[EMBEDDED WORLD] Le fournisseur d’environnements de développement MathWorks a décidé de travailler avec le concepteur de FPGA Altera (entité d'Intel) en vue d’aider les ingénieurs à utiliser des autoencodeurs utilisant des algorithmes d’IA sur des circuits programmables pour les systèmes sans fil 5G et 6G.

Pour rappel, le autoencodeurs sont utilisés pour compresser les données d'information sur l'état du canal (CSI, Channel State Information) et réduire considérablement le trafic de liaison et les besoins en bande passante (*). Les ingénieurs travaillant sur les systèmes de communication sans fil 5G et 6G peuvent désormais, selon Mathhworks et Altera, garantir l'intégrité des données utilisateur et maintenir la fiabilité et les normes de performance des systèmes de communication sans fil tout en réduisant les coûts. 

L’approche choisie exploite les unités tensorielles qui sont incluses dans la structure des familles de FPGA Altera Agilex spécifiquement pour accélérer les opérations d'IA. 

« La collaboration entre MathWorks et Altera permet aux organisations d'exploiter la puissance de l'IA pour une large gamme d'applications de communication sans fil 5G et 6G, du RAN 5G aux systèmes avancés d'assistance à la conduite, explique Mike Fitton, vice-président et directeur général des marchés verticaux chez Altera. En utilisant notre suite FPGA AI et le logiciel MathWorks, les développeurs peuvent rationaliser leur flux de travail, de la conception de l'algorithme à la mise en œuvre matérielle, garantissant que leurs systèmes sans fil basés sur l'IA répondent aux exigences rigoureuses des applications modernes. » 

Dans ce cadre, la boîte à outils Toolbox HDL Deep Learning de MathWorks utilise l'outil HDL Coder de la société pour aider les développeurs à personnaliser, créer et déployer des cœurs IP de processeur de type Deep Learning de hautes performances. L'ajout de la prise en charge de l'autoencodeur améliore ici considérablement les performances et la flexibilité des applications sans fil en prenant en charge les réseaux et couches standard.

Dans le détail, la combinaison de la boîte à outils Deep Learning et de la boîte à outils OpenVINO, disponible en open source, crée un chemin simplifié pour les développeurs afin d'optimiser l'inférence de l'IA à travers le compilateur FPGA Altera Quartus Prime. 

« La compression utilisant l'IA est une technologie puissante pour le secteur des télécommunications, précise Houman Zarrinkoub, responsable produit principal de MathWorks. Le logiciel MathWorks offre àce niveau une base solide pour le développement de l'IA et de systèmes sans fil. En intégrant nos outils aux technologies FPGA d'Altera, les ingénieurs sans fil peuvent créer des applications d'IA hautes performances et des systèmes sans fil 5G et 6G avancés. »

Pour rappel, la suite FPGA AI Suite permet de générer des IP d'accélérateur d'inférence IA personnalisés en appuyant sur les FPGA Altera à l'aide de la boîte à outils OpenVINO, en utilisant des modèles d'IA pré-entraînés issus de cadres industriels populaires. Il aide également les développeurs de FPGA à intégrer de manière transparente l'IP d'accélérateur d'inférence IA dans la conception FPGA à l'aide des flux FPGA de Quartus Prime Software.

(*) Dans la 5G NR, le signal de référence d'informations sur l'état du canal (CSI-RS) est un signal de référence utilisé pour le sondage du canal dans le sens descendant. Il mesure les propriétés d'un canal radio pour garantir une modulation, un débit de code, une mise en forme du faisceau appropriés et d'autres utilisations