Microchip prezentuje zestaw narzędzi do implementacji sieci neuronowych w układach FPGA

Wraz ze wzrostem znaczenia sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego oraz internetu rzeczy, przetwarzanie danych przenosi się do urządzeń brzegowych zbierających dane. Wymaga to energooszczędnych rozwiązań, które są w stanie dostarczyć więcej mocy obliczeniowej w urządzeniu o niewielkich rozmiarach. Dzięki inicjatywie Smart Embedded Vision, firma Microchip wychodzi naprzeciw tej potrzebie, umożliwiając projektantom oprogramowania implementację algorytmów w układach FPGA z serii PolarFire. Znaczącą nowością w tej ofercie jest zestaw narzędzi Microchip VectorBlox Accelerator umożliwiający implementację algorytmów uczenia maszynowego w języku C/C++ bez doświadczenia w projektowaniu na FPGA.

Narzędzie umożliwia pracę z modelami w formacie TensorFlow oraz otwartym ONNX, oferującym szeroką zgodność z popularnymi frameworkami. ONNX obsługuje m.in. narzędzia Caffe2, MXNet, PyTorch oraz MATLAB. Narzędzie Microchip VectorBlox Accelerator jest dostępny na systemy Linux i Windows. Zawiera też symulator pozwalający na programowe przetestowanie dokładności projektu w sprzęcie. Blok IP sieci neuronowej dołączony do zestawu również umożliwia ładowanie różnych modeli w czasie pracy.

Zestaw narzędzi będzie dostępny w trzecim kwartale 2020 roku. Natomiast program wczesnego dostępu wystartuje w czerwcu 2020. Więcej informacji na stronie: https://www.microchip.com/design-centers/fpgas-and-plds/fpga-design-resources