Per affrontare queste sfide in modo più efficace, Microchip Technology ha introdotto il kit di sviluppo software (SDK) VectorBlox™ 3.0 Accelerator, che semplifica l'implementazione dell'IA basata su FPGA e ne accelera il time to market. L'SDK VectorBlox 3.0, fornito gratuitamente agli sviluppatori insieme alla corrispondente IP CoreVectorBlox, è progettato come una toolchain integrata che semplifica l'ottimizzazione, la compilazione e la distribuzione di modelli di reti neurali convoluzionali (CNN) su piattaforme basate su FPGA e SoC PolarFire®. Poiché l'acceleratore si adatta in modo efficiente a modelli di diverse dimensioni e supporta più carichi di lavoro di IA su un singolo dispositivo, i clienti possono integrare varie funzioni di IA basate su visione o sensori su un singolo FPGA a basso consumo.
"Con l'aumentare della complessità dei modelli di intelligenza artificiale, la compressione sta diventando essenziale per l'implementazione dell'edge intelligence", ha affermato Shakeel Peera, vicepresidente aziendale e direttore generale della business unit FPGA di Microchip. "VectorBlox 3.0 sfrutta la compressione dei modelli basata sulla dispersione di Neuronix, azienda acquisita da Microchip, per ridurre i requisiti di calcolo mantenendo la precisione.".
Grazie alla sua compatibilità con le reti neurali sparse, VectorBlox 3.0 facilita l'esecuzione efficiente dei modelli CNN basati sulla visione, omettendo le operazioni a valore zero. Questa funzionalità aiuta gli sviluppatori ad accelerare le prestazioni di inferenza e a ridurre il consumo energetico, un vantaggio significativo per le applicazioni AI always-on in ambiente edge, che devono bilanciare velocità di risposta ed efficienza energetica. L'utilizzo della compressione del modello basata su reti sparse è progettato per ridurre i requisiti di calcolo e di memoria, mantenendo al contempo la precisione.
"L'accelerazione VectorBlox sui SoC PolarFire di Microchip consente l'implementazione efficiente di canali AI avanzati a bordo per operazioni di carico utile a bassa latenza in orbita", ha affermato Vito Fortunato, Direttore della linea di servizi SPACEDGE™ presso Planetek Italia.
"Questa piattaforma ci ha permesso di convalidare funzionalità di elaborazione in tempo reale dei dati di osservazione della Terra, come il rilevamento di oggetti, l'analisi semantica delle scene e la generazione di informazioni fruibili in loco, che sono state installate sul satellite AI-eXpress-1, il cui lancio è previsto per il 2025, oltre a fornire la resistenza alle radiazioni e l'affidabilità operativa necessarie per le operazioni continue in orbita terrestre bassa."
Inoltre, Spacecraft Pose Network v2 (SPNv2), una rete neurale progettata per stimare la posizione e l'orientamento utilizzando dati visivi, consente la navigazione autonoma e le operazioni di prossimità nello spazio per applicazioni quali avvicinamento e attracco autonomi, rimozione di detriti spaziali, ispezione di satelliti e voli di addestramento. La soluzione, che utilizza FPGA e SoC PolarFire di fascia media con un consumo energetico efficiente e immunità a eventi singoli (SEU), offre avvio sicuro, protezione da manomissioni e alta affidabilità in ambienti difficili. Queste caratteristiche sono essenziali per applicazioni critiche nei settori della difesa, aerospaziale e industriale, dove la lunga durata operativa, la protezione dei dati e la resilienza del sistema sono di primaria importanza.
"La combinazione dei SoC PolarFire e VectorBlox crea una potente sinergia per l'implementazione in orbita completa di soluzioni di autonomia basate sull'intelligenza artificiale", ha affermato Federico Fontana, responsabile dell'ingegneria hardware di AIKO. "Lo abbiamo constatato durante l'implementazione della nostra clear CHARLES, che fornisce connettività cloud e rilevamento di veicoli spaziali per operazioni di carico utile adattive e autonome su piattaforme a basso consumo energetico, rappresentando un ulteriore passo avanti verso sistemi spaziali sempre più autonomi, reattivi e definiti via software."
VectorBlox SDK v3.0 offre supporto per la suite di progettazione SoC Libero® di Microchip ed è compatibile con CoreVectorBlox IP.
