sensAI

Links im Bild die Binarized Neural Network (BNN) Accelerator IP für iCE40 Ultraplus FPGA und rechts die für ECP5 FPGAs optimierte Convolutional Neural Network (CNN) Accelerator IP. Lattice Semiconductor

Die sensAI Lösungen wurden auf geringen Strom­ver­brauch (weniger als 1 mW bis 1 W), kleine Abmes­sungen (5,5 mm2 bis 100 mm2), Schnitt­stellen-Flexi­bi­li­tät (MIPI CSI-2, LVDS, GigE und so weiter) und massenmarktfähige Preise (etwa 1 bis 10 US-Dollar) opti­miert und beschleunigen die Imple­men­tierung von Edge-Computing in der Nähe der Datenquelle.

Mit Blick auf die neuen Computing-Anfor­de­rungen am Netz­werk­rand (Edge) umfasst Lattices sensAI-Stack modulare Hard­ware-Plattformen – die auf ECP5-FPGAs basie­rende Video Interface Platform (VIP) einschließ­lich des Embedded Vision Development Kits und die auf iCE40-Ultraplus-FPGAs basie­rende Mobile Development Platform (MDP). Als IP-Kerne sind der CNN- (Convolutional Neural Network)- und der BNN- Beschleuniger (Binarized Neural Network) einsetzbar.

Verfügbare Software-Tools sind Neuronale-Netz­werke-Compiler für Caffe/Tensorflow nach FPGA, Lattice Designsoftware Radiant und Diamond. Referenz­designs gibt es für Gesichtserkennung, Schlüsselworterkennung, Objektezählung, Gesichtsverfolgung und Geschwin­dig­keitsschilder-Erkennung. Ein Ökosystem aus Partnern für Design-Services liefert kunden­spezi­fische Lösungen für Massenmarkt-Anwen­dungen wie Smart Home, Smart City und Smart Factory.

IHS Markit erwartet für den Zeitraum zwischen 2018 und 2025 etwa 40 Milliarden IoT-Geräte am Netz­werk­rand und prognostiziert, dass in den nächsten 5 bis 10 Jahren die Konvergenz von transformativen Technologien wie IoT, AI-basiertem Edge Compu­ting und Cloud Analytics alle Branchen und Bereiche umkrempeln und neue Geschäftschancen eröffnen wird. Semico Research prognostiziert für Edge-Geräte mit AI in den nächsten fünf Jahren ein explosionsartiges Wachstum von jährlich über 110 Prozent.