Microchip Technology ha annunciato il rilascio di VectorBlox 3.0, un Accelerator Software Development Kit (SDK) che permette di semplificare l’implementazione dell’AI basata su Fpga, rendendo più rapido il time-to-market.
Il nuovo SDK, offerto gratuitamente agli sviluppatori, e l’IP associato CoreVectorBlox sono progettati come una toolchain integrata che consente di semplificare l’ottimizzazione, la compilazione e il deployement di modelli di reti neurali convoluzionali (CNN) su piattaforme basate su Fpga PolarFire e SoC.
Questo acceleratore scala in modo efficiente tra le dimensioni dei modelli e supporta più carichi di lavoro AI su un unico dispositivo, consentendo di consolidare varie funzioni di Intelligenza Artificiale basate su visione o sensori su un unico Fpga a basso consumo.
Shakeel Peera, corporate vice president and GM of Fpga business unit di Microchip ha dichiarato: “Man mano che i modelli di IA continuano a crescere in complessità, la compressione sta diventando essenziale per distribuire intelligenza su Edge. Con VectorBlox 3.0, stiamo sfruttando la compressione dei modelli sparsity-based derivante dalla nostra acquisizione di Neuronix per ridurre le richieste di calcolo preservando l’accuratezza.”
Vito Fortunato, Spacedge services line manager di Planetek Italia ha dichiarato: “Sfruttando l’accelerazione VectorBlox suI SoC PolarFire di Microchip ci ha permesso di implementare in modo efficiente avanzate pipeline IA onboard per operazioni di payload a bassa latenza in orbita. La piattaforma ci ha permesso di validare le capacità di osservazione terrestre e l’elaborazione in tempo reale, inclusi il rilevamento di oggetti, l’analisi semantica della scena e informazioni operative direttamente utilizzabili generati su edge, sul satellite AI-eXpress-1, schierato nel 2025, fornendo al contempo la resilienza alle radiazioni e l’affidabilità operativa necessarie per il funzionamento continuo in Low Earth Orbit.”