Hätte es nur ein Gehirn
Künstliche Intelligenz am Netzwerkrand
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen am Netzwerkrand erfordern arbeitseffiziente Rechner mit geringstem Leistungsbedarf und geringem thermischen Spielraum für den Betrieb in eingeschränkten Umgebungen. Für diese Anwendung sind FPGAs mittlerer Dichte eine ausgezeichnete Option zur Implementierung von Designs. Die Herausforderung besteht darin, skalierbare und erweiterbare neuronale Netze bereitzustellen und Software-Entwicklern mit FPGA-basierten KI-Lösungen zu ermöglichen, eine effiziente Inferenzierung durchzuführen.
FPGAs von Mikrochip ermöglichen künstliche Intelligenz am Netzwerkrand
Das neueste Portfolio an Video- und Bildverarbeitungslösungen von Microchip wird durch das PolarFire®-FPGA-Kit für Video- und Bildgebung ermöglicht. Mit dem neuen Kit können Entwickler Smart Embedded Vision-Systeme mit geringstem Leistungsbedarf und kleinstem Formfaktor für Edge-Anwendungen implementieren, die künstliche Intelligenz und hochauflösende Bildgebung nutzen. Es hilft Entwicklern auch, mit dem RISC-V-basierten PolarFire-SoC und MATLAB®/Simulink® auf FPGA-in-the-Loop-Simulation zu beginnen. Die Produktfamilie PolarFire erreicht weitere wichtige Meilensteine.
Smart Embedded Vision eröffnet neue Möglichkeiten für die Implementierung von Systemen, die sich auf visuelle Daten stützen, um Entscheidungen in einem breiten Spektrum von Anwendungen zu treffen. Bildverarbeitung, Wärmebildtechnik, Videoüberwachung, Robotik, Inferenz für maschinelles Lernen am Netzwerkrand und MMS sind alle auf Kameras und Displays angewiesen, die wenig Strom benötigen und dabei High-Speed-Schnittstellen sowie Sicherheit in Daten und Design unterstützen, damit IP geschützt wird. Die inhärente parallele Verarbeitung und die High-Speed-I/O-Fähigkeiten von FPGAs machen sie zu idealen Verarbeitungsplattformen mit hohen Datendurchsätzen, die sowohl für hochauflösende Bildgebung als auch für Algorithmen für maschinelles Lernen geeignet sind.
Microchip bietet FPGA-Bildgebungs- und Videolösungen, welche die Evaluierung mehrerer Protokolle und die Entwicklung einer Vielzahl von Bild- und Videoverarbeitungsanwendungen ermöglichen. Als erstklassige Bildgebungs- und Videoplattform verfügen die Lösungen von Microchip über ein komplettes Ökosystem, einschließlich umfassender anwendungsspezifischer Hardware, einer optimierten IP-Suite für die Bildverarbeitung, Musterreferenzdesigns, Demonstrationsdesigns und Zusätzen. Im Vergleich zu MCU, CPU, GPUs und KI-ASICs, bieten FPGAs von Microchip:
- Eine große DSP-Rechenleistung (bis zu 1480 x 18 x 18 Math.-Blöcke) im Vergleich zu MCU/MPU/CPU
- Geringere Leistungsverluste (~ 3-4 W-Core-Leistung) im Vergleich zu CPU/GPU (>20 W)
- Einen bis zu 50 % geringeren Leistungsverlust gegenüber Konkurrenz-FPGAs mittlerer Dichte
- Skalierbarkeit basierend auf der erforderlichen Leistung
- Integration von Video, Konnektivität, Sicherheit usw. im Vergleich zu ASICs
Fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (FAS) werden die treibende Kraft bei der Verwirklichung von Vision Zero sein, dem multinationalen Projekt zur Reduzierung der Zahl der Todesopfer und Schwerverletzten im Straßenverkehr auf Null. Microchip ermöglicht FAS durch seine Erfahrung im Bereich FPGAs, Smart Embedded Vision, Sensor-Konnektivität und Signalaufbereitung, High-Speed-Datenübertragung, Timing-Lösungen und im Rahmen seiner Verpflichtung für funktionale Sicherheit. Mit fortschreitender Autonomie wird die Anzahl der FAS-Sensoren in einem Fahrzeug von zwei oder drei auf über 30 steigen, einschließlich nach vorne/hinten/zur Seite gerichteter Kameras, nach vorne gerichtetem Radar und LiDAR. Die Expertise von Microchip im Bereich der sicherheitskritischen Konnektivität wird die Autobahn für FAS bilden. Wir ermöglichen es Ihnen, sichere, vernetzte Systeme zu erstellen, die Unebenheiten und Hindernisse auf der Straße erkennen, und das mit der nötigen Geschwindigkeit und Sicherheit für sich entwickelnde FAS-Anwendungen.
Moderne Fahrzeuge sind die Summe von Zehntausenden von Bauelementen, von denen jedes sicher und zuverlässig gebaut werden muss.
Das Transportfahrzeug wird immer stärker vernetzt, sowohl im Fahrzeug als auch mit der sich rasch erweiternden IoT-Welt von heute, was eine intelligentere, umweltfreundlichere und sicherere Zukunft ermöglicht.
Die KI-Lösung für FAS von Microsemi basiert auf FPGAs, die Kerndatenerfassung, -verarbeitung und -anzeige bieten und gleichzeitig die branchenweit beste Zuverlässigkeit und Sicherheit in kompakten Gehäusen liefern, die für die Entwicklung differenzierter, sicherer und zuverlässiger Fahrerassistenzsysteme von entscheidender Bedeutung sind. Verschiedene Kommunikationsschnittstellen für die Erfassung von Daten wie Kamera, Radar usw. werden unterstützt. Diese sind als Hard- oder Soft-IPs verfügbar. Die Anpassung der Sensorschnittstelle gemäß Design wird unterstützt. FPGAs von Microsemi bieten Unterstützung für komplexe Algorithmen, die für Eingaben von mehreren Sensoren und Bildverarbeitung bei hohen Geschwindigkeiten benötigt werden. FPGAs bieten einen entscheidenden Vorteil gegenüber DSPs bei der parallelen Verarbeitung und ermöglichen schnellere Reaktionen auf potenzielle Gefahren.
