Beide zielen darauf ab, neuronale Netze in Verbraucher- und industriellen Netzwerkprodukten zu implementieren. Sie eignen sich nicht für das Netzwerktraining, das woanders gemacht werden muss.

Der 'Binarized Neuronal Network (BNN) Beschleuniger' unterstützt 1 Bit Gewichte, hat eine 1 Bit Aktivierungsquantisierung und ist für die Verwendung mit den iCE40 UltraPlus FPGAs der Firma vorgesehen.

Die Kombination aus Beschleuniger und FPGA ist für immer-laufende Anwendungen wie verbale Schlüsselphrasenerkennung, Gesichtserkennung und Objekterkennung vorgesehen.

Vorausgesagte BNN + iCE40 UltraPlus-Anwendungsparameter sind:

• 1 Bit neuronales Netzwerk
• 1-10mW aktiver Verbrauch
• 5.5mm2 Fußabdruck
• ~ $ 1 geboren

Das zweite Produkt, "Convolutional Neural Network (CNN) Accelerator", unterstützt eine Auswahl von 1, 8 und 16 Bit Daten sowohl für die Gewichte als auch für die Aktivierung und richtet sich an ECP5 FPGAs, die im Allgemeinen für den Videoeinsatz gedacht sind.

Um FPGA-Ressourcen zu sparen, können verschiedene Wortbreiten (1, 8 oder 16 Bit) in verschiedenen Schichten des neuronalen Netzes gemischt und angepasst werden.

Diese Kombination aus Beschleuniger und FPGA ist für Anwendungen wie Gesichtsverfolgung, Objektverfolgung, Geschwindigkeitszeichenerkennung und Objektzählung vorgesehen.

Vorausgesagte CNN + ECP5-Anwendungsparameter sind:

• 1-, 8- oder 16-Bit-Netzwerk
• <1W active consumption
• 100mm2 Stellfläche
• ~ 10 $ geboren

Für die Softwareentwicklung führt das Unternehmen einen neuralen Netzwerk-Compiler ein, der mit Caffe- und TensorFlow-Netzwerk-Entwicklungssystemen kompatibel ist.

Laut dem Marketingdirektor von Lattice, Deepak Boppana, benötigt der Compiler keine RTL-Erfahrung und wird auch Designs analysieren und simulieren.

Laut Boppana soll der Compiler neben der Radiant-Entwicklungsumgebung der Firma für die Kombination BNN + iCE40 UltraPlus oder seiner Diamond-Entwicklungsumgebung für CNN + EC5P verwendet werden.

Für Kunden, die unsicher sind, wie sie eine neuronale Netzwerk-basierte Anwendung entwickeln können, hat sich das Unternehmen mit Design-Dienstleistungsunternehmen wie Colorado Engineering, Wipro, Softnautincs und VectorBlox zusammengetan.

Hardware Development Boards sind bereits für den iCE40 UltraPlus und ECP5 verfügbar.

Anwendungen zur Schnittstellenüberbrückung und Datenaggregation werden in IoT-Anwendungen mit hohem Volumen erwartet, darunter intelligente Lautsprecher, Überwachungskameras, Industrieroboter und Drohnen.

Referenzdesigns werden bereitgestellt für: Gesichtserkennung, Schlüsselphrasenerkennung (iCE40 UltraPlus) und für EC5P: Objektzählung, Gesichtserkennung und Geschwindigkeitszeichenerkennung.

Die Beschleuniger sind gebrandmarkt 'sensAI".