둘 다 소비자 및 산업용 네트워크 에지 제품에서 신경 네트워크를 구현하는 것을 목표로합니다. 네트워크 교육에는 적합하지 않으므로 다른 곳에서 수행해야합니다.

'이중화 신경망 (BNN) 가속기'는 1 비트 가중치를 지원하고 1 비트 활성화 양자화를 가지며 회사의 iCE40 UltraPlus FPGA와 함께 사용하도록 설계되었습니다.

액셀러레이터와 FPGA의 조합은 구두 키 문구 감지, 얼굴 감지 및 객체 감지와 같은 상시 작동 응용 제품을위한 것입니다.

예측 된 BNN + iCE40 UltraPlus 애플리케이션 매개 변수는 다음과 같습니다.

• 1 비트 신경망
• 1-10mW 유효 소비
• 발자국 5.5mm2
• ~ $ 1 봄

두 번째 제품인 'CNN (Convolutional Neural Network) Accelerator'는 가중치 및 활성화 모두에 대해 1, 8 및 16 비트 데이터 선택을 지원하며 일반적으로 비디오 사용을위한 ECP5 FPGA를 대상으로합니다.

FPGA 리소스를 절약하기 위해 서로 다른 워드 폭 (1, 8 또는 16 비트)을 신경망의 여러 계층에서 혼합하여 일치시킬 수 있습니다.

가속기와 FPGA의 이러한 조합은 얼굴 추적, 물체 추적, 속도 표시 감지 및 물체 계수를 포함한 어플리케이션을위한 것입니다.

예측 된 CNN + ECP5 응용 프로그램 매개 변수는 다음과 같습니다.

• 1, 8 또는 16 비트 네트워크
• <1W active consumption
• 발자국 100mm2
• ~ $ 10 봄

소프트웨어 개발을 위해 회사는 Caffe 및 TensorFlow 네트워크 개발 시스템과 호환되는 신경망 컴파일러를 도입하고 있습니다.

격자 마케팅 디렉터 Deepak Boppana에 따르면, 컴파일러는 사전 RTL 경험이 필요하지 않으며 설계를 분석하고 시뮬레이션 할 것입니다.

이 계획은 컴파일러가 BNN + iCE40 UltraPlus 조합을위한 회사의 Radiant 개발 환경 또는 CNN + EC5P를위한 Diamond 개발 환경과 함께 사용될 것이라고 Boppana는 말했다.

신경망 기반 애플리케이션을 개발하는 방법을 잘 모르는 고객을 위해이 회사는 Colorado Engineering, Wipro, Softnautincs 및 VectorBlox를 포함한 디자인 서비스 회사와 제휴했습니다.

하드웨어 개발 보드는 이미 iCE40 UltraPlus 및 ECP5에 사용할 수 있습니다.

스마트 스피커, 감시 카메라, 산업용 로봇 및 드론을 포함한 대용량 IoT 애플리케이션에서 인터페이스 브리징 및 데이터 집계 애플리케이션이 예상됩니다.

얼굴 감지, 핵심 문구 감지 (iCE40 UltraPlus) 및 EC5P에 대한 참조 설계가 제공됩니다 : 물체 계수, 얼굴 추적 및 속도 표시 감지.

가속기는 'sensAI'라는 브랜드입니다.