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Il VectorBlox SDK e le IP offrono un modo semplice per gli sviluppatori di programmare una rete neurale addestrata senza una precedente competenza FPGA.
Con l’ascesa dell’intelligenza artificiale (AI), dell’apprendimento automatico (ML) e dell’Internet of Things (IoT), le applicazioni si stanno spostando verso l’area della rete dove vengono raccolti i dati meglio nota col termine edge; in quest’area le soluzioni richiedono maggiore efficienza energetica, maggiori prestazioni computazionali nonché dimensioni sempre più ridotte e termicamente vincolati. Attraverso l’iniziativa Smart Embedded Vision, Microchip Technology sta cercando di soddisfare la crescente necessità di inferire in modo efficiente dal punto di vista energetico nelle applicazioni edge, rendendo più semplice per gli sviluppatori software implementare i propri algoritmi nelle FPGA PolarFire. Come significativa aggiunta al portafoglio di soluzioni in questo segmento, il kit di sviluppo software VectorBlox Accelerator (SDK) di Microchip aiuta gli sviluppatori a sfruttare gli FPGA PolarFire di Microchip per creare applicazioni di rete neurale basate su overlay flessibile a bassa potenza senza la necessità di utilizzare altri strumenti per FPGA.
Questi dispositivi sono ideali per le applicazioni AI edge, come inferenze in ambienti di calcolo con vincoli di potenza, perché possono eseguire più operazioni al secondo con maggiore efficienza energetica rispetto a un’unità di elaborazione centrale (CPU) o unità di elaborazione grafica (GPU), ma richiedono competenze di progettazione hardware specializzate. L’SDK VectorBlox Accelerator di Microchip è progettato per consentire agli sviluppatori di programmare in C / C ++ e creare reti neurali a risparmio energetico senza precedenti esperienze di progettazione FPGA.
Il kit di strumenti altamente flessibile può eseguire modelli in TensorFlow con il formato open neural network exchange (ONNX) che offre la più ampia interoperabilità del framework. ONNX supporta molti framework come Caffe2, MXNet, PyTorch e MATLAB ®. A differenza di soluzioni FPGA alternative, VectorBlox Accelerator SDK di Microchip è supportato da sistemi operativi Linux e Windows e include anche un simulatore un accurato che offre all’utente la possibilità di convalidare l’accuratezza dell’hardware mentre si trova nell’ambiente software. L’IP di rete neurale incluso nel kit supporta anche la possibilità di caricare diversi modelli di rete in fase di esecuzione.
“Affinché gli sviluppatori di software possano beneficiare dell’efficienza energetica degli FPGA, dobbiamo rimuovere l’impedimento di dover apprendere nuove architetture FPGA e flussi di strumenti proprietari, offrendo loro la flessibilità necessaria per il porting di soluzioni multi-framework e multi-rete.” Ha dichiarato Bruce Weyer, vicepresidente dell’unità operativa Field Programmable Gate Array presso Microchip. “L’SDK VectorBlox Accelerator di Microchip e il core IP della rete neurale offriranno agli sviluppatori di software e hardware un modo per implementare un’architettura di rete neurale convoluzionale estremamente flessibile su FPGA PolarFire, da cui possono quindi costruire e implementare più facilmente i loro sistemi periferici abilitati AI che hanno i fattori di forma, le termiche e le caratteristiche di potenza migliori della categoria.”
Per inferire sull’edge, gli FPGA PolarFire offrono una potenza totale fino al 50% inferiore rispetto ai dispositivi concorrenti, offrendo anche blocchi matematici con capacità superiore del 25% in grado di fornire fino a 1,5 tera operazioni al secondo (TOPS). Usando FPGA, gli sviluppatori hanno anche maggiori opportunità di personalizzazione e differenziazione attraverso l’intrinseca aggiornabilità dei dispositivi e la capacità di integrare le funzioni su un singolo chip. L’IP della rete neurale FPGA PolarFire è disponibile in una gamma di dimensioni per adattarsi alle prestazioni, alla potenza e ai compromessi delle dimensioni dell’applicazione, consentendo ai clienti di implementare le proprie soluzioni in package di appena 11 × 11 mm.
L’iniziativa Smart Embedded Vision di Microchip è stata lanciata lo scorso luglio per fornire agli sviluppatori hardware e software strumenti, core di proprietà intellettuale (IP) e schede per soddisfare i requisiti termicamente vincolati e con fattore di forma ridotto delle applicazioni edge. Poiché gli FPGA PolarFire offrono una potenza inferiore rispetto ad altre soluzioni, i clienti possono eliminare la necessità di ventole nei contenitori. Gli FPGA PolarFire offrono inoltre maggiori funzionalità per applicazioni personalizzate. Ad esempio, in applicazioni come una smart camera, gli FPGA PolarFire possono integrare la pipeline del segnale di immagine che include l’interfaccia del sensore, il controller DDR, l’IP di elaborazione del segnale di immagine (ISP) e le interfacce di rete, con l’inferenza di apprendimento automatico.
Disponibilità
L’SDK VectorBlox Accelerator di Microchip sarà disponibile nel terzo trimestre del 2020, a partire da un programma di accesso anticipato a giugno. Gli FPGA PolarFire sono già in produzione.
