Xilinx представляет Kria SOM для ускорения Edge AI и встроенного зрения

С запуском своего первого System-on-Module (SOM), Xilinx переопределяет то, как разработчики приводят edge AI и встроенное зрение на рынок. Kria K26 SOM, в паре с низкостоимостным KV260 AI Vision Starter Kit, доставляет полное железное и программное решение, устраняющее необходимость в FPGA дизайн экспертизе.

Спроектированный для умных городов, фабрик и систем безопасности, стартер кит стоит $199, в то время как коммерческие и промышленные варианты Kria K26 SOM рознично продаются за $250 и $350 соответственно. Стратегия ценообразования Xilinx нацелена на масс-маркет принятие и позиционирует SOM как готовое к применению решение для vision AI проектов.

Современное vision AI ноториально сложно, и многие разработчики не имеют глубоких знаний железа. Xilinx адресует это, предлагая предварительно построенные железные платформы в паре с индустриально-стандартными программными стеками и растущей библиотекой ускоренных приложений. Эта абстракция позволяет миллионам разработчиков интегрировать AI без чип-уровневой дизайн работы.

Kria экосистема предоставляет самоподдерживаемое путешествие от исследования к производству. Туториалы, обучающие курсы и экосистема провайдеров ускоряют цикл дизайна для хоббистов, мейкеров и коммерческих команд похоже.

Подкрепляющее это ускорение — инвестиции Xilinx в тулфлоу, делающие адаптивные вычисления доступными для программных разработчиков. Единая платформа разработки ПО Vitis поддерживает TensorFlow, PyTorch и Caffe, также как C, C++, OpenCL и Python. Разработчики могут подключать свои кастомные AI модели в предварительно построенные vision пайплайны и развертывать их с минимальными усилием.

Расширяя знакомство разработчиков, Xilinx теперь поддерживает Yocto-базированный PetaLinux и, в партнерстве с Canonical, будет предоставлять поддержку Ubuntu Linux. «Для умных vision приложений разработчики и инноваторы хотят Ubuntu опыт, к которому они привыкли от облака до десктопа», — говорит Тибо Руффино, вице-президент маркетинга, Canonical/Ubuntu. «Вместе с Xilinx мы взволнованы дать клиентам Kria out-of-the-box продуктивность и безтрение путь к производству с гарантированной стабильностью и безопасностью».

Экономия до девяти месяцев времени разработки

Готовые к развертыванию модули и приложения часть более широкого отраслевого тренда к демистификации edge AI. Согласно Джефф Биру, основателю Edge AI and Vision Alliance, многие компании не имеют выделенных машинного обучения команд. Вендоры как Xilinx заполняют этот разрыв с эталонными дизайнами и программными библиотеками.

Во время запуска события Четан Хона, директор промышленности, зрения и здравоохранения, подчеркнул преимущество скорости: «Клиенты могут сэкономить до девяти месяцев в разработке, используя модульный дизайн. Стартер кит позволяет пользователям начать в течение часа, без FPGA опыта. Подключите камеру, вставьте предварительно запрограммированную microSD карту, включите питание и выберите ускоренное приложение для немедленного запуска».

Старший исполнительный Кирк Сабан подчеркнул стратегический сдвиг: «Вход Xilinx в рынок SOM расширяет наше доселе за пределами дата-центровых чипов к встроенным системам, делая адаптивное железо доступным для миллионов программных и AI разработчиков».

Kria K26 SOM построен на архитектуре Zynq UltraScale+ MPSoC, с четырехъядерным Arm Cortex-A53 процессором, более 250 000 логических ячеек, H.264/265 кодеком, 4ГБ DDR4 памяти и 245 I/O пинами. С 1,4 тера-опс AI вычислений, он доставляет трехкратно более высокую производительность при более низкой задержке и мощности чем GPU-базированные SOM — идеально для камер безопасности, мониторинга трафика, ритейл аналитики и vision-направленной робототехники.

Дополняя железо, Xilinx запустила первый встроенный app store для пограничных приложений. Магазин предлагает библиотеку ускоренных приложений от Xilinx и партнеров экосистемы, варьирующихся от умного камерного отслеживания до обработки естественного языка. Открытые приложения Xilinx доступны бесплатно.

Ранние пользователи демонстрируют влияние SOM: Kutleng Engineering Technologies развернула камеры безопасности дикой природы в Южной Африке за два месяца, в то время как Optimized Solutions Limited в Индии использовала Kria SOM для мульти-объектного обнаружения в умных-городских приложениях.