リファレンスデザインは、メモリを大量に消費するAIワークロードをサポートします

Lattice SemiconductorCorp。とEtronTechnology Inc.は、コンパクトなフォームファクタを必要とする低電力エッジAIおよびビデオ処理アプリケーション向けのEtronの低ピンカウントRPCDRAM用のメモリコントローラリファレンスデザインをリリースしました。 RPCDRAMのメモリコントローラーとしてのLatticeの低電力ECP5FPGAは、AIまたはスマートビジョンワークロードの処理を提供します。アプリケーションには、産業用カメラ、ドローン、AR / VRシステム、先進運転支援システム（ADAS）が含まれます。

リファレンスデザインは、消費電力の削減、フォームファクタのサイズの縮小、およびデータ遅延の削減の要件に対応しています。課題の1つは、スマートビジョンやその他のAIアプリケーションが大量のデータを生成し、通常は分析のためにクラウドにアップロードされることですが、エッジデバイスのOEMによるデータの遅延とプライバシーに関する懸念から、より多くのデータを処理したいと考えています。その分析は、設計に追加のパワーやサイズを追加することなく、ローカルで行われます。

リファレンスデザインは、標準のDDR3 DRAMを使用するシステムよりも15％少ない電力を使用し、全体的なデザインフットプリントは、標準のDDR3DRAMチップで使用される9×13mmのBGAパッケージよりも小さくなっています。このソリューションのもう1つの利点は、Latticeの設計ツールとsensAIソフトウェアスタックのおかげでFPGAベースの設計の専門知識を必要としないことです、とLatticeの戦略的提携のディレクターであるKambizKhalilianは述べています。

Latticeは最近、エッジでのオンデバイスAI処理用のソリューションスタックの最新バージョンであるLattice sensAI3.0もリリースしました。ラティス氏によると、データのセキュリティ、データの遅延、プライバシーの問題に対処するために、新しいsensAI 3.0ソリューションスタックはパフォーマンスを2倍にし、エッジAIアプリケーションの消費電力を半分に削減します。これには、低電力スマートビジョンアプリケーション向けのCrossLink-NXFPGAのサポートが含まれています。カスタマイズされた畳み込みニューラルネットワーク（CNN）IP、一般的なCNNネットワークの実装を簡素化し、FPGAの並列処理機能をさらに活用するように最適化されたアクセラレータIPを備えています。

Lattice / Etronリファレンスデザインには、GUIベースのメモリコードジェネレータツールとVerilogシミュレーションモデルを備えたソフトウェア開発ツールが含まれています。 LatticesensAIソリューションスタックとRPCDRAMメモリコントローラーリファレンスデザインを使用したアプリケーションのデモンストレーションは、2020年第3四半期にEtronから入手できるようになります。

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