Post by account_disabled on Dec 28, 2023 5:32:08 GMT -5
Microchip 的 VectorBlox SDK 和 IP 为开发人员提供了一种简单的神经网络编程方法。无需具备 FPGA 专业知识。 随着人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和物联网 (IoT) 的蓬勃发展，应用程序开始扩展到网络边缘，这就是收集数据的地方。这就产生了对节能解决方案的需求，以在更小的、热受限的外形尺寸中处理更多数据。通过其智能嵌入式视觉计划，Microchip Technology Co., Ltd.（纳斯达克股票代码：MCHP）将满足边缘应用对节能推理日益增长的需求。Microchip 的加速器软件开发套件 (SDK) 使软件开发人员能够更轻松地在 PolarFire(R) 现场可编程门阵列 (FPGA) 上实现自己的算法，作为 VectorBlox 在该领域的解决方案和服务组合的重要补充，可帮助开发人员利用 Microchip 的 PolarFire FPGA 构建灵活、低功耗的叠加神经网络设备。无需以任何方式学习FPGA的工作步骤 FPGA 非常适合边缘人工智能应用，例如功耗受限的计算环境中的推理，因为它们可以执行比 GOPS（每秒千兆操作）更多的作业，并且能效比 CPU（中央处理单元）或 GPU（图形处理单元）更高，但需要专门的硬件设计技能。
旨在帮助开发人员使用 C/C++ 进行编码并对动态神经网络进行编程。没有 FPGA 电话号码清单 设计经验。 这个高度灵活的工具包可以处理 TensorFlow 和开放神经网络交换 (ONNX) 格式的模型，该格式支持最广泛的可互操作框架。ONNX 支持多种框架，例如 Caffe2、MXNet、PyTorch 和 MATLAB(R)。此外，与其他框架不同FPGA 解决方案中，Microchip 的 VectorBlox 加速器 SDK 与 Linux(R) 和 Windows(R) 兼容，并包含一个精确的模拟器，为用户提供了在软件环境中验证硬件准确性的机会，同时 IP 神经网络包含在工具包。它还支持在程序运行时加载不同模型的能力。 “为了让开发人员受益于 FPGA 的功效，我们需要消除障碍。这包括学习新的 FPGA 架构和专有工具。同时还提供连接解决方案的灵活性。Microchip 现场可编程门阵列业务部副总裁 Bruce Weyer 表示：“这是一个多框架和多网络解决方案。Microchip 的 VectorBlox 加速器 SDK 具有神经网络 IP 它将使得软件和硬件开发人员 有使用网络架构的指南。
灵活的卷积神经网络可以按需部署在 PolarFire FPGA 上，使开发人员能够更轻松地构建和部署边缘 AI 系统，无论外形尺寸如何。热能特性" 对于网络边缘的推理，PolarFire FPGA 的总功耗比整个设备低 50%，提供的数学模块容量高出 25%，处理速度高达 1.5 TOPS（每秒万亿次运算）。 FPGA 的使用为开发人员提供了更好的机会，通过升级实现定制和差异化，并且能够在单个芯片上轻松集成不同的设备功能。PolarFire FPGA 神经网络 IP 有多种尺寸可供选择。根据用途满足性能、功率和封装尺寸的需要。这使得客户能够设计和构建小至 11 x 11 毫米封装的解决方案。 Microchip 于 7 月推出了智能嵌入式视觉计划。PolarFire为软件和硬件开发人员提供了满足边缘应用的小尺寸和热限制的工具、知识产权（IP）内核和板卡，与其他解决方案相比，FPGA具有更低的功耗，因此客户无需安装风扇。此外，PolarFire FPGA还提供更多功能集成，满足客户设计需求，例如，在智能相机等设备中，PolarFire FPGA可以集成图像信号管道，包括传感器接口、DDR控制器、图像信号处理（ISP）、IP和网络接口，同时还包括机器学习推理。
旨在帮助开发人员使用 C/C++ 进行编码并对动态神经网络进行编程。没有 FPGA 电话号码清单 设计经验。 这个高度灵活的工具包可以处理 TensorFlow 和开放神经网络交换 (ONNX) 格式的模型，该格式支持最广泛的可互操作框架。ONNX 支持多种框架，例如 Caffe2、MXNet、PyTorch 和 MATLAB(R)。此外，与其他框架不同FPGA 解决方案中，Microchip 的 VectorBlox 加速器 SDK 与 Linux(R) 和 Windows(R) 兼容，并包含一个精确的模拟器，为用户提供了在软件环境中验证硬件准确性的机会，同时 IP 神经网络包含在工具包。它还支持在程序运行时加载不同模型的能力。 “为了让开发人员受益于 FPGA 的功效，我们需要消除障碍。这包括学习新的 FPGA 架构和专有工具。同时还提供连接解决方案的灵活性。Microchip 现场可编程门阵列业务部副总裁 Bruce Weyer 表示：“这是一个多框架和多网络解决方案。Microchip 的 VectorBlox 加速器 SDK 具有神经网络 IP 它将使得软件和硬件开发人员 有使用网络架构的指南。
灵活的卷积神经网络可以按需部署在 PolarFire FPGA 上，使开发人员能够更轻松地构建和部署边缘 AI 系统，无论外形尺寸如何。热能特性" 对于网络边缘的推理，PolarFire FPGA 的总功耗比整个设备低 50%，提供的数学模块容量高出 25%，处理速度高达 1.5 TOPS（每秒万亿次运算）。 FPGA 的使用为开发人员提供了更好的机会，通过升级实现定制和差异化，并且能够在单个芯片上轻松集成不同的设备功能。PolarFire FPGA 神经网络 IP 有多种尺寸可供选择。根据用途满足性能、功率和封装尺寸的需要。这使得客户能够设计和构建小至 11 x 11 毫米封装的解决方案。 Microchip 于 7 月推出了智能嵌入式视觉计划。PolarFire为软件和硬件开发人员提供了满足边缘应用的小尺寸和热限制的工具、知识产权（IP）内核和板卡，与其他解决方案相比，FPGA具有更低的功耗，因此客户无需安装风扇。此外，PolarFire FPGA还提供更多功能集成，满足客户设计需求，例如，在智能相机等设备中，PolarFire FPGA可以集成图像信号管道，包括传感器接口、DDR控制器、图像信号处理（ISP）、IP和网络接口，同时还包括机器学习推理。