Microchip Technology rozwija łączność czujników Edge AI dzięki udoskonalonemu mostkowi czujników Ethernet FPGA PolarFire® Rev 2.0

Przejście na kompaktowe, wysokowydajne systemy AI na krawędzi sieci na nowo definiuje łączność czujników, zmuszając deweloperów do dostarczania energooszczędnych i zajmujących mało miejsca architektur, które pozostają bezpieczne, skalowalne i gotowe na przyszłość. Aby sprostać tym wyzwaniom, firma Microchip Technology wydała wersję 2.0 swojego mostka sensorowego PolarFire® FPGA Ethernet Sensor Bridge - znacznie mniejszą, gotową do produkcji płytkę do standaryzowanej integracji czujników, wykorzystującą technologię mostka sensorowego NVIDIA Holoscan Sensor Bridge (HSB).

Płytka Rev 2.0 z obsługą HSB charakteryzuje się o 60 procent mniejszym formatem, obsługuje dwukrotnie większą liczbę kamer, jest zasilana przez USB-C, co usprawnia instalację w szafie rack, i jest oferowana w niższej cenie niż pierwsza generacja. Te udoskonalenia umożliwiają projektantom zastąpienie złożonych, wielointerfejsowych połączeń czujników skalowalnymi, energooszczędnymi architekturami opartymi na sieci Ethernet 10 Gb/s, co zmniejsza całkowity koszt systemu i złożoność zestawienia materiałów. Te korzyści są niezbędne dla aplikacji medycznych, przemysłowych i humanoidalnych opartych na sztucznej inteligencji, opartych na platformach obliczeniowych NVIDIA Edge, takich jak NVIDIA Jetson i IGX.

Zbudowana w oparciu o technologię FPGA PolarFire, zmodernizowana konstrukcja obsługuje do czterech kamer, posiada złącze kamery kompatybilne z NVIDIA Jetson i zawiera wbudowany układ pomiaru opóźnień optycznych. Umożliwia to kompleksową walidację opóźnień - od przechwytywania danych z czujników po wnioskowanie AI - za pomocą narzędzia NVIDIA Latency Display Analysis Tool.

Płytka wyposażona jest w złącze rozszerzeń FPGA Mezzanine Card (FMC), które obsługuje przyszły rozwój funkcji i obsługuje interfejsy, takie jak MIPI® CSI‑2®, I²C®, UART i GPIO. Elastyczna konstrukcja umożliwia obsługę wielu interfejsów czujników i wideo, takich jak SLVS‑EC™ 2.0, 12G‑SDI, HDMI® i DisplayPort™, bez konieczności przeprojektowywania platformy głównej. Standardowe złącze PMOD dodatkowo zwiększa rozszerzalność systemu.

„Programiści chcą poświęcać czas na tworzenie wartościowych aplikacji AI brzegowych, a nie na łączenie ze sobą zastrzeżonych interfejsów czujników” - powiedział Shakeel Peera, wiceprezes działu biznesowego FPGA w Microchip. „Dzięki energooszczędnej technologii FPGA PolarFire, ten mostek sensorowy Ethernet drugiej generacji zapewnia energooszczędną, bezpieczną podstawę w znacznie zmniejszonej obudowie, pomagając zespołom szybciej przejść od rozwoju do wdrożenia w systemach AI brzegowych”

Wykorzystując energooszczędność, bezpieczeństwo i niezawodność układów FPGA PolarFire, płyta z obsługą HSB umożliwia przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym z wielu czujników przez sieć Ethernet w kompaktowych, energooszczędnych środowiskach brzegowych. Wbudowane funkcje bezpieczeństwa pomagają chronić urządzenia AI brzegowe i zapewniają niezawodne, długoterminowe wdrożenie. Integracja z pakietem SDK NVIDIA Holoscan przyspiesza rozwój dzięki zoptymalizowanym bibliotekom, modelom AI i aplikacjom referencyjnym.

Oferta obejmuje kamery, kable, projekt referencyjny, schematy płytek i materiały pomocnicze do projektowania, a rozwój RTL jest obsługiwany przez pakiet Libero® SoC Design Suite. Zintegrowane układy scalone Microchip do taktowania i zarządzania energią, w tym układ PMIC MCP16701, zostały przetestowane pod kątem współpracy z układami FPGA PolarFire, co pozwala na uzyskanie zasilania i taktowania gotowych do produkcji systemów, jednocześnie zmniejszając ryzyko integracji z systemami zewnętrznymi. Zintegrowane podejście pozwala ograniczyć ryzyko integracji systemów, skrócić cykle rozwoju i obniżyć całkowity koszt posiadania (TCO) w przypadku wnioskowania AI opartego na sieci Ethernet na brzegu sieci. Jest to szczególnie cenne w zastosowaniach robotyki i automatyki przemysłowej, gdzie kluczowe znaczenie ma energooszczędność, deterministyczne opóźnienie i kompaktowe wymiary.