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Microchip推出SDK和神經網路IP 創建FPGA智慧嵌入式視覺解決方案
 

【CTIMES/SmartAuto 報導】   2020年05月19日 星期二

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隨著人工智慧、機器學習技術和物聯網的興起,應用開始向蒐集資料的網路邊緣轉移。為縮小體積、減少產熱、提高計算效能,這些邊緣應用也需要節能型的解決方案。

Microchip VectorBlox SDK和IP提供了一種簡單的方法讓軟體開發者無需具備FPGA神經網路的專業技術即可完成此專案的開發
Microchip VectorBlox SDK和IP提供了一種簡單的方法讓軟體開發者無需具備FPGA神經網路的專業技術即可完成此專案的開發

Microchip發佈的智慧嵌入式視覺(Smart Embedded Vision)解決方案,致力於讓軟體開發人員可以更方便地在PolarFire現場可程式設計閘陣列(FPGA)內執行演算法,進而滿足邊緣應用對節能型推論功能日益增長的需求。作為Microchip嵌入式解決方案組合的重要新成員,VectorBlox加速器軟體開發套件(SDK)可幫助軟體發展人員無需學習FPGA工具流程的前提下,利用Microchip PolarFire FPGA創建靈活的低功耗覆蓋神經網路應用。

FPGA是邊緣人工智慧應用(例如功耗受限的計算環境下的推論功能)的理想選擇,因為FPGA擁有更高的運算能力(GOPS更高),功耗比中央處理器(CPU)和圖形處理器(GPU)更優越的表現。接下來的挑戰是開發人員面臨的需要具備FPGA專業的硬體設計技能。Microchip的VectorBlox加速器SDK可幫助開發人員在無需具備FPGA設計經驗的前提下用C/C++語言進行開發,對節能神經網路進行程式設計。

這一高度靈活的工具包能夠以TensorFlow和開放神經網路交換(ONNX)的格式執行模型,最大程度地提升平台的互通性。ONNX支援Caffe2、MXNet、PyTorch和MATLAB等眾多平台。與其他FPGA解決方案不同的是,VectorBlox加速器SDK在Linux和Windows 作業系統上均可使用,且包含精確度達到位元級的模擬器。利用模擬器,使用者可以在軟體環境中驗證硬體的精確度。此外,利用VectorBlox加速器SDK包含的神經網路IP,使用者可在運行期間載入不同的網路模型。

Microchip FPGA事業部副總裁Bruce Weyer表示:「為確保軟體發展人員能充分利用FPGA的節能特點,我們應設法使開發人員不再需要學習新的FPGA架構和專屬工具流程,同時讓他們可以靈活地連接多平台和多網路解決方案。利用VectorBlox加速器SDK和神經網路IP核心,軟體和硬體開發人員可以在PolarFire FPGA上部署極其靈活的覆蓋神經網路卷積(convolutional)架構。透過PolarFire FPGA,他們可以更輕鬆地建構和開發於外形尺寸、熱氣流和功耗特性達到一流水準的人工智慧邊緣系統。」

在邊緣執行推論功能時,PolarFire FPGA的總功耗比同類競爭產品低50%,同時數學模組的容量比同類競爭產品高25%,每秒運算次數(TOPS)高達1.5兆次。開發人員還可憑藉PolarFire FPGA固有的易升級性和將不同功能整合至單個晶片上的能力,更好地實施客製化以建議產品差異。PolarFire FPGA神經網路IP有多種尺寸可供選擇,可在效能、功耗和封裝尺寸之間實現平衡和取捨,符合應用需求,最小封裝尺寸可以達到11×11mm。

去年7月發佈的Microchip智慧嵌入式視覺解決方案旨在為硬體和軟體發展人員提供工具、智慧財產權(IP)核心和開發板,以滿足邊緣應用對低熱和小封裝的要求。相比其他解決方案,PolarFire FPGA的功耗更低。因此,客戶不再需要在機殼內設置風扇。此外,客戶在設計中利用PolarFire FPGA可實現功能整合。例如,在智慧相機等應用中,PolarFire FPGA可以將感測器介面、DDR控制器、圖像訊號處理(ISP)IP和網路介面整合至圖像訊號管中,並整合機器學習推理功能。

VectorBlox加速器SDK工具包將於2020年第三季度上市,早期使用計畫(Early Access Program)將於6月開始。PolarFire FPGA目前已開始量產。

關鍵字: FPGA  嵌入式  Microchip 
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