Ambas visam implementar redes neurais em produtos de ponta para redes de consumo e industriais. Eles não são adequados para treinamento de rede, o que deve ser feito em outro lugar.
O "acelerador de rede neural binarizada (BNN)" suporta pesos de 1 bit, tem quantização de ativação de 1bit e foi projetado para ser usado com os FPGAs iCE40 UltraPlus da empresa.
A combinação de acelerador e FPGA destina-se a aplicações sempre ativas, como detecção verbal de frases-chave, detecção de faces e detecção de objetos.
Os parâmetros previstos da aplicação BNN + iCE40 UltraPlus são:
O segundo produto, "acelerador de rede neural convolucional (CNN)", suporta uma escolha de dados de 1, 8 e 16 bits para pesos e ativação, destina-se a FPGAs ECP5 - que são geralmente destinados ao uso de vídeo.
Para economizar recursos FPGA, diferentes larguras de palavras (1, 8 ou 16 bits) podem ser misturadas e combinadas em diferentes camadas da rede neural.
Essa combinação de acelerador e FPGA é destinada a aplicações que incluem rastreamento de face, rastreamento de objetos, detecção de sinais de velocidade e contagem de objetos.
Os parâmetros previstos da aplicação CNN + ECP5 são:
Para o desenvolvimento de software, a empresa está introduzindo um compilador de rede neural compatível com os sistemas de desenvolvimento de rede Caffe e TensorFlow.
De acordo com o diretor de marketing da Lattice, Deepak Boppana, o compilador não requer experiência anterior em RTL, e também analisará e simulará projetos.
O plano é, disse Boppana, que o compilador seja usado junto com o ambiente de desenvolvimento Radiant da empresa para a combinação BNN + iCE40 UltraPlus, ou seu ambiente de desenvolvimento Diamond para CNN + EC5P.
Para os clientes sem saber como desenvolver um aplicativo baseado em rede neural, a empresa fez parcerias com empresas de serviços de design, incluindo Colorado Engineering, Wipro, Softnautincs e VectorBlox.
As placas de desenvolvimento de hardware já estão disponíveis para o iCE40 UltraPlus e o ECP5.
Os aplicativos de ponte de interface e agregação de dados são esperados em aplicativos de IoT de alto volume, incluindo alto-falantes inteligentes, câmeras de vigilância, robôs industriais e drones.
Projetos de referência estão sendo fornecidos para: detecção de face, detecção de frase-chave (iCE40 UltraPlus) e para o EC5P: contagem de objetos, rastreamento de faces e detecção de sinais de velocidade.
Os aceleradores são marcados "sensAI‘.