Neuronix AI Labs propose une technologie d’optimisation de l’espacement des r\u00e9seaux neuronaux qui permet de r\u00e9duire la puissance, la taille et les calculs pour des t\u00e2ches telles que la classification d’images, la d\u00e9tection d’objets et la segmentation s\u00e9mantique, tout en conservant une grande pr\u00e9cision.<\/p>\n
Les FPGA et les SoC PolarFire\u00ae de milieu de gamme de Microchip sont d\u00e9j\u00e0 \u00e0 la pointe de l’industrie en termes de faible consommation d’\u00e9nergie, de fiabilit\u00e9 et de s\u00e9curit\u00e9. L’acquisition de cette technologie d’optimisation de l’espace des r\u00e9seaux neuronaux permettra \u00e0 Microchip de d\u00e9velopper des d\u00e9ploiements \u00e0 grande \u00e9chelle et rentables de composants con\u00e7us pour \u00eatre utilis\u00e9s dans des applications de vision par ordinateur sur des syst\u00e8mes soumis \u00e0 des contraintes de co\u00fbt, de taille et d’\u00e9nergie, et de multiplier la puissance de traitement de l’IA\/ML sur des FPGA de bas et de milieu de gamme.<\/p>\n
\u00ab\u00a0L’acquisition am\u00e9liorera notre efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique pour les FPGA et les SoC d\u00e9ploy\u00e9s dans les syst\u00e8mes edge intelligents qui utilisent des algorithmes AI\/ML\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Bruce Weyer, vice-pr\u00e9sident de l’unit\u00e9 commerciale FPGA de Microchip. \u00ab\u00a0La technologie de Neuronix combin\u00e9e \u00e0 notre flux de conception VectorBlox\u2122 produit une augmentation de l’efficacit\u00e9 des performances des r\u00e9seaux neuronaux et offre des performances GOPS\/watt exceptionnelles dans nos FPGA et SoC PolarFire \u00e0 faible consommation. Les concepteurs de syst\u00e8mes seront d\u00e9sormais en mesure d’architecturer et de d\u00e9ployer du mat\u00e9riel \u00e0 faible encombrement qui \u00e9tait auparavant difficile \u00e0 construire en raison de contraintes de taille, thermique ou d’alimentation.\u00a0\u00bb<\/p>\n
La technologie d’optimisation de l’espacement des r\u00e9seaux neuronaux permettra aux concepteurs non-FPGA d’exploiter de puissantes capacit\u00e9s de traitement parall\u00e8le \u00e0 l’aide de cadres d’IA standard sans avoir besoin d’une connaissance approfondie du flux de conception FPGA. La combinaison de la propri\u00e9t\u00e9 intellectuelle de Neuronix AI et des compilateurs et kits de conception de logiciels existants de Microchip permet de mettre en \u0153uvre des algorithmes AI\/ML sur une logique FPGA personnalisable sans qu’il soit n\u00e9cessaire de disposer d’une expertise au niveau de la r\u00e9sistance et de la transition (RTL) ou d’une connaissance approfondie de la structure FPGA sous-jacente. Il est \u00e9galement con\u00e7u pour permettre la mise \u00e0 jour et l’am\u00e9lioration des CNN \u00e0 la vol\u00e9e, sans qu’il soit n\u00e9cessaire de reprogrammer le mat\u00e9riel.<\/p>\n
\u00ab\u00a0Neuronix AI Labs s’est concentr\u00e9 sur la production d’architectures et d’algorithmes d’acc\u00e9l\u00e9ration de r\u00e9seaux neuronaux de premier ordre qui peuvent transformer les attentes des utilisateurs en mati\u00e8re de taille, de puissance, de performance et de co\u00fbt\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Yaron Raz, PDG de Neuronix AI Labs. \u00ab\u00a0Rejoindre l’\u00e9quipe de Microchip nous offre une opportunit\u00e9 unique d’\u00e9voluer et de nous aligner sur une gamme de FPGA qui a \u00e9tabli les standards de l’industrie en mati\u00e8re d’efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique\u00a0\u00bb.<\/p>\n