Cầu cảm biến Ethernet PolarFire vừa được Hãng thiết kế chip Microchip (Hoa Kỳ) nâng lên phiên bản 2.0, giải quyết trực tiếp bài toán kết nối cảm biến cho hệ thống AI biên nhỏ gọn và hiệu suất cao. Xu hướng dịch chuyển sang các hệ thống trí tuệ nhân tạo đặt tại biên đang buộc giới phát triển phải tìm kiếm kiến trúc vừa tiết kiệm năng lượng và không gian, vừa bảo đảm an toàn cùng khả năng mở rộng cho tương lai.
![Nền tảng đa camera có kích thước nhỏ gọn hơn hỗ trợ các kiến trúc Ethernet có thể mở rộng dành cho hệ thống AI NVIDIA Edge đồng thời hạ thấp mức tiêu thụ điện năng, chi phí và độ phức tạp trong tích hợp]( "Nền tảng đa camera có kích thước nhỏ gọn hơn hỗ trợ các kiến trúc Ethernet có thể mở rộng dành cho hệ thống AI NVIDIA Edge đồng thời hạ thấp mức tiêu thụ điện năng, chi phí và độ phức tạp trong tích hợp") |
| Nền tảng đa camera có kích thước nhỏ gọn hơn hỗ trợ các kiến trúc Ethernet có thể mở rộng dành cho hệ thống AI NVIDIA Edge đồng thời hạ thấp mức tiêu thụ điện năng, chi phí và độ phức tạp trong tích hợp |
Sản phẩm mới mang tên PolarFire FPGA Ethernet Sensor Bridge, sở hữu thiết kế bo mạch nhỏ gọn hơn hẳn thế hệ đầu, sẵn sàng cho sản xuất và tích hợp cảm biến tiêu chuẩn thông qua công nghệ NVIDIA Holoscan Sensor Bridge. Đây là câu trả lời của Microchip trước áp lực ngày càng lớn từ các nhà thiết kế muốn rút ngắn thời gian đưa giải pháp ra thị trường.
Bo mạch Rev 2.0 dựa trên nền tảng HSB nhỏ gọn hơn tới 60% so với thế hệ đầu tiên, đồng thời hỗ trợ gấp đôi số lượng camera. Nguồn điện được cấp qua cổng USB-C, cho phép triển khai đồng bộ trên tủ rack với mức giá thấp hơn thế hệ trước.
Những cải tiến này cho phép nhà thiết kế thay thế các kết nối cảm biến phức tạp với nhiều giao diện khác nhau bằng một kiến trúc Ethernet 10Gb có khả năng mở rộng và tiết kiệm năng lượng. Nhờ vậy, chi phí hệ thống tổng thể cùng độ phức tạp của hóa đơn vật liệu (BOM) đều giảm xuống. Lợi ích này mang ý nghĩa lớn với các ứng dụng y tế, công nghiệp và robot hình người chạy bằng AI trên nền tảng điện toán biên của NVIDIA như Jetson và IGX.
Phát triển trên công nghệ FPGA PolarFire, thiết kế mới hỗ trợ tối đa bốn camera với đầu nối tương thích NVIDIA Jetson và tích hợp sẵn mạch đo độ trễ quang. Nhờ đó, hệ thống xác định được độ trễ đầu cuối từ khâu thu thập dữ liệu cảm biến cho đến khi hoàn tất suy luận AI, thông qua công cụ NVIDIA Latency Display Analysis Tool.
Bo mạch trang bị đầu nối mở rộng FPGA Mezzanine Card (FMC) phục vụ phát triển tính năng về sau, hỗ trợ các giao diện MIPI CSI-2, I²C, UART và GPIO. Thiết kế linh hoạt này giúp hệ thống làm việc với nhiều giao diện cảm biến và video như SLVS-EC 2.0, 12G-SDI, HDMI hay DisplayPort mà không cần thiết kế lại nền tảng cốt lõi. Đầu nối PMOD tiêu chuẩn còn nâng thêm khả năng mở rộng của toàn hệ thống.
Ông Shakeel Peera, Phó chủ tịch phụ trách bộ phận FPGA của Microchip, nhìn nhận giới phát triển muốn tập trung thời gian cho các ứng dụng AI biên giá trị cao thay vì loay hoay ghép nối những giao diện cảm biến đóng. Theo ông, sản phẩm cầu nối cảm biến Ethernet thế hệ thứ hai xây dựng trên FPGA PolarFire tiết kiệm năng lượng chính là nền tảng an toàn với kích thước nhỏ gọn hơn hẳn, giúp các đội ngũ đẩy nhanh hành trình từ khâu phát triển giải pháp đến triển khai thực tế.
Hiệu quả năng lượng, khả năng bảo mật và độ tin cậy của FPGA PolarFire cho phép bo mạch xử lý dữ liệu đa cảm biến theo thời gian thực qua Ethernet trong môi trường biên vốn chật hẹp và hạn chế năng lượng. Các tính năng bảo mật và an toàn tích hợp bảo vệ thiết bị AI biên, hỗ trợ vận hành tin cậy suốt thời gian dài. Việc kết nối với NVIDIA Holoscan SDK giúp tăng tốc phát triển nhờ thư viện tối ưu, mô hình AI và ứng dụng tham khảo có sẵn.
Sản phẩm đi kèm camera, cáp, thiết kế tham chiếu, sơ đồ bo mạch cùng tài liệu thiết kế, trong đó phần phát triển RTL được hỗ trợ bởi bộ công cụ Libero SoC Design Suite. Các IC quản lý thời gian và nguồn điện của Microchip, bao gồm MCP16701 PMIC, đã được xác thực cho FPGA PolarFire, giúp cung cấp nguồn điện và tín hiệu định thời sẵn sàng cho sản xuất, đồng thời hạn chế rủi ro khi phải phối hợp với giải pháp từ bên thứ ba.
Cách tiếp cận tích hợp trọn bộ này giúp hạ thấp rủi ro tích hợp hệ thống, rút ngắn chu kỳ phát triển và giảm tổng chi phí sở hữu cho hoạt động suy luận AI dựa trên Ethernet tại biên. Giá trị của giải pháp thể hiện rõ nhất trong các ứng dụng robot và tự động hóa công nghiệp, nơi hiệu quả năng lượng, độ trễ ổn định và kích thước nhỏ gọn giữ vai trò then chốt.
