16 เมษายน 2024 – ไมโครชิป เทคโนโลยี เมื่อเร็วๆ นี้ได้ประกาศซื้อกิจการ Neuronix AI Labs เพื่อขยายขีดความสามารถด้านโซลูชัน Edge ที่ประหยัดพลังงานและเปิดใช้งาน AI ซึ่งใช้งานบน Field-Programmable Gate Array (FPGA) Neuronix AI Labs นำเสนอเทคโนโลยีการเพิ่มประสิทธิภาพความกระจัดกระจายของโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งช่วยลดพลังงาน ขนาด และการคำนวณสำหรับงานต่างๆ เช่น การจำแนกภาพ การตรวจจับวัตถุ และการแบ่งส่วนความหมาย โดยที่ยังคงรักษาความแม่นยำสูงไว้
PolarFire® FPGA และ SoC ระดับกลางของ Microchip เป็นผู้นำในอุตสาหกรรมอยู่แล้วในแง่ของการใช้พลังงานต่ำ ความน่าเชื่อถือ และความสามารถด้านความปลอดภัย การเข้าซื้อเทคโนโลยีนี้จะช่วยให้ไมโครชิปสามารถพัฒนาการใช้งาน Edge ขนาดใหญ่ที่คุ้มค่าคุ้มราคาของส่วนประกอบที่ออกแบบมาเพื่อใช้ในแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์วิทัศน์บนระบบที่มีข้อจำกัดด้านต้นทุน ขนาด และพลังงาน และช่วยเพิ่มแรงม้าในการประมวลผล AI/ML ได้หลายเท่า บน FPGA ช่วงต่ำและกลาง
“การเข้าซื้อเทคโนโลยีของ Neuronix AI Labs จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานของเราสำหรับ FPGA และ SoC ที่ใช้งานในระบบ Edge อัจฉริยะที่ใช้อัลกอริธึม AI/ML” บรูซ เวเยอร์ รองประธานองค์กรหน่วยธุรกิจ FPGA ของ Microchip กล่าว “เทคโนโลยี Neuronix ผสมผสานกับโฟลว์การออกแบบ VectorBlox™ ของเราทำให้เกิดการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียม และมอบประสิทธิภาพ GOPS/วัตต์ที่โดดเด่นใน PolarFire FPGA และ SoC ที่ใช้พลังงานต่ำของเรา นักออกแบบระบบจะสามารถออกแบบและปรับใช้ฮาร์ดแวร์ขนาดเล็กซึ่งก่อนหน้านี้สร้างได้ยากเนื่องจากข้อจำกัดด้านขนาด ความร้อน หรือพลังงาน”
การเข้าซื้อเทคโนโลยีนี้จะช่วยให้นักออกแบบที่ไม่ใช่ FPGA สามารถควบคุมความสามารถในการประมวลผลแบบขนานอันทรงพลังโดยใช้เฟรมเวิร์ก AI ที่เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม โดยไม่ต้องอาศัยความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับโฟลว์การออกแบบ FPGA การผสมผสานทรัพย์สินทางปัญญาของ Neuronix AI เข้ากับคอมไพเลอร์และชุดการออกแบบซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ของ Microchip ช่วยให้สามารถนำอัลกอริธึม AI/ML ไปใช้กับตรรกะ FPGA ที่ปรับแต่งได้ โดยไม่จำเป็นต้องใช้ความเชี่ยวชาญระดับ register-transfer (RTL) หรือความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับ FPGA Fabric พื้นฐาน นอกจากนี้ยังได้รับการออกแบบมาเพื่อให้สามารถอัปเดตและอัปเกรด CNN ได้ทันทีโดยไม่จำเป็นต้องตั้งโปรแกรมฮาร์ดแวร์ใหม่
“Neuronix AI Labs มุ่งเน้นไปที่การผลิตสถาปัตยกรรมและอัลกอริธึมการเร่งความเร็วโครงข่ายประสาทเทียมที่ดีที่สุดในระดับเดียวกัน ซึ่งสามารถเปลี่ยนความคาดหวังของผู้ใช้ในด้านขนาด พลังงาน ประสิทธิภาพ และราคา” Yaron Raz ซีอีโอของ Neuronix AI Labs กล่าว “การเข้าร่วมทีม Microchip มอบโอกาสพิเศษแก่เราในการปรับขนาดและสอดคล้องกับพอร์ตโฟลิโอ FPGA ที่กำหนดมาตรฐานอุตสาหกรรมด้านประสิทธิภาพการใช้พลังงาน”