Microchip正在邊緣實現(xiàn)智能和機器視覺

Microchip正在邊緣實現(xiàn)智能和機器視覺高性能低功耗FPGA現(xiàn)在已成為Microchip產(chǎn)品組合的一部分，該公司正在邊緣實現(xiàn)智能和機器視覺。當您聽到有人說MicrochipTechnology時，您會想到什么？就我而言，我的下意識反應是想到8位PIC微控制器，但是——當然——它們擁有令人難以置信的8位、16位和32位設備范圍。我也喜歡他們提供表面貼裝技術(SMP)和引線通孔(LTH)封裝的事實，后者對于愛好者和創(chuàng)建基于面包板的原型來說是一個福音。順便說一句，我在4位HRRG（HeathRobinson，RubeGoldberg）計算機上的同謀，EEWeb專家JoeFarr，在PIC微控制器方面是一位女主角。我見過他在一個周末從頭開始設計新設計——包括制作定制電路板。問題是，Microchip一直在飛速發(fā)展——無論是在內(nèi)部開發(fā)的產(chǎn)品和服務方面，還是通過對其他公司的戰(zhàn)略收購——現(xiàn)在他們?yōu)閺V泛的應用環(huán)境（航空航天）提供了一套令人難以置信的產(chǎn)品和服務。和國防、汽車、工業(yè)、醫(yī)療、安全、功能安全……不勝枚舉）。例如，就在前幾天，我收到一封電子郵件說：“隨著人工智能(AI)處理從云端轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡邊緣，電池供電和深度嵌入式設備面臨著執(zhí)行人工智能的挑戰(zhàn)——比如計算機視覺和語音識別。MicrochipTechnology正通過其硅存儲技術(SST)子公司通過其模擬存儲技術memBrain神經(jīng)形態(tài)存儲解決方案顯著降低功耗來應對這一挑戰(zhàn)。Microchip的模擬閃存解決方案基于其經(jīng)過行業(yè)驗證的SuperFlash技術并針對神經(jīng)網(wǎng)絡執(zhí)行向量矩陣乘法(VMM)進行了優(yōu)化，通過模擬內(nèi)存計算方法改進了VMM的系統(tǒng)架構實現(xiàn)，增強了邊緣的AI推理。”什么？神經(jīng)形態(tài)記憶？我大吃一驚。我的毛茸茸的很少有如此氣喘吁吁。我記得，上一次發(fā)生這種情況是在2018年Microchip收購Microsemi時。而且，談到對Microsemi的收購，這意味著Microchip的產(chǎn)品組合現(xiàn)在包括從IGLOO2低密度FPGA、RTG4耐輻射FPGA、PolarFire中檔FPGA和SmartFusionSoCFPGA，一直到世界上第一個RISC-Microsemi的Mi-V設備形式的VSoCFPGA。目前，我關注的一個應用領域是當前將智能和機器視覺推向邊緣的趨勢。也就是說，進入互聯(lián)網(wǎng)邊緣的邊緣設備，在那里它與現(xiàn)實世界相遇。在過去的美好時光（即，就在我寫這些話的幾年前），相機的作用是拍照。如今，相機不僅僅是簡單地捕捉圖像。

相機不僅僅是拍照。（來源：微芯片）根據(jù)視覺數(shù)據(jù)做出決策是計算密集型的，需要高數(shù)據(jù)吞吐量以及強大的數(shù)字信號處理(DSP)和內(nèi)存資源，所有這些都由工具和IP生態(tài)系統(tǒng)提供支持。FPGA具有以大規(guī)模并行方式執(zhí)行處理的能力，非常適合用于執(zhí)行涉及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)的人工智能(AI)和機器學習(ML)任務，如成像、推理以及對象檢測和識別等任務。除了性能之外，邊緣處理通常需要非常低的功耗。我在這里提到所有這些的原因是，Microchip的人們對他們的低功耗PolarFireFPGA能夠在邊緣實現(xiàn)智能感到相當自豪。

邊緣的智能。（來源：微芯片）PolarFireFPGA在數(shù)據(jù)吞吐量和處理方面表現(xiàn)出色，是視覺、成像和推理應用的理想選擇。

示例神經(jīng)網(wǎng)絡（來源：Microchip）Microchip的員工告訴我，在這些視覺、成像和推理應用的情況下，他們的PolarFireDSP架構優(yōu)勢使其性能比該領域的競爭對手高出25%，功耗低50%。我告訴你;我現(xiàn)在以全新的眼光看待Microchip。除了他們的微控制器，我還知道他們在電源管理、功