Xilinx SOM нацелен на более широкое внедрение периферийного ИИ и встроенного видения

Xilinx сделала большой шаг на пути к более широкому внедрению на рынке периферийного искусственного интеллекта (ИИ) и, в частности, встроенного видения, войдя в систему на рынке модулей (SOM), в комплекте с предварительно созданным программным стеком и магазином приложений с готовыми к развертыванию предопределенные приложения.

Первый продукт в новом портфеле SOM компании - Kria K26 SOM, специально предназначенный для приложений Vision AI в умных городах и умных фабриках, вместе с готовым недорогим комплектом разработки Kria KV260 AI Vision. стартовый комплект. Компания заявила, что занимается растущей сложностью ИИ для машинного зрения, а также решает проблемы, связанные с внедрением ИИ на периферии. Следовательно, его цена ориентирована на массовый рынок:стартовый комплект продается в Интернете по цене 199 долларов, а Kria K26 SOM продается по цене 250 долларов за коммерческую версию или 350 долларов за промышленную версию.

Xilinx сказал, что сегодняшнее видение ИИ действительно сложно, и многие разработчики не обязательно обладают опытом аппаратного уровня. Таким образом, переходя на более высокий уровень абстракции, с готовыми аппаратными платформами со стандартными в отрасли стеками программного обеспечения и библиотекой приложений, он позволяет миллионам разработчиков программного обеспечения получить доступ к возможностям искусственного интеллекта, не нуждаясь в опыте проектирования на уровне микросхемы.

Это часть опыта разработки Kria:предоставить автономный путь для исследования, проектирования и, в конечном итоге, развертывания в производстве через обширный набор онлайн-ресурсов. Любители, производители и коммерческие разработчики могут ускорить каждый этап цикла проектирования с помощью обучающих видеороликов, учебных курсов и обширной экосистемы поставщиков, предлагающих ускоренные приложения, услуги дизайна и многое другое.

С этой целью компания заявила, что вложила значительные средства в свои потоки инструментов, чтобы сделать адаптивные вычисления более доступными для ИИ и разработчиков программного обеспечения, не имеющих опыта в аппаратном обеспечении. Портфель Kria SOM выводит эту доступность на новый уровень, объединяя аппаратную и программную платформу с готовыми к работе приложениями для ускоренного машинного зрения. Эти готовые приложения исключают всю работу по проектированию оборудования FPGA и требуют от разработчиков программного обеспечения только интегрировать свои пользовательские модели ИИ, код приложения и, при необходимости, модифицировать конвейер технического зрения - с использованием знакомых сред проектирования, таких как фреймворки TensorFlow, Pytorch или Café, а также C , Языки программирования C ++, OpenCL и Python, поддерживаемые унифицированной платформой разработки программного обеспечения и библиотеками Vitis.

Новые модули Kria SOM также позволяют настраивать и оптимизировать встроенные разработчики с поддержкой стандартного PetaLinux на основе Yocto, и впервые в истории Xilinx объявляет о предстоящем сотрудничестве с Canonical для обеспечения поддержки Ubuntu Linux, очень популярного дистрибутива Linux, используемого AI. Разработчики. Это обеспечивает широкое знакомство с разработчиками ИИ и возможность взаимодействия с существующими приложениями. Заказчики могут развиваться в любой среде и использовать любой подход к производству. Обе среды будут поставляться со встроенной программной инфраструктурой и полезными утилитами.

«Разработчики и новаторы в приложениях для интеллектуального машинного зрения хотят иметь привычный опыт Ubuntu, от облака до настольного компьютера, - сказал Тибо Руффино, вице-президент по маркетингу Canonical / Ubuntu. «Вместе с Xilinx мы рады предоставить клиентам Kria SOM готовую продуктивность, плавный переход от разработки к производству, а также гарантированную стабильность и безопасность в полевых условиях».

Сэкономьте 9 месяцев на разработке, добавив ИИ

Внедрение готовых к развертыванию модулей и приложений является частью растущей тенденции раскрыть тайну встраивания передового ИИ и ИИ видения и сделать их доступными для более широких конечных рынков.

По словам Джеффа Бира, аналитика по технологиям встроенного компьютерного зрения, не во всех компаниях есть отдел машинного обучения или компьютерного зрения, что приводит к значительному дефициту знаний и навыков, когда дело доходит до внедрения периферийного ИИ. Бир, основатель Edge AI и Vision Alliance, который проводит в следующем месяце саммит по встроенному видению в 2021 году, объяснил на недавнем брифинге для embedded.com, что все больше и больше поставщиков стремятся сделать технологии доступными.

В качестве примера, сказал он, не многие компании обладают ресурсами или навыками для управления глубокой нейронной сетью (DNN) с данными, которые они получают с камеры. Поэтому, по его словам, многие полупроводниковые компании также предлагают больше эталонных проектов программного обеспечения.

На брифинге для прессы на мероприятии, посвященном запуску новых SOM, Четан Хона, директор по вопросам промышленности, технического зрения и здравоохранения в Xilinx, сказал:«Готовые к производству системы важны для быстрого развертывания [встроенного искусственного интеллекта машинного зрения]. Заказчики могут сэкономить до девяти месяцев на разработке, используя модульную конструкцию, а не конструкцию на основе устройств ». Он добавил, что со стартовым комплектом пользователи могут приступить к работе в течение часа, «без необходимости иметь опыт работы с FPGA». Для этого пользователь подключает камеру, кабели и монитор, вставляет запрограммированную карту microSD и включает плату; затем пользователь может выбрать ускоренное приложение по своему усмотрению и запустить это ускоренное приложение.

Старший исполнительный директор Xilinx Кирк Сабан сказал:«Выход Xilinx на растущий рынок SOM основан на нашей эволюции за пределы бизнеса на уровне микросхем, который начался с наших плат Alveo для центров обработки данных и продолжается внедрением полных решений на уровне плат для встроенные системы. Сабан, вице-президент по маркетингу продуктов и платформ в Xilinx, добавил:«Портфель Kria SOM расширяет наш рынок за счет более периферийных приложений и сделает мощь адаптируемого оборудования доступной для миллионов разработчиков программного обеспечения и ИИ».

Kria K26 SOM построен на основе архитектуры Zynq UltraScale + MPSoC, которая включает четырехъядерный процессор Arm Cortex A53, более 250 000 логических ячеек и видеокодек H.264 / 265. SOM также имеет 4 ГБ памяти DDR4 и 245 портов ввода-вывода, что позволяет адаптировать его практически к любому датчику или интерфейсу. Компания Xilinx сообщила, что с помощью вычислений искусственного интеллекта в 1,4 тераоперации Kria K26 SOM позволяет разработчикам создавать приложения искусственного интеллекта для машинного зрения, предлагая более чем в 3 раза более высокую производительность при меньших задержках и энергопотреблении по сравнению с SOM на базе графического процессора, что имеет решающее значение для приложений интеллектуального зрения, таких как безопасность, трафик и т. Д. городские камеры, аналитика розничной торговли, машинное зрение и робототехника с визуальным контролем.

В рамках нового подхода к предложению ускоренных приложений для программного проектирования Xilinx также анонсировала первый магазин встроенных приложений для периферийных приложений. Помимо каталога приложений Alveo для центров обработки данных, магазин приложений Xilinx теперь предлагает клиентам широкий выбор приложений для SOM Kria от Xilinx и ее партнеров по экосистеме. Далее Хона пояснил:«Мы создаем библиотеку приложений. Магазин приложений еще не автоматизирован, поэтому вам необходимо связаться с поставщиком IP [если он принадлежит партнеру по экосистеме] ». Приложения, доступные напрямую от Xilinx, представляют собой ускоренные приложения с открытым исходным кодом, которые предоставляются бесплатно и варьируются от отслеживания интеллектуальной камеры и обнаружения лиц до обработки естественного языка с помощью интеллектуального зрения.

Xilinx выделил некоторые ранние приложения, которые уже развернули Kria SOM. Сюда входит компания Kutleng Engineering Technologies, которая смогла развернуть камеры слежения для обеспечения безопасности дикой природы в Южной Африке. Кутленг сказал, что он смог ускорить запуск нескольких новых продуктов всего за два месяца, используя функции машинного зрения, доступные через ускоренные приложения Xilinx. Кроме того, компания Optimized Solutions Limited в Индии развернула систему машинного зрения на основе искусственного интеллекта для обнаружения, распознавания и идентификации множества объектов для приложения умного города с использованием Kria SOM.