どちらも、コンシューマおよび産業用ネットワークエッジ製品にニューラルネットワークを実装することを目的としています。他の場所で行う必要があるネットワークトレーニングには適していません。
「2値化ニューラルネットワーク(BNN)アクセラレータ」は、1ビットの重みをサポートし、1ビットのアクティベーション量子化を備え、同社のiCE40 UltraPlus FPGAで使用するように設計されています。
アクセラレータとFPGAの組み合わせは、口頭のキーフレーズ検出、顔検出、オブジェクト検出などの常時オンのアプリケーションを対象としています。
予測されるBNN + iCE40 UltraPlusアプリケーションパラメータは次のとおりです。
2番目の製品である「畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アクセラレータ」は、重みとアクティブ化の両方で1、8、16ビットのデータの選択をサポートし、一般にビデオでの使用を目的とするECP5 FPGAを対象としています。
FPGAリソースを節約するために、異なるワード幅(1、8または16ビット)を混合して、ニューラルネットの異なるレイヤーで一致させることができます。
このアクセラレータとFPGAの組み合わせは、顔追跡、オブジェクト追跡、速度標識検出、オブジェクトカウントなどのアプリケーションを対象としています。
予測されるCNN + ECP5アプリケーションパラメータは次のとおりです。
ソフトウェア開発のために、同社はCaffeおよびTensorFlowネットワーク開発システムの両方と互換性のあるニューラルネットワークコンパイラを導入しています。
ラティスマーケティングディレクターのディーパックボッパナによると、コンパイラーは事前のRTL経験を必要とせず、設計の分析とシミュレーションも行います。
Boppana氏によると、この計画は、コンパイラーがBNN + iCE40 UltraPlusの組み合わせに対する同社のRadiant開発環境、またはCNN + EC5Pに対するそのダイヤモンド開発環境と一緒に使用されるというものです。
ニューラルネットワークベースのアプリケーションの開発方法がわからないお客様のために、同社はコロラドエンジニアリング、ウィプロ、ソフトナウティンクス、ベクターブロックスなどの設計サービス会社と提携しています。
ハードウェア開発ボードは、iCE40 UltraPlusおよびECP5ですでに利用可能です。
インターフェースブリッジングおよびデータ集約アプリケーションは、スマートスピーカー、監視カメラ、産業用ロボット、ドローンなどの大量のIoTアプリケーションで期待されています。
リファレンスデザインは、顔検出、キーフレーズ検出(iCE40 UltraPlus)、およびEC5P向けに提供されています:オブジェクトカウント、顔追跡、スピードサイン検出。
アクセラレータは「sensAI」というブランドです。