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邊緣AI開發(fā),如何駛上快車道?

貿(mào)澤電子 ? 來源:未知 ? 2023-05-24 18:30 ? 次閱讀

云計(jì)算之后,邊緣計(jì)算將成為未來十年物聯(lián)網(wǎng)市場新的增長點(diǎn),這已經(jīng)是不爭的事實(shí)。據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)Gartner預(yù)測,到2025年將有75%的數(shù)據(jù)產(chǎn)生于網(wǎng)絡(luò)邊緣,也就是說整個(gè)智能世界的計(jì)算資源分布重心正在移向“邊緣”。

不同于傳統(tǒng)云計(jì)算架構(gòu)中將所有計(jì)算資源都集中在云端的做法,邊緣計(jì)算將更多的計(jì)算任務(wù)放到網(wǎng)絡(luò)邊緣端完成,這樣的計(jì)算架構(gòu)在減少延遲、避免大量數(shù)據(jù)傳輸對帶寬的占用、保護(hù)本地敏感數(shù)據(jù)安全等方面有獨(dú)特的優(yōu)勢。

特別是隨著人工智能AI)應(yīng)用的普及,“在云端訓(xùn)練,在邊緣端推理”的模式已被普遍認(rèn)同。通過在邊緣設(shè)備中部署經(jīng)過訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,讓邊緣設(shè)備能夠快速、高效地完成AI推理工作,可以促使越來越多的AI應(yīng)用加速落地。

國際電信咨詢公司STL Partners預(yù)測,邊緣計(jì)算的潛在市場將從2020年的90億美元快速攀升至2030年的4,450億美元,復(fù)合年增長率高達(dá)48%!而如此蓬勃發(fā)展的市場,也給置身其中的玩家提出了更高的要求——想要跟上市場發(fā)展的速度,就需要你的邊緣AI開發(fā)也能夠駛?cè)肟燔嚨馈?/span>

邊緣AI催生自適應(yīng)計(jì)算

應(yīng)用開發(fā)想要“上高速”,一個(gè)先決條件就是要選一臺跑得快的好“車”——針對邊緣AI開發(fā)來講,就是要挑選一個(gè)可以任性“加速”的開發(fā)平臺。

一個(gè)AI推理應(yīng)用,既需要對AI處理部分進(jìn)行加速,也需要滿足非AI的預(yù)處理和后處理等環(huán)節(jié)的功能要求,也就是說要對整體的應(yīng)用流程進(jìn)行優(yōu)化。

針對這樣的開發(fā)需求,使用單一架構(gòu)的通用CPU,雖然靈活可擴(kuò)展,可以支持不同應(yīng)用的要求,但對于整體應(yīng)用流程加速顯然會捉襟見肘,力不從心。而如果為AI應(yīng)用開發(fā)專門的ASIC或ASSP,雖然可以提供高度優(yōu)化的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)方案以及高確定性與低時(shí)延,但又會面臨著開發(fā)周期長、研發(fā)成本高的困擾。與此同時(shí),采用固定專用芯片架構(gòu)還面臨著一個(gè)更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),那就是AI模型的技術(shù)迭代速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于芯片開發(fā)的周期,這就會導(dǎo)致芯片好不容易開發(fā)出來就已經(jīng)落伍了,成為無可挽回的沉沒成本。

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圖1:AI推理應(yīng)用需要全流程的整體應(yīng)用加速

(圖源:AMD

面對多樣化的邊緣應(yīng)用、快速迭代的AI技術(shù),既然通用的CPU和專用的芯片都無法滿足要求,就需要一種新的開發(fā)平臺來補(bǔ)位——這就是基于可編程邏輯的自適應(yīng)計(jì)算平臺。

所謂自適應(yīng)計(jì)算平臺,就是在不同規(guī)模的FPGA結(jié)構(gòu)上集成一個(gè)或多個(gè)嵌入式CPU 子系統(tǒng)、IO及其他外設(shè)模塊的異構(gòu)計(jì)算平臺。這種平臺也被稱為自適應(yīng)SoC或FPGA SoC,它既有嵌入式CPU子系統(tǒng)所具備的靈活性,又可通過硬件編程提供所需的數(shù)據(jù)處理加速性能,因此開發(fā)者能夠?qū)⒄_的任務(wù)分配給正確的計(jì)算引擎,最終既能夠?yàn)锳I推理進(jìn)行加速,又可以滿足非AI部分的計(jì)算要求,進(jìn)而為各類特定應(yīng)用提供理想的解決方案。而且,即使工作負(fù)載或標(biāo)準(zhǔn)發(fā)生演進(jìn)和變化,自適應(yīng)SoC仍能根據(jù)需要快速配置、靈活適應(yīng)。

正是因?yàn)樽赃m應(yīng)SoC兼具性能和靈活性的優(yōu)勢,近年來其已經(jīng)發(fā)展成為邊緣計(jì)算中一個(gè)重要的計(jì)算架構(gòu),也是FPGA廠商在著力打造的一個(gè)產(chǎn)品線。比如AMD的ZynqUltraScale+TMMPSoC器件就是其中的代表作。(如圖2所示)

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圖2:ZynqUltraScale+TMMPSoC平臺框圖

(圖源:AMD)

加速自適應(yīng)計(jì)算的應(yīng)用開發(fā)

顯而易見,自適應(yīng)計(jì)算SoC可以為用戶帶來三重自由度,即軟件可編程能力、硬件可編程能力以及嵌入式平臺的可擴(kuò)展能力。

不過這種“自由度”對開發(fā)者來講也是一把“雙刃劍”——它們雖然比其他嵌入式計(jì)算架構(gòu)更加靈活,但也會令開發(fā)變得更加復(fù)雜。這種復(fù)雜性來自兩個(gè)方面:其一,F(xiàn)PGA的設(shè)計(jì)開發(fā)流程本身就有較高的門檻,能夠熟練掌握的開發(fā)者并不多;其二,基于異構(gòu)平臺的整體優(yōu)化,往往需要多個(gè)團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)同工作,使得開發(fā)時(shí)間和成本不易掌控。

因此,雖然自適應(yīng)計(jì)算SoC對性能的“加速”能力顯而易見,但是想讓其應(yīng)用開發(fā)過程也得以“加速”,并不是一件簡單的事。

不過,聰明的工程師們總有辦法讓“不簡單”的事情變簡單。在“為自適應(yīng)計(jì)算應(yīng)用開發(fā)加速”這件事兒上,AMD的工程師就為開發(fā)者們提供了一個(gè)可行而高效的方法——基于自適應(yīng)系統(tǒng)模塊(SOM)的解決方案。

所謂SOM,想必大家不會陌生,這是一個(gè)集成了內(nèi)核芯片以及外圍的存儲器、IO接口等功能電路的完整計(jì)算系統(tǒng),它通常不是獨(dú)立使用的,而是要通過連接器插入到母板(即一個(gè)更大型的邊緣應(yīng)用系統(tǒng))中實(shí)現(xiàn)一個(gè)特定的完整應(yīng)用。

SOM為開發(fā)者帶來的好處,歸納起來主要有三點(diǎn):

#1

首先,SOM都是經(jīng)過嚴(yán)格調(diào)試、測試和驗(yàn)證的產(chǎn)品,因此開發(fā)過程不必從更為底層的芯片進(jìn)行,可以節(jié)省大量的時(shí)間和成本。

其次,SOM具有很強(qiáng)的可擴(kuò)展性,插入不同的系統(tǒng)板,即能實(shí)現(xiàn)定制的方案,這就為系統(tǒng)設(shè)計(jì)帶來了更強(qiáng)的靈活性與易用性。

#2

#3

此外,SOM是可量產(chǎn)化的,在性價(jià)比、可靠性等方面都經(jīng)過了全面的優(yōu)化,因此使用在批量的商用產(chǎn)品中完全沒有問題。

而上面這些優(yōu)勢,正是自適應(yīng)計(jì)算應(yīng)用開發(fā)中面臨的“痛點(diǎn)”,因此設(shè)計(jì)一個(gè)自適應(yīng)SOM,并利用其為自適應(yīng)計(jì)算提速,為邊緣AI方案賦能,也就成了駛上邊緣AI“高速公路”的關(guān)鍵“入口”。

AMD的自適應(yīng)SOM

AMD的Kria K26 SOM就是大家在駛?cè)脒吘堿I快車道時(shí),在尋找的這個(gè)關(guān)鍵“入口”。

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圖3:Kria K26 SOM

(圖源:AMD)

該SOM基于Zynq UltraScale+ MPSoC架構(gòu),內(nèi)置一個(gè)64位的四核Arm Cortex-A53應(yīng)用處理器組,并配套一個(gè)32位的雙核Arm Cortex-R5F實(shí)時(shí)處理器和一個(gè)Arm Mali-400MP2 3D圖形處理器。SOM上還包括4GB的64位DDR4存儲器和QSPI與eMMC存儲器。

Kria K26 SOM可提供25.6萬個(gè)系統(tǒng)邏輯單元、1,248個(gè)DSP、26.6Mb的片上內(nèi)存。這使得用戶能夠獲得豐富的資源和設(shè)計(jì)自由度,以實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用中的視覺功能以及可編程邏輯中額外的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)處理和后處理硬件加速功能。

此外,該SOM還為H.264/H.265提供了內(nèi)置的視頻編解碼器,可支持高達(dá)32個(gè)編碼、解碼并發(fā)流,只要視頻總像素在60FPS下不超過3840 x 2160P。

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圖4:Kria K26 SOM框圖

(圖源:AMD)

在安全性方面,Kria K26 SOM采用Zynq UltraScale+架構(gòu)內(nèi)置的硬件可信根實(shí)現(xiàn)的固有的安全啟動(dòng)功能,通過外部TPM2.0擴(kuò)展用于測量啟動(dòng)并遵循IEC 62443規(guī)范。

此外,出色的I/O靈活性也是Kria K26 SOM一大亮點(diǎn)——它擁有大量的1.8V、3.3V單端與差分I/O,四個(gè)6Gb/s收發(fā)器和四個(gè)12.5Gb/s收發(fā)器,便于SOM支持更多的圖像傳感器以及多種傳感器接口類型,其中包括通常ASSP和GPU不支持的MIPI、LVDS、SLVS 和SLVS-EC。

此外,用戶還能通過可編程邏輯實(shí)現(xiàn)DisplayPort、HDMI、PCIe、USB2.0/3.0等標(biāo)準(zhǔn),以及其他用戶自定義的標(biāo)準(zhǔn)。

在外形上,Kria K26 SOM的尺寸為77mm x 60mm x 11mm,緊湊的外形非常便于集成到系統(tǒng)中,且根據(jù)規(guī)劃,未來AMD還將推出更小尺寸的SOM。目前Kria K26 SOM分為商用級和工業(yè)級兩個(gè)版本,用戶可以根據(jù)終端應(yīng)用的需要進(jìn)行選擇。

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圖5:商用級和工業(yè)級K26 SOM特性比較

(圖源:AMD)

Kria K26 SOM帶來的價(jià)值

使用Kria K26 SOM會是一種什么樣的體驗(yàn)?在設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)中,Kria K26 SOM的表現(xiàn)如何?想必這是大家都關(guān)心的問題。

首先,從簡化硬件設(shè)計(jì)流程來看,與傳統(tǒng)的基于器件的設(shè)計(jì)相比,基于SOM的設(shè)計(jì)省去了RTL/硬件設(shè)計(jì)、器件調(diào)試、電路板設(shè)計(jì)等環(huán)節(jié),直接從系統(tǒng)級設(shè)計(jì)開始,因此可以大大簡化開發(fā)流程——據(jù)AMD的分析,基于SOM的設(shè)計(jì)可以縮短新產(chǎn)品上市時(shí)間多達(dá)9個(gè)月!

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圖6:基于SOM的設(shè)計(jì)與基于芯片的設(shè)計(jì)過程相比,可以縮短新產(chǎn)品上市時(shí)間多達(dá)9個(gè)月(圖源:AMD)

在硬件性能方面,在AMD提供的一個(gè)汽車車牌識別(ANPR)應(yīng)用案例中,基于Kria K26 SOM的解決方案出色地完成了包含視頻解碼、圖像預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)(檢測)和OCR字符識別在內(nèi)全流程的加速和優(yōu)化,與采用GPU架構(gòu)的SOM方案相比,在計(jì)算性能、能效表現(xiàn)、以及每視頻流成本上都有明顯的優(yōu)勢(如圖7)。相信隨著K26 SOM應(yīng)用的擴(kuò)展,其在性能上的潛質(zhì)也會被越來越多地挖掘出來。

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圖7:在ANPR案例中,K26 SOM表現(xiàn)出明顯性能優(yōu)勢(圖源:AMD)

特別值得一提的是,Kria K26 SOM除了可以為硬件開發(fā)者帶來諸多好處,對軟件開發(fā)者也是一個(gè)福音。隨著與Kria K26 SOM配套的邊緣AI軟件工具、庫和框架的發(fā)展,一些設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)可以在無需硬件工程師介入的情況下使用自適應(yīng)計(jì)算。

對于軟件開發(fā)者而言,Kria K26 SOM和AMD提供的綜合軟件平臺,可以使其在熟悉的Python、C++TensorFlow和PyTorch等環(huán)境下進(jìn)行開發(fā),為其提供易于使用、開箱即用的體驗(yàn)。再加上AMD生態(tài)系統(tǒng)中第三方軟件廠商資源的支持,更是可以讓邊緣AI開發(fā)的性能和靈活性提升到一個(gè)更高的水平。

快速體驗(yàn)Kria K26 SOM

為了方便開發(fā)者快速體驗(yàn)到Kria K26 SOM的強(qiáng)大能力,挖掘Kria K26 SOM的價(jià)值,AMD針對一些典型的邊緣AI應(yīng)用,還提供了開箱即用的入門級開發(fā)套件。

Kria KV260是專為視覺應(yīng)用而開發(fā)的視覺AI入門套件,它配有非生產(chǎn)版本的Kria K26 SOM,以及安裝有風(fēng)扇散熱器的評估載板,可通過onsemi成像器訪問系統(tǒng)(IAS)和Raspberry Pi連接器提供多攝像頭支持。該開發(fā)套件還可由PMOD擴(kuò)展支持豐富的傳感器模塊。

基于KV260視覺AI入門套件,軟硬件開發(fā)人員無需FPGA經(jīng)驗(yàn),即可在1小時(shí)內(nèi)啟動(dòng)和運(yùn)行應(yīng)用程序,進(jìn)而在Kria K26 SOM上快速實(shí)現(xiàn)視覺AI應(yīng)用的批量部署。

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圖8:Kria KV260視覺AI入門套件

(圖源:AMD)

Kria KR260機(jī)器人入門套件是AMD新推出的一款基于Kria K26 SOM的開發(fā)平臺,它具有高性能接口和原生ROS 2支持,旨在為機(jī)器人和嵌入式開發(fā)人員提供快速簡便的開發(fā)體驗(yàn)。

該開發(fā)套件包括Kria K26 SOM、載板和散熱系統(tǒng),以及電源解決方案、多個(gè)以太網(wǎng)接口、SFP+連接、SLVS-EC傳感器接口和microSD卡,其目標(biāo)應(yīng)用包括工廠自動(dòng)化、通信、控制和視覺,特別是機(jī)器人和機(jī)器視覺應(yīng)用。

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圖9:Kria KR260機(jī)器人入門套件

(圖源:AMD)

本文小結(jié)

云計(jì)算已經(jīng)深刻改變了IT和IoT世界的格局,而邊緣計(jì)算的興起正在重塑新的游戲規(guī)則。在這一趨勢中,如何讓越來越多的邊緣AI應(yīng)用快速落地,需要一種不同以往的計(jì)算平臺,以及與之相適應(yīng)的開發(fā)方法。自適應(yīng)SOM也就應(yīng)運(yùn)而生了。

AMD的Kria K26 SOM可以讓你的邊緣AI開發(fā)駛上快車道,并沿著這條高速公路,將邊緣AI應(yīng)用范圍延伸至到更廣闊的領(lǐng)域。想要快速起步,即刻上路,就來貿(mào)澤電子網(wǎng)站中的Kria K26 SOM專題深入了解一下吧!

Kria K26模塊化系統(tǒng)(SOM)專題

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    什么是AI邊緣計(jì)算,AI邊緣計(jì)算的特點(diǎn)和優(yōu)勢介紹

    隨著人工智能的迅猛發(fā)展,AI邊緣計(jì)算成為了熱門話題。那么什么是AI邊緣計(jì)算呢?簡單來說,它是將人工智能技術(shù)引入邊緣計(jì)算的新興領(lǐng)域,旨在將計(jì)算
    的頭像 發(fā)表于 02-01 11:42 ?758次閱讀

    央視:人工智能規(guī)模達(dá)5000億元,企業(yè)超4400家,生成式AI發(fā)展進(jìn)入快車道

    的發(fā)展。1、AI助力產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入快車道1月22日,央視二套《第一時(shí)間》對人工智能發(fā)展進(jìn)行報(bào)道,2023年我國信息通信業(yè)加快發(fā)展,電信業(yè)務(wù)總量同比增長16.8%,成
    的頭像 發(fā)表于 01-23 18:07 ?637次閱讀
    央視:人工智能規(guī)模達(dá)5000億元,企業(yè)超4400家,生成式<b class='flag-5'>AI</b>發(fā)展進(jìn)入<b class='flag-5'>快車道</b>

    通用Tensilica軟件堆棧提供最佳邊緣AI性能

    開發(fā)敏捷的軟件堆棧對 AI邊緣側(cè)的成功部署非常重要。
    的頭像 發(fā)表于 01-18 13:39 ?715次閱讀
    通用Tensilica軟件堆棧提供最佳<b class='flag-5'>邊緣</b><b class='flag-5'>AI</b>性能

    邊緣AI它到底是什么?能做什么?

    邊緣AI它到底是什么?能做什么? 邊緣人工智能是一種新興的人工智能技術(shù),它將人工智能的計(jì)算和決策能力移動(dòng)到離數(shù)據(jù)生成源和終端設(shè)備更近的邊緣節(jié)點(diǎn)上。與傳統(tǒng)的云計(jì)算方式相比,
    的頭像 發(fā)表于 01-11 14:44 ?1168次閱讀

    AI PC正加速走來!英特爾發(fā)起人工智能創(chuàng)新應(yīng)用大賽,邀你來戰(zhàn)!

    ? ? ? ?12月15日,堪稱Intel史上最大變革的酷睿Ultra處理器正式登場,也正式開啟了AI PC的新時(shí)代,預(yù)計(jì)未來兩年將有上億臺PC駛上AI快車道,讓整個(gè)行業(yè)耳目一新
    的頭像 發(fā)表于 12-25 09:36 ?365次閱讀

    Wolfspeed WolfPACK模塊助于加快生產(chǎn)流程

    在電力電子領(lǐng)域,SiC(碳化硅)的應(yīng)用開發(fā)正在駛上快車道。對此,想必大家都有共識。 相較于傳統(tǒng)的Si(硅)材料,SiC具有更“寬”的禁帶、更高的臨界擊穿電場、更?的導(dǎo)熱率、更高的載流子飽和漂移速率
    的頭像 發(fā)表于 12-13 16:16 ?487次閱讀

    算力強(qiáng)勁的AI邊緣計(jì)算盒子# 邊緣計(jì)算

    AI邊緣計(jì)算
    成都華江信息
    發(fā)布于 :2023年11月24日 16:31:06