Chips & Media ha implementato con successo la piattaforma Catapult Halt di Mentor, a Siemens Business, per progettare e verificare il proprio WAVE computer vision IP per individuare oggetti in tempo reale, usando l'algoritmo DNN (Deep Neural Network). Chips & Media è un fornitore di IP video ad alte prestazioni e alta qualità per progetti system-on-chip (SoC) ampiamente utilizzati in mercati come quello automobilistico, della sorveglianza e dell'elettronica di consumo.
Per fornire rapidamente ai clienti IP differenziati per l'apprendimento automatico, Chips&Media aveva bisogno di aumentare drasticamente la produttività riducendo i tempi di verifica funzionale, le tempistiche di lavoro, la personalizzazione e l'ottimizzazione finale, in modo da poter dedicare più tempo alla ricerca e allo sviluppo di algoritmi ed architetture. Per raggiungere questi obiettivi, l'azienda si è spostata dal tradizionale flusso RTL (Register transfer level) codificato a mano e ha adottato la piattaforma Catapult HLS per codificare algoritmi e banchi di test utilizzando il linguaggio C. Il team di progettazione e verifica HLS ha dimezzato i tempi del progetto rispetto al team che utilizzava un flusso RTL sullo stesso progetto. La metodologia Catapult HLS rende possibile esplorare architetture multiple e trovare un'ottima implementazione grazie a un'acceleratore deep neural network .
