Beide zielen darauf ab, neuronale Netze in Consumer- und Industrienetzwerk-Edge-Produkten zu implementieren. Sie sind nicht für Netzwerktrainings geeignet, die an anderer Stelle durchgeführt werden müssen.

Der BNN-Beschleuniger (Binarized Neural Network) unterstützt 1-Bit-Gewichte, verfügt über eine 1-Bit-Aktivierungsquantisierung und ist für die Verwendung mit den iCE40 UltraPlus-FPGAs des Unternehmens konzipiert.

Die Kombination aus Beschleuniger und FPGA ist für ständig verfügbare Anwendungen wie die Erkennung verbaler Schlüsselphrasen, die Gesichtserkennung und die Objekterkennung vorgesehen.

Die vorhergesagten BNN + iCE40 UltraPlus-Anwendungsparameter sind:

• 1bit neuronales Netzwerk
• 1-10mW aktiver Verbrauch
• 5,5 mm2 Grundfläche
• ~ $ 1 bom

Das zweite Produkt, der CNN-Beschleuniger (Convolutional Neural Network), unterstützt die Auswahl von 1-, 8- und 16-Bit-Daten für Gewicht und Aktivierung und richtet sich an ECP5-FPGAs, die im Allgemeinen für die Verwendung mit Videos vorgesehen sind.

Um FPGA-Ressourcen zu sparen, können verschiedene Wortbreiten (1, 8 oder 16 Bit) in verschiedenen Schichten des neuronalen Netzes gemischt und angepasst werden.

Diese Kombination aus Beschleuniger und FPGA ist für Anwendungen wie Gesichtsverfolgung, Objektverfolgung, Geschwindigkeitszeichenerkennung und Objektzählung vorgesehen.

Die vorhergesagten CNN + ECP5-Anwendungsparameter sind:

• 1, 8 oder 16-Bit-Netzwerk
• <1W active consumption
• 100mm2 Grundfläche
• ~ $ 10 bom

Für die Softwareentwicklung führt das Unternehmen einen Compiler für neuronale Netzwerke ein, der sowohl mit Caffe- als auch mit TensorFlow-Netzwerkentwicklungssystemen kompatibel ist.

Laut Deepak Boppana, Marketing Director von Lattice, benötigt der Compiler keine RTL-Vorkenntnisse und analysiert und simuliert auch Designs.

Laut Boppana soll der Compiler neben der Radiant-Entwicklungsumgebung des Unternehmens für die BNN + iCE40 UltraPlus-Kombination oder der Diamond-Entwicklungsumgebung für CNN + EC5P verwendet werden.

Für Kunden, die sich nicht sicher sind, wie sie eine auf einem neuronalen Netzwerk basierende Anwendung entwickeln sollen, hat das Unternehmen eine Partnerschaft mit Designdienstleistern wie Colorado Engineering, Wipro, Softnautincs und VectorBlox geschlossen.

Für den iCE40 UltraPlus und ECP5 sind bereits Hardware-Entwicklungskarten verfügbar.

Schnittstellenüberbrückungs- und Datenaggregationsanwendungen werden in hochvolumigen IoT-Anwendungen erwartet, einschließlich intelligenter Lautsprecher, Überwachungskameras, Industrieroboter und Drohnen.

Referenzdesigns werden bereitgestellt für: Gesichtserkennung, Schlüsselphrasenerkennung (iCE40 UltraPlus) und für das EC5P: Objektzählung, Gesichtsverfolgung und Geschwindigkeitszeichenerkennung.

Die Beschleuniger sind mit „sensAI“ gekennzeichnet.