VectorBlox 3.0 Accelerator SDK es un kit de desarrollo de software para implementar inferencia de redes neuronales en FPGA y SoC PolarFire de bajo consumo.
El nuevo VectorBlox 3.0 Accelerator SDK de Microchip Technology es un kit de desarrollo de software, o SDK, orientado a la implementación de inteligencia artificial, o IA, en matrices de puertas programables en campo, o FPGA, y sistemas en chip, o SoC, de la familia PolarFire.
Dentro de sistemas embebidos para inferencia en el borde, la herramienta permite optimizar, compilar y desplegar modelos de redes neuronales convolucionales, o CNN, con una cadena integrada asociada a la CoreVectorBlox IP.
Además, el entorno aborda aplicaciones de bajo consumo en las que la respuesta local resulta crítica, como visión artificial, monitorización basada en sensores y procesamiento embarcado en plataformas industriales, aeroespaciales o de defensa.
VectorBlox 3.0 Accelerator SDK con redes neuronales dispersas
La principal mejora técnica procede del soporte para redes neuronales dispersas, ya que el acelerador puede omitir operaciones de valor cero durante la ejecución de modelos CNN basados en visión.
Por tanto, los desarrolladores pueden reducir carga de cómputo y necesidades de memoria sin abandonar el objetivo de conservar la exactitud del modelo en tareas de inferencia.
En concreto, la compresión basada en dispersión ayuda a incrementar el rendimiento efectivo del acelerador y, al mismo tiempo, contribuye a disminuir el consumo en aplicaciones permanentemente activas de IA en el borde.
Desde la perspectiva de integración embebida, la capacidad de adaptar el acelerador a modelos de diferentes tamaños facilita consolidar varias cargas de trabajo de IA en una única FPGA de bajo consumo.
Así, funciones de visión y análisis de señales procedentes de sensores pueden coexistir en el mismo dispositivo, siempre dentro de los límites definidos por el diseño de hardware y por el modelo seleccionado.
Inferencia embebida en FPGA y SoC PolarFire
El uso de plataformas PolarFire sitúa al VectorBlox 3.0 Accelerator SDK en escenarios donde importan la eficiencia energética, la fiabilidad del subsistema de cálculo y la integración compacta dentro de equipos electrónicos especializados.
Asimismo, la compatibilidad con FPGA y SoC de gama media permite distribuir funciones de inferencia cerca del sensor, una arquitectura habitual en edge computing cuando no conviene depender de procesamiento remoto.
Para aplicaciones espaciales, la solución contempla el uso de Spacecraft Pose Network v2, o SPNv2, una red neuronal destinada a estimar posición y orientación a partir de datos de visión.
Esta capacidad resulta relevante en navegación autónoma, operaciones de proximidad, aproximación y acoplamiento autónomo, retirada de basura espacial, inspección de satélites y vuelos de formación.
No obstante, el interés técnico no se limita al entorno espacial, porque las mismas exigencias de inferencia local, protección de datos y funcionamiento prolongado aparecen también en sistemas industriales críticos.
Fiabilidad para IA en misiones críticas
Las FPGA y SoC PolarFire indicadas para este desarrollo incorporan características orientadas a entornos adversos, incluyendo inmunidad frente a eventos únicos, o SEU, junto con arranque seguro y protección frente a intentos de manipulación.
En consecuencia, el conjunto formado por el acelerador, la IP y el flujo de herramientas busca reducir la complejidad de desarrollo cuando la IA debe ejecutarse en hardware embebido con restricciones térmicas, energéticas y de seguridad.
Por otro lado, la posibilidad de reunir varias funciones de inferencia en una sola FPGA simplifica la arquitectura del sistema y puede disminuir la dependencia de procesadores adicionales en diseños compactos.
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