Microchip Technology的VectorBlox Accelerator软件开发工具包(SDK)已经推出了重大升级，用于基于卷积神经网络(CNN)的人工智能/机器学习(AI/ML)推理与PolarFire fpga。随着1.3版本的最新发布，有19个新教程，总数达到了37个。这些包括TensorFlow中的车牌识别，TensorFlow和TensorFlow2中的MobileNet v1和v2, ONNX中的各种ResNet和SqueezeNet模型，PyTorch中的torchvision ResNet和TensorFlow中的TinyYoloV4。
通过优化权重容器，网络尺寸减少了50%，内置位精度模拟器的速度比版本1.2提高了三倍。SDK中已升级的其他依赖项包括OpenVINO版本2021.4.1和Python版本4.5.5.62。Microchip还升级了Libero软件示例项目和编程文件，以支持Libero软件版本2021.2和可热插拔的摄像头和HDMI输入。
该公司还在GitHub中增加了一个新的应用程序注释部分，涵盖了以下主题:
•通过DarkNet培训定制Yolo V2/V3网络。
•运行自定义Yolo V2/V3网络。
•检查和转换TensorFlow 2模型。
•人脸识别:演示设计总结。
•人脸识别:改变人脸数据库来识别其他人脸。
由VectorBlox加速器SDK 1.3版本支持，PolarFire fpga在中端fpga中提供两到三倍的能效推断。这使得ML推断在热约束的应用中，以及在容易受到单一事件干扰(如低轨道航天)的环境中使用电池电源进行操作的应用中成为可能。
欲了解更多信息请联系安德鲁·阿萨纳苏，阿尔创·阿罗，
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