Si seulement il avait un cerveau
L’intelligence artificielle en périphérie
L’intelligence artificielle et le Machine Learning en périphérie du réseau nécessitent des calculs efficaces en termes de charge de travail avec la plus faible puissance et une marge thermique pour fonctionner dans des environnements à espace restreints. Pour cette application, les FPGA de densité moyenne sont une excellente option pour la mise en œuvre de conceptions. Le défi est de savoir comment déployer des réseaux neuronaux évolutifs et extensibles et comment fournir les capacités nécessaires aux ingénieurs en logiciels avec des solutions d’IA basées sur FPGA qui disposent d’une inférence efficace.
Les FPGA de Microchip permettent l’intelligence artificielle en périphérie
La dernière gamme en date de solutions de traitement vidéo et d’images de Microchip est activée par le kit vidéo et d’imagerie PolarFire® FPGA. Le nouveau kit permet aux développeurs de mettre en œuvre des systèmes de vision intégrée intelligente avec la plus faible consommation et le plus petit facteur de forme pour les applications en périphérie exploitant l’intelligence artificielle et l’imagerie haute résolution. Il aide également les développeurs à faire leurs premiers pas avec le SoC PolarFire basé sur RISC-V et la simulation MATLAB®/Simulink® sur FPGA-in-the-Loop. La famille PolarFire continue de franchir des étapes clés.
La vision intégrée intelligente ouvre de nouvelles possibilités pour la mise en œuvre de systèmes qui s’appuient sur des données visuelles pour prendre des décisions dans un large éventail d’applications. La vision industrielle, l’imagerie thermique, la vidéosurveillance, la robotique, l’inférence du Machine Learning en périphérie et l’IHM reposent tous sur des caméras et des écrans qui nécessitent une faible consommation d’énergie tout en prenant en charge des interfaces à haute vitesse ainsi que la sécurité des données et de la conception afin que l’IP soit protégée. Le traitement parallèle inhérent et les capacités d’E/S à haute débit des FPGA en font des plateformes de traitement idéales pour fournir les débits de données élevés nécessaires à la fois aux algorithmes d’imagerie haute résolution et du Machine Learning.
Microchip fournit des solutions d’imagerie et de vidéo FPGA pour permettre l’évaluation de plusieurs protocoles et le développement d’une multitude d’applications de traitement d’images et de vidéos. En tant que plateforme d’imagerie et de vidéo de premier ordre, les solutions de Microchip sont fournies avec un écosystème complet, comprenant un matériel complet spécifique aux applications, une suite de propriété intellectuelle optimisée pour le traitement d’images, des exemples de conceptions de référence, des conceptions de démonstration et des supports. Par rapport aux MCU, CPU, GPU et AI ASIC, les FPGA de Microchip :
- Offrent une grande capacité de calcul DSP (jusqu’à 1 480 x18 x 18 blocs mathématiques) par rapport aux MCU/MPU/CPU
- Dissipation de puissance inférieure (Puissance de ~3-4 W) par rapport aux CPU/GPU (>20 W)
- Dissipation de puissance jusqu’à 50 % inférieure à celle des FPGA de moyenne densité concurrents
- Offrir une évolutivité en fonction des performances requises
- Intégrer la vidéo, la connectivité, la sécurité, etc. par rapport aux ASIC
Les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) seront le moteur de la réalisation de Vision Zero, le projet multinational visant à réduire à zéro le nombre de décès et de blessures graves causés par la circulation routière. Microchip offre les capacités nécessaires aux ADAS grâce à son expertise dans les FPGA, la vision intégrée intelligente, la connectivité des capteurs et le conditionnement du signal, le transfert de données à haute vitesse, les solutions de synchronisation et l’engagement envers la sécurité fonctionnelle. À mesure que le niveau d’autonomie progresse, le nombre de capteurs ADAS dans une voiture passera de deux ou trois à plus de 30, avec notamment les caméras orientées vers l’avant/l’arrière/les côtés, le radar avant et le LiDAR. L’expertise de Microchip en matière de connectivité critique pour la sécurité formera l’autoroute automobile pour ADAS. Nous permettons de créer des systèmes sécurisés et connectés pour détecter les bosses sur la route, avec la vitesse et la sécurité nécessaires pour prendre en charge les applications ADAS émergentes.
Les véhicules modernes sont composés de dizaines de milliers de composants, dont chacun doit être conçu dans un souci de sûreté, de sécurité et de fiabilité.
Le véhicule de transport est de plus en plus connecté, à la fois dans le véhicule même et au monde IoT en pleine expansion d’aujourd’hui, permettant un avenir plus intelligent, plus vert et plus sûr.
La solution Microsemi AI pour ADAS est basée sur des FPGA, qui fournissent des fonctions d’acquisition, de traitement et d’affichage de données de base tout en offrant la meilleure fiabilité et sécurité de l’industrie dans des boîtiers à faible encombrement essentiels pour la construction de systèmes d’aide à la conduite avancés différenciés, sécurisés et fiables. Diverses interfaces de communication sont prises en charge pour capturer les données telles que la caméra, le radar, etc. Celles-ci sont disponibles sous forme d’adresses IP matérielles ou logicielles. La personnalisation de l’interface du capteur selon la conception est prise en charge. Les FPGA de Microsemi prennent en charge les algorithmes complexes requis pour les entrées provenant de plusieurs capteurs, le traitement d’images à haute vitesse. Les FPGA offrent un avantage crucial par rapport aux DSP en fournissant un traitement parallèle, permettant des réponses plus rapides aux dangers potentiels.
