A Microchip Technology Inc., através da sua iniciativa Smart Embedded Vision, satisfaz a crescente necessidade de inferência com baixo consumo de energia para aplicações de edge, facilitando a implementação de algoritmos em FPGAs PolarFire® pelos programadores de software. Uma adição significativa ao portefólio de soluções da Microchip neste segmento é o kit de desenvolvimento de software VectorBlox Accelerator, que ajuda os programadores a tirar partido dos FPGAs PolarFire da Microchip para criar aplicações de redes neuronais de baixo consumo de energia baseadas em sobreposição flexível, sem a necessidade de aprender um fluxo de trabalho específico para FPGAs.
Os FPGA são ideais para aplicações de IA na borda, como a inferência em ambientes de computação com restrições de energia, uma vez que podem realizar mais gigaoperações por segundo (GOPS) com uma eficiência muito maior do que uma unidade central de processamento (CPU) ou uma unidade de processamento gráfico (GPU), mas requerem conhecimentos especializados em design de hardware. O kit de desenvolvimento de software VectorBlox Accelerator da Microchip foi concebido para permitir aos programadores programar em C/C++ e criar redes neuronais com baixo consumo de energia sem experiência prévia no design de FPGA.
O kit de ferramentas é altamente flexível e pode executar modelos nos formatos TensorFlow e ONNX (Open Neural Network Exchange), oferecendo o mais alto grau de interoperabilidade com o ambiente. O ONNX é compatível com diversos ambientes, incluindo Caffe2, MXNet, PyTorch e MATLAB®. Ao contrário de outras soluções FPGA, o kit de desenvolvimento de software VectorBlox Accelerator da Microchip é compatível com os sistemas operativos Linux® e Windows® e inclui um simulador com precisão de um bit que permite aos utilizadores verificar a precisão do hardware num ambiente de software. A propriedade intelectual (IP) de rede neural incluída no kit permite também o carregamento de diferentes modelos de rede durante a execução.
“Para permitir que os programadores de software tirem partido da eficiência energética dos FPGA, precisamos de eliminar a barreira de ter de aprender novas arquiteturas de FPGA e ferramentas proprietárias, bem como proporcionar-lhes a flexibilidade de soluções para diferentes ambientes e redes”, disse Bruce Weyer, vice-presidente da unidade de negócio de FPGA da Microchip.
“O kit de desenvolvimento de software VectorBlox Accelerator e o núcleo IP de rede neural da Microchip oferecerão aos programadores de software e hardware uma forma de implementar uma arquitetura de rede neural convolucional com uma sobreposição extremamente flexível nos FPGAs PolarFire, facilitando a construção e a implementação dos seus sistemas de IA de ponta que oferecem capacidades de ponta em termos de tamanho, dissipação térmica e consumo de energia.”.
Para inferência de arestas, os FPGAs PolarFire reduzem o consumo global de energia até 50% em comparação com os dispositivos concorrentes, oferecendo ao mesmo tempo blocos matemáticos com uma capacidade 25% superior, capazes de até 1,5 teraoperações por segundo (TOPS). A utilização de FPGAs proporciona também aos programadores maiores opções de personalização e diferenciação, graças à capacidade de atualização inerente aos dispositivos e à possibilidade de integrar funções num único chip. A propriedade intelectual (IP) de rede neural para FPGA PolarFire está disponível em vários tamanhos para equilibrar o desempenho, o consumo de energia e o tamanho do encapsulamento para a aplicação, permitindo aos clientes implementar as suas soluções em encapsulamentos até 11 × 11 mm.
A iniciativa Smart Embedded Vision da Microchip foi lançada em julho passado para fornecer aos programadores de hardware e software ferramentas, propriedade intelectual (IP) e placas que satisfaçam os requisitos de tamanho reduzido e temperatura das aplicações de edge. Graças ao menor consumo de energia dos FPGAs PolarFire em comparação com outras soluções, os clientes podem eliminar a necessidade de ventoinhas. Os FPGAs PolarFire também oferecem integração funcional para o projeto do cliente. Por exemplo, em aplicações como uma câmara inteligente, os FPGAs PolarFire podem integrar o canal de sinal de imagem, composto pela interface do sensor, o controlador DDR, a IP de processamento de sinal de imagem (ISP) e as interfaces de rede, todos incorporando inferência de aprendizagem automática.
Disponibilidade
O kit de desenvolvimento de aplicações VectorBlox Accelerator da Microchip deverá estar disponível no terceiro trimestre de 2020, começando com um programa de acesso antecipado em junho. Os FPGAs PolarFire já estão em produção. Para mais informações, visite o site da Smart Embedded Vision ou contacte [informações de contacto em falta]
