Microchip Technology annonce la version 2.0 de son pont de capteur Ethernet FPGA PolarFire, une plateforme pr\u00eate pour la production con\u00e7ue pour simplifier l\u2019int\u00e9gration de capteurs au sein des architectures d\u2019intelligence artificielle en p\u00e9riph\u00e9rie bas\u00e9es sur la technologie NVIDIA Holoscan Sensor Bridge (HSB).<\/p>\n
\u00c0 mesure que les syst\u00e8mes d\u2019Edge AI gagnent en complexit\u00e9, les d\u00e9veloppeurs doivent connecter un nombre croissant de cam\u00e9ras et de capteurs tout en ma\u00eetrisant la consommation \u00e9nerg\u00e9tique, l\u2019encombrement et les co\u00fbts d\u2019int\u00e9gration. La nouvelle g\u00e9n\u00e9ration du pont Ethernet de Microchip r\u00e9pond \u00e0 ces d\u00e9fis en proposant une architecture plus compacte, plus performante et plus \u00e9volutive.<\/p>\n
Les plateformes d\u2019intelligence artificielle embarqu\u00e9es reposent de plus en plus sur des flux de donn\u00e9es provenant simultan\u00e9ment de plusieurs cam\u00e9ras et capteurs.<\/p>\n
Dans les applications de robotique, d\u2019automatisation industrielle et d\u2019imagerie m\u00e9dicale, ces informations doivent \u00eatre transmises avec une faible latence et une grande fiabilit\u00e9 vers les moteurs d\u2019inf\u00e9rence IA. Les interfaces propri\u00e9taires et les architectures h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes peuvent cependant compliquer consid\u00e9rablement le d\u00e9veloppement.<\/p>\n
L\u2019adoption d\u2019infrastructures Ethernet standardis\u00e9es devient donc un levier important de simplification.<\/p>\n
La version 2.0 du pont de capteur Ethernet PolarFire affiche un format 60 % plus compact que la g\u00e9n\u00e9ration pr\u00e9c\u00e9dente.<\/p>\n
Microchip annonce \u00e9galement un co\u00fbt r\u00e9duit tout en doublant la capacit\u00e9 de prise en charge des cam\u00e9ras. Cette optimisation permet aux d\u00e9veloppeurs de construire des plateformes plus denses tout en r\u00e9duisant la nomenclature mat\u00e9rielle et les contraintes d\u2019int\u00e9gration.<\/p>\n
L\u2019alimentation via USB-C simplifie par ailleurs l\u2019installation dans les environnements de d\u00e9veloppement et les architectures en rack.<\/p>\n
La plateforme permet de remplacer des liaisons multiples complexes par une architecture bas\u00e9e sur Ethernet 10 Gigabit.<\/p>\n
Cette approche favorise une meilleure \u00e9volutivit\u00e9 des syst\u00e8mes tout en simplifiant la gestion des flux de donn\u00e9es issus des capteurs. Les applications reposant sur les plateformes NVIDIA Jetson ou NVIDIA IGX peuvent ainsi b\u00e9n\u00e9ficier d\u2019une connectivit\u00e9 standardis\u00e9e adapt\u00e9e aux charges de travail IA modernes.<\/p>\n
Cette architecture contribue \u00e0 r\u00e9duire les co\u00fbts globaux des syst\u00e8mes Edge AI.<\/p>\n
La nouvelle conception FPGA PolarFire peut prendre en charge jusqu\u2019\u00e0 quatre cam\u00e9ras simultan\u00e9ment.<\/p>\n
Elle int\u00e8gre \u00e9galement un syst\u00e8me de mesure de latence permettant de v\u00e9rifier le temps n\u00e9cessaire entre l\u2019acquisition des donn\u00e9es du capteur et leur traitement par l\u2019algorithme d\u2019intelligence artificielle. Cette validation s\u2019effectue \u00e0 l\u2019aide de l\u2019outil NVIDIA Latency Display Analysis Tool.<\/p>\n
Le contr\u00f4le pr\u00e9cis de la latence devient particuli\u00e8rement important dans les applications temps r\u00e9el.<\/p>\n
Le pont Ethernet int\u00e8gre un connecteur FMC (FPGA Mezzanine Card) ainsi que plusieurs interfaces standard.<\/p>\n
Parmi les technologies prises en charge figurent MIPI CSI-2, I\u00b2C, UART et GPIO, ainsi que plusieurs interfaces vid\u00e9o telles que SLVS-EC 2.0, 12G-SDI, HDMI et DisplayPort.<\/p>\n
Cette modularit\u00e9 permet d\u2019ajouter de nouveaux capteurs sans modifier l\u2019architecture mat\u00e9rielle principale.<\/p>\n
Le FPGA PolarFire apporte des avantages reconnus en mati\u00e8re d\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique, de s\u00e9curit\u00e9 et de traitement temps r\u00e9el.<\/p>\n
L\u2019int\u00e9gration avec le SDK NVIDIA Holoscan permet aux \u00e9quipes d\u2019acc\u00e9der rapidement \u00e0 des biblioth\u00e8ques optimis\u00e9es, des mod\u00e8les IA et des applications de r\u00e9f\u00e9rence. Microchip compl\u00e8te cette offre par des conceptions de r\u00e9f\u00e9rence, des ressources RTL et un support d\u2019alimentation bas\u00e9 notamment sur le PMIC MCP16701.<\/p>\n
L\u2019ensemble vise \u00e0 r\u00e9duire les d\u00e9lais de d\u00e9veloppement et les risques d\u2019int\u00e9gration.<\/p>\n