim'ordine in termini di dimensioni, dissipazione termica e consumo energetico.".
Per l'inferenza edge, le FPGA PolarFire riducono il consumo energetico complessivo fino al 50% rispetto ai dispositivi concorrenti, offrendo al contempo blocchi matematici con una capacità superiore del 25%, in grado di raggiungere fino a 1,5 teraoperazioni al secondo (TOPS). L'utilizzo delle FPGA offre inoltre agli sviluppatori maggiori opzioni di personalizzazione e differenziazione, grazie all'intrinseca aggiornabilità dei dispositivi e alla loro capacità di integrare funzioni su un singolo chip. L'IP per reti neurali FPGA PolarFire è disponibile in diverse dimensioni per bilanciare prestazioni, consumo energetico e dimensioni del package in base all'applicazione, consentendo ai clienti di implementare le proprie soluzioni in package di dimensioni ridotte, a partire da 11 × 11 mm.
L'iniziativa Smart Embedded Vision di Microchip è stata lanciata lo scorso luglio per fornire a sviluppatori hardware e software strumenti, proprietà intellettuale (IP) e schede in grado di soddisfare i requisiti di ingombro ridotto e termici delle applicazioni edge. Grazie al minore consumo energetico delle FPGA PolarFire rispetto ad altre soluzioni, i clienti possono eliminare la necessità di ventole. Le FPGA PolarFire offrono anche l'integrazione funzionale per il progetto del cliente. Ad esempio, in applicazioni come una smart camera, le FPGA PolarFire possono integrare il canale del segnale immagine, costituito dall'interfaccia del sensore, dal controller DDR, dall'IP di elaborazione del segnale immagine (ISP) e dalle interfacce di rete, il tutto con inferenza di apprendimento automatico.
Disponibilità
Il kit di sviluppo applicazioni VectorBlox Accelerator di Microchip dovrebbe essere disponibile nel terzo trimestre del 2020, a partire da un programma di accesso anticipato a giugno. Le FPGA PolarFire sono già in produzione. Per ulteriori informazioni, visitare il sito web di Smart Embedded Vision o contattare [informazioni di contatto mancanti]
