隨著人工智能、機器學習技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的興起，應用開始向收集數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡邊緣遷移。為縮小體積、減少產(chǎn)熱、提高計算性能，這些邊緣應用需要節(jié)能型的解決方案。Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）發(fā)布的智能嵌入式視覺解決方案，致力于讓軟件開發(fā)人員可以更方便地在PolarFire現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）內(nèi)執(zhí)行算法，進而滿足邊緣應用對節(jié)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(fā)工具包（SDK）可幫助軟件開發(fā)人員在不學習FPGA工具流的前提下，利用Microchip PolarFire FPGA創(chuàng)建靈活的低功耗覆蓋神經(jīng)網(wǎng)絡應用。

FPGA是邊緣人工智能應用（例如功耗受限的計算環(huán)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(yōu)。但是，F(xiàn)PGA需要操作人員具備專業(yè)的硬件設計技能。Microchip的VectorBlox加速器SDK可幫助開發(fā)人員在不具備FPGA設計經(jīng)驗的前提下用C/C++語言進行編碼，對節(jié)能神經(jīng)網(wǎng)絡進行編程。

這一高度靈活的工具包能夠以TensorFlow和開放神經(jīng)網(wǎng)絡交換（ONNX）的格式執(zhí)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(tǒng)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(huán)境中驗證硬件的精度。此外，利用VectorBlox 加速器 SDK包含的神經(jīng)網(wǎng)絡IP，用戶可在運行期間加載不同的網(wǎng)絡模型。

Microchip FPGA事業(yè)部副總裁Bruce Weyer表示：

為確保軟件開發(fā)人員能充分利用FPGA的節(jié)能特點，我們應設法使開發(fā)人員不再需要學習新的FPGA架構(gòu)和專屬工具流，同時讓他們可以靈活地連接多框架和多網(wǎng)絡解決方案。利用VectorBlox加速器 SDK和神經(jīng)網(wǎng)絡IP核，軟件和硬件開發(fā)人員可以在PolarFire FPGA上部署極其靈活的覆蓋神經(jīng)網(wǎng)絡卷積架構(gòu)。通過PolarFire FPGA，他們可以更輕松地構(gòu)建和部署在外形尺寸、產(chǎn)熱和功耗方面達到一流水準的人工智能邊緣系統(tǒng)。

在邊緣執(zhí)行推理功能時，PolarFire FPGA的總功耗比同類競爭產(chǎn)品低50%，同時數(shù)學模塊的容量比同類競爭產(chǎn)品高25%，每秒運算次數(shù)（TOPS）高達1.5萬億次。開發(fā)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(xiàn)差異化。PolarFire FPGA神經(jīng)網(wǎng)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(xiàn)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(fā)布的Microchip智能嵌入式視覺解決方案旨在為硬件和軟件開發(fā)人員提供工具、知識產(chǎn)權(quán)（IP）核和電路板，以滿足邊緣應用對低發(fā)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(nèi)設置風扇。此外，客戶在設計中利用PolarFire FPGA可實現(xiàn)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(wǎng)絡接口集成至圖像信號管中，并整合機器學習推理功能。

供貨

VectorBlox加速器 SDK工具包將于2020年第三季度上市，早期使用計劃將于6月開始。PolarFire FPGA目前已投產(chǎn)。