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      利用Microchip PolarFire FPGA創建低功耗神經網絡應用

      2020年05月20日 10:47 ? 次閱讀

      (文章來源:EEWORLD)

      隨著人工智能、機器學習技術和物聯網的興起,應用開始向收集數據的網絡邊緣遷移。為縮小體積、減少產熱、提高計算性能,這些邊緣應用需要節能型的解決方案。Microchip Technology Inc.(美國微芯科技公司)發布的智能嵌入式視覺解決方案,致力于讓軟件開發人員可以更方便地在PolarFire?現場可編程門陣列(FPGA)內執行算法,進而滿足邊緣應用對節能型推理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加速器軟件開發工具包(SDK)可幫助軟件開發人員在不學習FPGA工具流的前提下,利用Microchip PolarFire FPGA創建靈活的低功耗覆蓋神經網絡應用。

      FPGA是邊緣人工智能應用(例如功耗受限的計算環境下的推理功能)的理想選擇,因為FPGA擁有更高的運算能力(GOPS),能耗比中央處理器(CPU)和圖形處理器(GPU)更優。但是,FPGA需要操作人員具備專業的硬件設計技能。Microchip的VectorBlox加速器SDK可幫助開發人員在不具備FPGA設計經驗的前提下用C/C++語言進行編碼,對節能神經網絡進行編程。

      這一高度靈活的工具包能夠以TensorFlow和開放神經網絡交換(ONNX)的格式執行模型,最大程度地提升框架的互操作性。ONNX支持Caffe2、MXNet、PyTorch和MATLAB?等眾多框架。與其他FPGA解決方案不同的是,VectorBlox加速器 SDK在Linux?和Windows?操作系統上均可使用,且包含精度達到比特級的模擬器。利用模擬器,用戶可以在軟件環境中驗證硬件的精度。此外,利用VectorBlox 加速器 SDK包含的神經網絡IP,用戶可在運行期間加載不同的網絡模型。

      AL t4518528790086656 利用Microchip PolarFire FPGA創建低功耗神經網絡應用

      Microchip FPGA事業部副總裁Bruce Weyer表示:“為確保軟件開發人員能充分利用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,同時讓他們可以靈活地連接多框架和多網絡解決方案。利用VectorBlox 加速器 SDK和神經網絡IP核,軟件和硬件開發人員可以在PolarFire FPGA上部署極其靈活的覆蓋神經網絡卷積架構。通過PolarFire FPGA,他們可以更輕松地構建和部署在外形尺寸、產熱和功耗方面達到一流水準的人工智能邊緣系統?!?/p>

      在邊緣執行推理功能時,PolarFire FPGA的總功耗比同類競爭產品低50%,同時數學模塊的容量比同類競爭產品高25%,每秒運算次數(TOPS)高達1.5萬億次。開發人員還可憑借PolarFire FPGA固有的易升級性和將不同功能集成至單個芯片上的能力,更好地實施定制,實現差異化。PolarFire FPGA神經網絡IP有多種尺寸可供選擇,可在性能、功耗和封裝尺寸之間實現平衡和取舍,符合應用需求,最小封裝尺寸可以達到11×11mm。

      去年7月發布的Microchip智能嵌入式視覺解決方案旨在為硬件和軟件開發人員提供工具、知識產權(IP)核和電路板,以滿足邊緣應用對低發熱和小封裝的要求。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,在智能攝像頭等應用中,PolarFire FPGA可以將傳感器接口、DDR控制器、圖像信號處理(ISP)IP和網絡接口集成至圖像信號管中,并整合機器學習推理功能。

      (責任編輯:fqj)

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