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Gli FPGA (field programmable gate array), un tempo territorio di progetti altamente specializzati, stanno guadagnando costantemente importanza nell’era dell’intelligenza artificiale (AI) e l’acquisizione da parte di Microchip di Neuronix AI Labs afferma ancora una volta questa premessa tecnologica.
L’azienda di semiconduttori con sede a Chandler, in Arizona, nota da tempo per le acquisizioni altamente strategiche, ha annunciato di acquisire Neuronix, un fornitore di tecnologia di ottimizzazione della scarsità di reti neurali che consente una riduzione di potenza, dimensioni e calcoli per attività quali classificazione di immagini, rilevamento di oggetti e segmentazione semantica.
L’accordo mira a rafforzare la potenza di elaborazione AI/ML sugli FPGA di fascia bassa e media dell’azienda e renderli più robusti per le implementazioni edge nelle applicazioni di visione artificiale. Microchip combinerà la tecnologia di ottimizzazione della scarsità della rete neurale di Neuronix con il suo flusso di progettazione VectorBlox per aumentare l’efficienza delle prestazioni della rete neurale e le prestazioni GOPS/watt negli FPGA PolarFire a basso consumo.
Neuronix AI Labs si è concentrato su architetture e algoritmi di accelerazione della rete neurale e Microchip mira a incorporare i framework AI di Neuronix nel suo flusso di progettazione FPGA. La combinazione della proprietà intellettuale AI di Neuronix e dei compilatori e dei kit di progettazione software esistenti di Microchip consentirà di implementare algoritmi AI/ML su logica FPGA personalizzabile senza la necessità di competenze RTL o di una conoscenza approfondita del tessuto FPGA sottostante.
Microchip è rimasta fedele ai suoi FPGA anche quando il duo Altera-Xilinx ha conquistato il mercato prima di essere acquisito rispettivamente da Intel e AMD. I dirigenti di Microchip hanno sempre sostenuto che gli FPGA rappresentavano una parte strategica del business dei sistemi embedded. Ora che una miriade di applicazioni continuano a popolare l’edge, la visione di Microchip di sistemi embedded che incorporano tessuti FPGA a basso consumo sembra più reale che mai.
In breve, l’acquisizione aiuterà Microchip a rafforzare le capacità della rete neurale e a migliorare le sue soluzioni edge con IP abilitati all’intelligenza artificiale. Consentirà inoltre ai progettisti non FPGA di sfruttare le capacità di elaborazione parallela utilizzando framework AI standard del settore senza richiedere una conoscenza approfondita del flusso di progettazione FPGA.
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