“De samenwerking tussen MathWorks en Altera stelt organisaties in staat de kracht van AI te benutten voor een breed scala aan 5G- en 6G-draadloze communicatie-toepassingen, van 5G RAN tot geavanceerde rijhulpsystemen (ADAS),” aldus Mike Fitton, vice-president en GM Vertical Markets bij Altera. “Door gebruik te maken van onze FPGA AI-suite en de software van MathWorks kunnen ontwikkelaars hun workflow stroomlijnen van algoritme-ontwerp tot hardware-implementatie, zodat hun AI-gebaseerde draadloze systemen voldoen aan de strenge eisen van moderne toepassingen.”
MathWorks biedt een uitgebreide set tools die AI- en draadloze ontwikkeling verbeteren, met name voor Altera FPGA’s. De Deep Learning HDL Toolbox™ is specifiek ontworpen om te voldoen aan de behoeften van ingenieurs die deep learning-netwerken op FPGA-hardware willen implementeren. Door gebruik te maken van de mogelijkheden van HDL Coder™, stelt deze innovatieve toolbox gebruikers in staat een efficiënte, hoogwaardige Deep Learning Processor IP Core op maat te ontwikkelen en in te zetten. Deze vooruitgang verhoogt de prestaties en flexibiliteit in draadloze toepassingen aanzienlijk door ondersteuning te bieden voor standaard netwerken en lagen.
“AI-gebaseerde compressie is een krachtige technologie voor de telecomindustrie,” zegt Houman Zarrinkoub, Principal Product Manager bij MathWorks. “De software van MathWorks biedt een robuuste basis voor AI- en draadloze ontwikkeling. Door onze tools te integreren met de FPGA-technologieën van Altera, kunnen draadloze ingenieurs efficiënter hoogwaardige AI-toepassingen en geavanceerde 5G- en 6G-draadloze systemen creëren.”
De FPGA AI Suite biedt push-button aangepaste AI-inferentieversneller IP-generatie op Altera FPGA’s met behulp van de OpenVINO-toolkit en maakt gebruik van voorgetrainde AI-modellen uit populaire industriële frameworks. Het helpt FPGA-ontwikkelaars bovendien AI-inferentieversneller IP naadloos te integreren in FPGA-ontwerpen met de toonaangevende Quartus® Prime Software FPGA-flows. De combinatie van de Deep Learning Toolbox en de OpenVINO-toolkit creëert een gestroomlijnde route voor ontwikkelaars om AI-inferentie op Altera FPGA’s te optimaliseren.
Draadloze ingenieurs die aan de slag willen met deep learning-deployment op Altera FPGA-apparaten kunnen deze link volgen.
