Компания Microchip Technology представила версию 3.0 набора инструментов VectorBlox — бесплатного SDK для развёртывания нейросетевых моделей на FPGA семейства PolarFire и однокристальных системах PolarFire SoC. Ключевое нововведение — поддержка разреженных нейронных сетей (sparse neural networks), что позволяет существенно повысить производительность ИИ-инференса при ограниченной площади кристалла и энергопотреблении.
Обновление ориентировано на разработчиков, создающих системы искусственного интеллекта для ответственных применений: аэрокосмическая отрасль, оборонная промышленность, промышленная автоматизация и медицинское оборудование. В отличие от GPU-ускорителей, FPGA обеспечивают детерминированную задержку и предсказуемое энергопотребление, что критично для встраиваемых и автономных систем.
Поддержка разреженных моделей в VectorBlox 3.0 позволяет пропускать вычисления для нулевых весов нейросети, сокращая объём операций и повышая пропускную способность инференса без потери точности. Для B2B-заказчиков это означает возможность развёртывания более сложных моделей машинного зрения, обработки сигналов и предиктивной аналитики на существующей аппаратной платформе без замены кристаллов.
SDK распространяется бесплатно и включает инструменты квантования, компиляции и профилирования моделей. Поддерживаются форматы ONNX и TensorFlow, что упрощает перенос существующих проектов на платформу PolarFire. Для оценки производительности доступны оценочные платы и референсные проекты.
Для подбора программируемых платформ и оценочных комплектов на базе FPGA смотрите раздел Программируемые платформы в каталоге ООО «Телеметрия».
