Die Versal AI Edge-Chipsätze wurden entwickelt, um die von KI-fähigen automatisierten Systemen für die Echtzeitsteuerung geforderten Rechendichten zu erfüllen. Sie haben die 10-fache Rechendichte der Zynq UltraScale+ MPSoCs für intelligente, autonome Systeme mit geringer Latenz und unterstützen die Sicherheitsstandards IEC 61508, DO-254/178 und ISA 26262 für Industrie-, Avionik- und Automobilanwendungen.
„Edge-Computing-Anwendungen erfordern eine Architektur, die sich weiterentwickeln kann, um neue Anforderungen und Szenarien mit einer Mischung aus flexibler Rechenverarbeitung innerhalb enger Temperatur- und Latenzbeschränkungen zu erfüllen“, sagte Sumit Shah, Senior Director, Produktmanagement und Marketing bei Xilinx.
Die Versal AI Edge-Serie basiert auf der 7-nm-Versal-Architektur, miniaturisiert für KI-Computing mit geringer Latenz und einem Betrieb von bis zu 6 W. Es gibt Skalar-Engines für Embedded Computing, anpassungsfähige Engines für Sensor Fusions- und Hardwareanpassungsfähigkeit sowie intelligente Engines für KI-Inferenz, die bis zu 479 (INT4) TOPS skaliert. Xilinx sagt, diese Zahl sei „unübertroffen von ASSPs und GPUs, die auf Edge-Anwendungen abzielen“. Die Rechenleistung eignet sich auch für fortgeschrittene Signalverarbeitungs-Workloads für Bildverarbeitung, Radar, Lidar und Software Defined Radio.
Für die Konnektivität gibt es LPDDR-4266, 32-Gbit/s-Transceiver, 40G-Multi-Rate-Ethernet, PCIe Gen4 mit CCIX und native MIPI-Unterstützung für Vision-Sensoren bis zu 8Mpixel.
Zu den Entwicklungstools gehören Vivado für Hardwareentwickler, die einheitliche Softwareplattform Vitis für Softwareentwickler, Vitis AI für Datenwissenschaftler sowie domänenspezifische Betriebssysteme, Frameworks und Beschleunigungsbibliotheken für Zielanwendungen.
Designdokumentation und Support für die neuesten Mitglieder des ACAP-Portfolios sind jetzt für Early Access-Kunden verfügbar. Die Auslieferungen sollen im ersten Halbjahr 2022 beginnen. Das Unternehmen wird dann eine Roadmap für Automobil- und Verteidigungsgeräte veröffentlichen.