Referenzdesign unterstützt speicherintensive KI-Workloads

Lattice Semiconductor Corp. und Etron Technology Inc. haben ein Speichercontroller-Referenzdesign für Etrons RPC-DRAM mit niedriger Pinanzahl für Edge-KI- und Videoverarbeitungsanwendungen mit geringem Stromverbrauch, die einen kompakten Formfaktor erfordern, veröffentlicht. Das stromsparende ECP5-FPGA von Lattice als Speichercontroller für den RPC-DRAM bietet die Verarbeitung für die KI- oder Smart-Vision-Workload. Zu den Anwendungen gehören Industriekameras, Drohnen, AR/VR-Systeme und fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS).

Das Referenzdesign erfüllt die Anforderungen an einen geringeren Stromverbrauch, eine kleinere Formfaktorgröße und eine reduzierte Datenlatenz. Laut Lattice besteht eine der Herausforderungen darin, dass Smart Vision und andere KI-Anwendungen viele Daten generieren, die normalerweise zur Analyse in die Cloud hochgeladen werden diese Analyse lokal ohne zusätzliche Leistung oder Größe für ihr Design.

Das Referenzdesign verbraucht 15 % weniger Strom als ein System mit Standard-DDR3-DRAM, wobei die Gesamtfläche des Designs kleiner ist als die eines 9 × 13-mm-BGA-Gehäuses, das von einem Standard-DDR3-DRAM-Chip verwendet wird. Ein weiterer Vorteil der Lösung besteht darin, dass sie dank der Designtools und des sensAI-Software-Stack von Lattice kein Fachwissen im FPGA-basierten Design erfordert, sagte Kambiz Khalilian, Director of Strategic Alliances bei Lattice.

Lattice hat kürzlich auch die neueste Version seines Lösungsstapels für die geräteinterne KI-Verarbeitung am Edge veröffentlicht, Lattice sensAI 3.0. Der neue sensAI 3.0-Lösungsstapel adressiert Datensicherheit, Datenlatenz und Datenschutzprobleme und verdoppelt die Leistung und halbiert den Stromverbrauch für Edge-KI-Anwendungen, sagte Lattice. Es umfasst Unterstützung für die CrossLink-NX-FPGAs für Smart-Vision-Anwendungen mit geringem Stromverbrauch. Es verfügt über ein angepasstes Convolutional Neural Network (CNN) IP, ein Beschleuniger-IP, das die Implementierung gängiger CNN-Netzwerke vereinfacht und optimiert ist, um die parallelen Verarbeitungsfunktionen von FPGAs weiter zu nutzen.

Das Referenzdesign von Lattice/Etron umfasst Softwareentwicklungstools mit einem GUI-basierten Speichercode-Generatortool und einem Verilog-Simulationsmodell. Anwendungsdemonstrationen mit dem Lattice sensAI-Lösungsstapel und dem RPC-DRAM-Speichercontroller-Referenzdesign werden im dritten Quartal 2020 bei Etron verfügbar sein.

>> Dieser Artikel wurde ursprünglich veröffentlicht am unsere Schwesterseite Electronic Products.