Microchip Technology erwirbt Neuronix AI Labs
Microchip Technology hat Neuronix AI Labs übernommen um seine Möglichkeiten für energieeffiziente, KI-fähige Edge-Lösungen zu erweitern, die auf Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) eingesetzt werden. Neuronix AI Labs bietet eine Technologie zur Sparsity-Optimierung von neuronalen Netzwerken an, die eine Reduzierung des Stromverbrauchs, der Größe und der Berechnungen für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und semantische Segmentierung ermöglicht und gleichzeitig eine hohe Genauigkeit gewährleistet.
Die PolarFire® FPGAs und SoCs der mittleren Leistungsklasse von Microchip sind nach eigenen Angaben bereits führend in der Branche in Bezug auf geringen Stromverbrauch, Zuverlässigkeit und Sicherheitsfunktionen. Die Übernahme dieser Technologie werde Microchip in die Lage versetzen, kosteneffiziente, groß angelegte Edge-Implementierungen von Komponenten zu entwickeln, die für den Einsatz in Computer-Vision-Anwendungen auf Systemen mit Kosten-, Größen- und Leistungsbeschränkungen konzipiert sind und eine mehrfache Steigerung der KI/ML-Verarbeitungsleistung auf Low- und Mid-Range-FPGAs ermöglichen, heißt es in einer Pressemitteilung.
„Die Übernahme der Technologie von Neuronix AI Labs wird unsere Energieeffizienz für FPGAs und SoCs verbessern, die in intelligenten Edge-Systemen eingesetzt werden, die KI/ML-Algorithmen verwenden", sagt Bruce Weyer, Corporate Vice President der FPGA Business Unit von Microchip.
Die Neuronix-Technologie in Kombination mit dem VectorBlox™-Designflow führe zu einer Steigerung der Leistungseffizienz neuronaler Netzwerke und liefere eine hervorragende GOPS/Watt-Leistung in den stromsparenden PolarFire FPGAs und SoCs. Systementwickler seien nun in der Lage, Small-Footprint-Hardware zu entwerfen und einzusetzen, die bisher aufgrund von Größen-, Wärme- oder Leistungseinschränkungen nur schwer zu realisieren gewesen sei.
Die Kombination aus dem geistigen Eigentum von Neuronix und den bestehenden Compilern und Software-Design-Kits von Microchip ermögliche die Implementierung von KI/ML-Algorithmen auf anpassbarer FPGA-Logik, ohne dass dafür Fachwissen über Resistor-Transition-Level (RTL) oder intime Kenntnisse der zugrunde liegenden FPGA-Struktur erforderlich seien, heißt es weiter.
„Neuronix AI Labs hat sich darauf konzentriert, erstklassige Architekturen und Algorithmen für die Beschleunigung neuronaler Netzwerke zu entwickeln, die die Erwartungen der Anwender in Bezug auf Größe, Stromverbrauch, Leistung und Kosten verändern können", sagt Yaron Raz, CEO von Neuronix AI Labs.
