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◎ Catapult AI NN是一款周全解决方案，可以或许帮忙软件工程师综合AI神经收集

◎ 软件开辟团队可以或许将利用Python设计的AI模子无缝转换为基在芯片的实现，与尺度处置器比拟，有助在更快、更节能的履行

NEWS

西门子数字化工业软件日前推出Catapult AI NN软件，可帮忙神经收集加快器在专用集成电路（ASIC）和芯片级系统（So）长进行高条理综合（HLS）。

Catapult AI NN是一个综合性解决方案，它可以或许获得AI框架中的神经收集描写，然后将其转换为C++代码，并合成为Verilog或VHDL说话的RTL加快器，以便在芯片中实现。

Catapult AI NN集成了用在机械进修硬件加快的开源软件包hls4ml，和用在高条理综合的西门子Catapult HLS软件。

Catapult AI NN由西门子与美国能源部费米尝试室和其他为 hls4ml 做出进献的机构合作开辟，能知足机械进修加快器设计对定制芯片功耗、机能和面积（PPA）方面的怪异要求。

不管是神经收集模子的交代进程，仍是其向硬件实现的手动转换，效力都很是很低，而且耗时、轻易犯错，特殊是在建立和验证针对特定机能、功耗和面积定制的硬件加快器变体时。经由过程让科学家和AI专家充实操纵行业尺度的AI框架（例如神经收集模子设计），并将这些模子无缝综合到已颠末PPA优化的硬件设计中，我们可以或许为AI/ML软件工程师缔造更多可能。利用西门子新的Catapult AI NN解决方案，开辟人员可以或许在软件开辟进程中主动实现神经收集模子，同时进行PPA优化，有用晋升AI的开辟效力，并实现加快立异。

——Mo Movahed

副总裁兼高条理设计、验证和功耗总司理

西门子数字化工业软件

跟着runtime AI和机械进修使命从数据中间迁徙至消费电器、医疗装备等范畴，客户对适合巨细的AI硬件的需求也在快速增加，以削减功耗，下降本钱，并实现终端产物差别化。

但是，比起可综合的C++、Verilog或VHDL，大都机械进修专家更习惯利用TensorFlow、PyTorch或Keras等东西。曩昔，AI专家要在适合巨细的ASIC或SoC实现中加速机械进修利用，其实并没有捷径可走。

hls4ml打算旨在将TensorFlow、PyTorch或Keras等AI框架中的神经收集描写生成C++代码，帮忙填补这一缺点。随后便可摆设这些C++代码，用在FPGA、ASIC或SoC实现。

Catapult AI NN可以或许将hls4ml的功能扩大到ASIC和SoC设计，它包罗针对ASIC设计量身定制的专用C++机械进修功能资本库。利用这些功能，设计人员可以或许在各个C++代码实现之间进行延时和资本方面的衡量，从而实现PPA的优化。另外，设计人员此刻还可以或许评估分歧神经收集设计的影响，以肯定硬件的抱负神经收集布局。

粒子探测器有很是严酷的边沿AI束缚前提，我们与西门子合作开辟Catapult AI NN，这类综合性框架充实操纵了我们的科学家和AI专家的专业常识，即使他们其实不是ASIC设计人员。另外，这类框架也很是合适经验丰硕的硬件专家利用。

——Panagiotis Spentzouris

新兴手艺主管

费米尝试室

Catapult AI NN今朝已向初期采取者供给，并将在2024年第4季度向所有效户开放。

原文题目：西门子推出Catapult AI NN以简化进步前辈芯片级系统设计中的AI加快器开辟

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