両方とも、消費者および産業用のネットワークエッジ製品にニューラルネットワークを実装することを目指しています。ネットワークトレーニングには適していません。他の場所で実行する必要があります。

「バイナリ化ニューラルネットワーク（BNN）アクセラレータ」は、1ビットの重みをサポートし、1ビットのアクティベーション量子化を備えており、同社のiCE40 UltraPlus FPGAで使用できるように設計されています。

アクセラレータとFPGAの組み合わせは、口頭のキーフレーズ検出、顔検出、オブジェクト検出などの常時使用のアプリケーションを対象としています。

予測されるBNN + iCE40 UltraPlusアプリケーションのパラメータは次のとおりです。

• 1ビットニューラルネットワーク
• 1-10mWのアクティブ消費
• 5.5mm2フットプリント
• $ BOM〜$ 1

2番目の製品である '畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アクセラレータ'は、重み付けとアクティベーションの両方で1,8ビットと16ビットのデータを選択でき、一般的にビデオ用に設計されたECP5 FPGAを対象としています。

FPGAリソースを節約するために、さまざまなワード幅（1,8または16ビット）をニューラルネットの異なるレイヤーで混合してマッチングすることができます。

このアクセラレータとFPGAの組み合わせは、顔追跡、オブジェクトトラッキング、速度標識検出、オブジェクトカウントなどのアプリケーション向けです。

予測されるCNN + ECP5アプリケーションのパラメータは次のとおりです。

• 1、8、または16ビットネットワーク
• <1W active consumption
• 100mm2フットプリント
• 〜10ドル

ソフトウェア開発では、CaffeとTensorFlowの両方のネットワーク開発システムに対応したニューラルネットワークコンパイラを導入しています。

ラティスのマーケティングディレクター、Deepak Boppana氏によると、コンパイラは事前のRTLエクスペリエンスを必要とせず、デザインの分析とシミュレーションも行います。

BNN + iCE40 UltraPlusの組み合わせ、またはCNN + EC5PのDiamond開発環境では、同社のRadiant開発環境とともにコンパイラを使用する予定です。

ニューラルネットワークベースのアプリケーションの開発方法がわからない顧客のために、同社はColorado Engineering、Wipro、Softnautincs、VectorBloxなどの設計サービス会社と提携しています。

ハードウェア開発ボードはすでにiCE40 UltraPlusとECP5で使用可能です。

インターフェイスブリッジおよびデータ集約アプリケーションは、スマートスピーカー、監視カメラ、産業用ロボット、およびドロンを含む大容量のIoTアプリケーションで期待されています。

顔検出、キーフレーズ検出（iCE40 UltraPlus）、EC5P：オブジェクトカウント、顔追跡、および速度標識検出のためのリファレンスデザインが提供されています。

アクセラレータは、sensAI'