在航太與國防等功耗受限且任務關鍵的環境中部署AI推論，需要兼顧效能、能源效率、可靠度與開發便利性的解決方案。為協助開發人員因應這些挑戰，Microchip Technology推出VectorBlox 3.0 Accelerator軟體開發套件(SDK)，協助簡化FPGA AI實作流程並縮短產品上市時程。VectorBlox 3.0 SDK及其CoreVectorBlox IP免費提供給開發人員使用，採用整合式工具鏈設計，可簡化卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)模型在PolarFire FPGA與SoC平台上的最佳化、編譯與部署流程。由於該加速器可依模型規模有效擴展，並支援在單一元件上執行多種AI工作負載，因此客戶可將多種以視覺或感測器為基礎的AI功能整合至單一低功耗FPGA。
Microchip FPGA事業部企業副總裁暨總經理Shakeel Peera表示，隨著AI模型日益複雜，模型壓縮已成為將AI部署至邊緣端的關鍵技術。透過VectorBlox 3.0運用來自收購Neuronix的稀疏性(sparsity)模型壓縮技術，在維持模型準確度的同時，大幅降低運算需求。
透過支援稀疏神經網路(Sparse Neural Networks)，VectorBlox 3.0可藉由略過數值為零的運算，有效提升以視覺為基礎的CNN模型執行效率。這項功能可協助開發人員加快AI推論效能，同時降低功耗，特別適合需要兼顧即時反應與能源效率的常時運作邊緣AI應用。採用稀疏性模型壓縮技術，可在維持模型準確度的同時，降低運算與記憶體需求。
Planetek Italia SPACEDGE服務產品線經理Vito Fortunato表示，結合Microchip PolarFire SoC與VectorBlox加速技術，得以有效部署先進的衛星端AI處理流程，支援低延遲的軌道酬載運作。透過2025年部署的AI-eXpress-1衛星平台，已可成功驗證即時地球觀測處理能力，包括目標偵測、場景內容分析，以及由邊緣端產生可立即運用的分析成果，同時兼具低地球軌道長時間運作所需的耐輻射能力與高可靠度。
此外，Spacecraft Pose Network v2(SPNv2)是一套利用視覺資料估算太空載具位置與姿態的神經網路，可支援自主導航與太空近距離作業，適用於自主交會與對接、太空垃圾清除、衛星巡檢及編隊飛行等應用。此解決方案建構於中階、低功耗且具備單一事件翻轉(Single-Event Upset, SEU)免疫特性的PolarFire FPGA與SoC平台上，並提供安全開機、防竄改保護及高可靠度，滿足航太、國防及工業等任務關鍵應用對長期運作、資料保護與系統韌性的需求。
AIKO硬體工程主管Federico Fontana表示，PolarFire SoC與VectorBlox的結合，可充分發揮彼此優勢，讓AI自主運作解決方案直接部署於軌道上。我們透過部署clear_CHARLES平台驗證了這項能力。該平台可在低功耗平台上提供衛星端雲層辨識與船隻偵測功能，支援更具適應性與自主性的酬載運作，朝向更自主、更即時回應且以軟體定義為核心的太空系統邁進。
VectorBlox SDK v3.0支援Microchip Libero SoC Design Suite，並可與CoreVectorBlox IP整合使用。欲了解更多Microchip FPGA產品組合與設計資源，請造訪官方網站。