Microchip optimiza la inferencia de IA en el borde con VectorBlox 3.0
Microchip Technology ha presentado VectorBlox 3.0 Accelerator SDK, una nueva versión de su kit de desarrollo para implementar redes neuronales en FPGA y SoC PolarFire. La plataforma incorpora soporte para redes neuronales dispersas, lo que permite mejorar el rendimiento de la inferencia, reducir el consumo energético y simplificar el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial en el borde (edge).
La creciente demanda de aplicaciones de inteligencia artificial en sistemas de bajo consumo y en entornos críticos, como los sectores aeroespacial, industrial y de defensa, está impulsando el desarrollo de nuevas herramientas que permitan desplegar modelos de IA de forma más eficiente. En este contexto, Microchip Technology ha anunciado el lanzamiento de VectorBlox 3.0 Accelerator SDK, una actualización de su entorno de desarrollo orientada a acelerar la implementación de redes neuronales sobre FPGA y SoC PolarFire.
Disponible gratuitamente junto con la propiedad intelectual CoreVectorBlox IP, el nuevo SDK integra una cadena de herramientas que simplifica la optimización, compilación y despliegue de modelos de redes neuronales convolucionales (CNN). La solución permite adaptar el acelerador a modelos de diferentes tamaños y ejecutar varias cargas de trabajo de inteligencia artificial en un único dispositivo, facilitando la integración de funciones de visión artificial y procesamiento de sensores en una sola FPGA de bajo consumo.
Una de las principales novedades de VectorBlox 3.0 es la incorporación de soporte para redes neuronales dispersas (Sparse Neural Networks), tecnología que aprovecha la compresión de modelos desarrollada por Neuronix, empresa adquirida por Microchip, para reducir significativamente las necesidades de cálculo y memoria sin comprometer la precisión de los algoritmos.
“Como la complejidad de los modelos de IA sigue aumentando, la compresión se está haciendo imprescindible para implementar inteligencia en el borde”, afirma Shakeel Peera, vicepresidente corporativo y director general de la unidad de negocio FPGA de Microchip. “VectorBlox 3.0 aprovecha la compresión del modelo basado en dispersión de Neuronix para reducir las necesidades de computación manteniendo la exactitud”.
VectorBlox 3.0 simplifica la implementación de IA basada en FPGA y acelera su comercialización.
Mayor eficiencia para aplicaciones críticas
Gracias a la posibilidad de omitir las operaciones asociadas a valores nulos durante la inferencia, el nuevo SDK incrementa el rendimiento de las aplicaciones de visión artificial y reduce el consumo energético, una característica especialmente relevante en sistemas que deben operar de forma continua en el borde de la red.
La plataforma está orientada a aplicaciones que requieren elevada fiabilidad y bajas latencias, como sistemas de observación terrestre, automatización industrial, defensa o navegación espacial autónoma.
Entre los casos de uso destacados figura la plataforma SPACEDGE de Planetek Italia, donde los SoC PolarFire y VectorBlox permiten ejecutar algoritmos de procesamiento de imágenes directamente a bordo de satélites.
“La aceleración de VectorBlox sobre los SoC PolarFire de Microchip permite el despliegue eficiente de canales avanzados de IA a bordo para operaciones con cargas útiles de baja latencia en órbita”, explica Vito Fortunato, director de línea de servicios SPACEDGE de Planetek Italia.
La compañía señala que esta tecnología ya se utiliza en el satélite AI-eXpress-1, donde ejecuta funciones como detección de objetos, segmentación semántica de escenas y generación de información procesable directamente en el espacio.
Preparado para la nueva generación de aplicaciones espaciales
Microchip destaca también la compatibilidad de VectorBlox 3.0 con Spacecraft Pose Network v2 (SPNv2), una red neuronal diseñada para estimar la posición y orientación de vehículos espaciales mediante visión artificial, una capacidad clave para operaciones de aproximación y acoplamiento autónomo, inspección de satélites, retirada de basura espacial o vuelos en formación.
La combinación de los SoC PolarFire con el SDK incorpora además características como inmunidad frente a eventos únicos (Single Event Upsets), arranque seguro y mecanismos de protección frente a manipulaciones, requisitos esenciales para aplicaciones aeroespaciales y de defensa.
“La combinación de los SoC PolarFire y VectorBlox crea una potente sinergia para el despliegue en plena órbita de soluciones de autonomía basadas en IA”, señala Federico Fontana, jefe de Ingeniería de Hardware de AIKO. Según explica, la plataforma está permitiendo desarrollar sistemas de observación y detección inteligentes con capacidad de adaptación y funcionamiento autónomo sobre plataformas de bajo consumo.
VectorBlox SDK v3.0 es compatible con Libero SoC Design Suite y con CoreVectorBlox IP, y tanto el kit de desarrollo como la propiedad intelectual se encuentran disponibles de forma gratuita para los clientes de Microchip.
