Lattice为其FPGA推出自己的AI模型
不再是提供IP块和低级软件驱动程序的足以提供，现在OEM客户要求在Latticw FPGA上运行的AI型号。
“实现某种类型的AI智能工作负载和大量由延迟(例如带宽、安全和隐私)驱动的时间的设备正在爆炸式增长。在过去的三四年里，你已经看到了一些设备，主要是在云上，但现在在边缘设备的爆炸式增长，”莱迪思半导体公司的产品营销经理Hussein Osman说。
“我们在28nm FD SOI上建立了我们的FPGA，我们拥有彼此相邻的内存和计算资源，为AI工作负载提供非常好的平台，”Osman说。
Lattice sensAI v4.1的增强功能和新功能包括硬件参考设计，还包括训练机器学习模型，用于PC相机子系统的用户状态检测、注意力跟踪、人脸帧和旁观者检测。
Sensai Stack拥有更新的神经网络编译器，并支持Lattice Sensai Studio，这是一个基于GUI的工具，具有用于流行使用案例的AI型号的AI模型库。他说，这是FPGA的价值的一部分，帮助PC制造商管理越来越复杂的供应链。
“生态系统的复杂性限制了OEM，OEM必须处理多个供应商，他们需要确保他们有两个或三个供应商来避免被供应链陷入困境，”他说。“这带来了很多复杂性，他们也必须处理多个SoC供应商，因此我们为他们提供自己的硅，其传感器和操作系统不可知论，这简化了相当多的复杂性。我们能够在整个供应链问题中表现得非常好，以确保设计师对投资组合的经验是相同的，并且使用传感器或哪种操作系统并不重要。“
AI可以以不同的方式实现，可以使用硬件描述语言（HDL）用于硬连线加速器或指令扩展。
“我们在150MHz的结构上用HDL创建了一个硬件加速器，或者我们可以使用一个神经网络编译器。编译器知道模型和IP和确保CNN的模型是优化引擎——很多时候应用程序设计师关注达到推理速度和准确度等具体要求,我们已经创建了模型,可以完成的目标,并尽可能地优化系统。
关键是Sensai Studio工具。“这允许您通过所有模型来选择有趣，修剪和针对我们的设备进行优化的模型，并使用Automl工具。”
但不同的是，格子已经开发了自己的训练有素的AI模型。
“第一组应用程序是即时用于存在感测，面部框架和索拉克检测，”Osman说。“带有存在感应，当用户不看它时，您可以通过尺寸屏幕拥有28％的额外电池寿命。”
“这取得了很大的数据收集，模型公平地培训，避免偏见，并在世界各地测试以满足我们的系统目标，这是一个巨大的发展，”他说。
“在某些情况下，我们与已经在电路板上拥有我们的设备的合作伙伴，添加AI和成像处理，有时更换其他飞行时间（TOF）传感器并添加其他功能。这是我们投资的一个地区，并将增加新的领域，“他说。
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