두 제품 모두 소비자 및 산업용 네트워크 에지 제품에서 신경망을 구현하는 것을 목표로합니다. 다른 곳에서해야하는 네트워크 교육에는 적합하지 않습니다.

'Binary Nural Network (BNN) 가속기'는 1bit 가중치를 지원하고 1bit 정품 인증 양자화를 지원하며 회사의 iCE40 UltraPlus FPGA와 함께 사용하도록 설계되었습니다.

액셀러레이터와 FPGA의 결합은 구두 키 어구 탐지, 얼굴 탐지 및 객체 탐지와 같은 항상 켜는 응용 프로그램을 대상으로합니다.

예상 BNN + iCE40 UltraPlus 응용 프로그램 매개 변수는 다음과 같습니다.

• 1 비트 신경망
• 1-10mW 유효 소비
• 5.5mm2 크기
• 1 달러 ~ 1 달러

두 번째 제품인 'CNN (convolutional neural network) 가속기'는 가중치 및 활성화 모두에 대해 1, 8 및 16 비트 데이터를 지원하며 일반적으로 비디오 용도로 사용되는 ECP5 FPGA를 겨냥합니다.

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

이러한 액셀러레이터와 FPGA의 결합은 얼굴 추적, 객체 추적, 속도 신호 검출 및 객체 카운팅을 포함하는 애플리케이션을 대상으로합니다.

예상 CNN + ECP5 응용 프로그램 매개 변수는 다음과 같습니다.

• 1, 8 또는 16 비트 네트워크
• <1W active consumption
• 100mm2 크기
• 10 달러 ~ 10 달러

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

Lattice의 마케팅 디렉터 인 Deepak Boppana에 따르면 컴파일러는 이전의 RTL 경험이 필요하지 않으며 디자인을 분석하고 시뮬레이션합니다.

컴파일러는 BNN + iCE40 UltraPlus 조합이나 CNN + EC5P의 다이아몬드 개발 환경을 위해 회사의 Radiant 개발 환경과 함께 사용될 계획이라고 Boppana는 말했다.

신경망 기반 응용 프로그램을 개발하는 방법을 잘 모르는 고객을 위해이 회사는 Colorado Engineering, Wipro, Softnautincs 및 VectorBlox를 포함한 디자인 서비스 회사와 파트너 관계를 맺었습니다.

하드웨어 개발 보드는 이미 iCE40 UltraPlus 및 ECP5에서 사용할 수 있습니다.

인터페이스 브리징 및 데이터 집계 애플리케이션은 스마트 스피커, 감시 카메라, 산업용 로봇 및 무인기를 포함하는 대량의 IoT 애플리케이션에서 기대된다.

얼굴 인식, 핵심어 감지 (iCE40 UltraPlus), EC5P : 얼굴 인식, 얼굴 추적 및 속도 기호 감지에 대한 참조 디자인이 제공됩니다.

가속기는 'sensAI'.