domenica, Dicembre 5, 2021
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sensAI semplifica l’implementazione di modelli IA/ML su dispositivi all’edge intelligenti

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Lattice Semiconductor ha annunciato vari perfezionamenti apportati al pluripremiato stack di soluzioni Lattice sensAI e volti ad accelerare lo sviluppo di applicazioni IA/ML su FPGA di Lattice a basso consumo di potenza: supporto per l’ambiente di progettazione Lattice Propel per attività di sviluppo basate su processore embedded e il framework che utilizza tecniche di deep learning TensorFlow  per l’inferenziazione on-device.

La nuova versione include l’ambiente di progettazione Lattice sensAI Studio per l’addestramento, la validazione e la compilazione completi di modelli ML.

Tramite sensAI 4.0, gli sviluppatori possono usare una semplice interfaccia che utilizza operazioni di trascinamento delle selezioni per creare sistemi basati su FPGA che impiegano un processore RISC-V e un motore di accelerazione CNN e consentire così l’implementazione rapida e agevole di applicazioni ML su dispositivi alla periferia della rete (“edge”) soggetti a vincoli sul consumo di potenza.

È in crescita la richiesta in vari mercati finali di aggiungere supporto per l’inferenziazione IA/ML a basso consumo di potenza per applicazioni quali la rilevazione e classificazione di oggetti.

I modelli IA/ML possono essere addestrati al fine di supportare applicazioni per una gamma di dispositivi che richiedono il funzionamento a bassa potenza all’edge: telecamere di controllo e sicurezza, robot industriali, giocattoli e robotica per il settore consumer.

Lo stack di soluzioni Lattice sensAI aiuta gli sviluppatori a creare rapidamente applicazioni IA/ML eseguibili su FPGA di Lattice flessibili e a basso consumo di potenza.

I seguenti sono i perfezionamenti apportati allo stack di soluzioni 4.0 sensAI di Lattice:

  • TensorFlow Lite – il supporto per il framework riduce il consumo di potenza e migliora le prestazioni di co-elaborazione in applicazioni di inferenziazione IA/ML. TensorFlow Lite funziona a velocità da 2 a 10 volte superiore su un FPGA di Lattice FPGA rispetto a un microcontroller ARM basato su Cortex-M4.
  • Lattice Propel – lo stack supporta l’interfaccia grafica utente dell’ambiente Propel e strumenti a riga di comando per creare, analizzare e compilare, oltre a eseguirne il debug, il progetto sia hardware che software di un sistema di processori basato su FPGA. Anche gli sviluppatori che non abbiano familiarità con la progettazione basata su FPGA possono usare l’intuitiva interfaccia dello strumento, che utilizza operazioni di trascinamento delle selezioni, per creare applicazioni IA/ML su FPGA di Lattice a basso consumo di potenza con supporto per la co-elaborazione basata su RISC-V.
  • Lattice sensAI Studio – uno strumento che presenta un’interfaccia grafica utente per l’addestramento, la validazione e la compilazione di modelli ML ottimizzati per FPGA di Lattice, e che consente di utilizzare facilmente tecniche di transfer learning per implementare modelli ML.
  • Prestazioni migliorate – mettendo a frutto i progressi realizzati nel pruning e nella compressione di modelli ML, sensAI 4.0 può supportare l’elaborazione di immagini a 60 o 30 fps con risoluzione, rispettivamente, QVGA o VGA.

sensAI semplifica l’implementazione di modelli IA/ML su dispositivi all’edge intelligenti

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Gli FPGA a basso consumo di potenza di Lattice pensati per lo stack di soluzioni sensAI e sistemi di visione artificiale embedded per applicazioni IA/ML all’edge svolgono un ruolo essenziale nell’aiutarci a introdurre sul mercato con velocità ed efficienza dispositivi IoT intelligenti all’avanguardia”, spiega Hideto Kotani, Unit Executive presso Canon Inc.

Grazie al supporto per TensorFlow Lite e il nuovo sensAI Studio di Lattice, ora per gli sviluppatori è più facile che mai utilizzare il nostro stack sensAI per creare applicazioni IA/ML eseguibili su dispositivi all’edge a batteria”, aggiunge Hussein Osman, Direttore marketing presso Lattice.

Per informazioni clicca qui

 

 

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