賽靈思憑借reVISION擴展至視覺導(dǎo)向機器學(xué)習(xí)應(yīng)用，實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)應(yīng)用

2017年3月13日，北京— All Programmable技術(shù)和器件的全球領(lǐng)先企業(yè)賽靈思公司（Xilinx, Inc.，NASDAQ:XLNX)）推出XilinxreVISION 堆棧，宣布將賽靈思技術(shù)擴展至廣泛的視覺導(dǎo)向機器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域。

圖 1 - 賽靈思戰(zhàn)略與市場營銷副總裁 Steve Glaser 介紹 reVISION

reVISION 堆棧的推出進一步補充和完善了其近期發(fā)布的可重配置加速堆棧（RAS），大幅擴展了賽靈思技術(shù)在機器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域從端到云的部署。全新的 reVISION 堆棧能夠支持更廣泛的沒有或者很少硬件設(shè)計專業(yè)知識的嵌入式軟件和系統(tǒng)工程師，使其也可以借助賽靈思技術(shù)更輕松、更快速地開發(fā)視覺導(dǎo)向的智能系統(tǒng)。一旦將機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、傳感器融合和任意互聯(lián)的優(yōu)勢融為一體，這些工程師將從中大受裨益。

reVISION 正在各類市場中實現(xiàn)一系列快速增長的應(yīng)用，其中包括傳統(tǒng)的高端消費市場、汽車、工業(yè)、醫(yī)療和航空航天與國防等， 還包括新一代應(yīng)用如協(xié)作機器人、具有“感應(yīng)和躲避”功能的無人機、增強現(xiàn)實、自動駕駛汽車、自動化監(jiān)視和醫(yī)療診斷等。在這些市場中，差異化至關(guān)重要，系統(tǒng)必須具備最高響應(yīng)速度、最新算法和快速的傳感器部署，大約三分之二的視覺導(dǎo)向半導(dǎo)體應(yīng)用屬于這類市場。

reVISION 支持以最快速度打造響應(yīng)最快的視覺系統(tǒng)，如圖 2 所示，相比最具競爭力的計算嵌入式 GPU 和典型 SoC 而言，將機器學(xué)習(xí)推斷的單位功耗圖像捕獲速度提升了 6 倍，將計算機視覺處理的單位功耗幀速度提升了 40 倍，時延降低為 1/5。即便是沒有硬件專業(yè)知識的開發(fā)人員也能通過結(jié)合使用 C/C++/OpenCL 開發(fā)流程、業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)的框架，以及 Caffe 和 OpenCV 等庫，利用單個 Zynq SoC 或 MPSoC 芯片開發(fā)出嵌入式視覺應(yīng)用。

圖 2 - 賽靈思嵌入式視覺和 SDSoC 高級產(chǎn)品經(jīng)理 Nick Ni 介紹 reVISION 與其他解決方案的性能對比

借助reVISION堆棧所獨具的可重配置性和任意連接優(yōu)勢，開發(fā)人員可以利用堆?？焖匍_發(fā)和部署升級。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、算法和傳感器技術(shù)和接口標(biāo)準(zhǔn)的不斷加速發(fā)展，可重配置性對“適應(yīng)未來”的智能視覺系統(tǒng)至關(guān)重要。

賽靈思 reVISION 堆棧包括平臺、算法和應(yīng)用開發(fā)所需的豐富的開發(fā)資源，可支持最流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 包括 AlexNet、GoogLeNet、SqueezeNet、SSD 和 FCN。此外，該堆棧還提供了庫元素， 包括 CNN 網(wǎng)絡(luò)層的預(yù)定義的優(yōu)化型實現(xiàn)方案，這也是構(gòu)建定制神經(jīng)網(wǎng)（DNN/CNN）所必需的。機器學(xué)習(xí)元素配合豐富的滿足加速要求的 OpenCV 系列功能用于計算機視覺處理。對應(yīng)用層開發(fā)來說，賽靈思支持業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)的框架，包括用于機器學(xué)習(xí)的 Caffe 和用于計算機視覺的 OpenVX。reVISION 堆棧還包括賽靈思及第三方提供的開發(fā)平臺，諸如各種類型的傳感器。

我們的眼部跟蹤科技采用 Zynq SoC 支持高清視覺分析功能，讓 ALS 等各種癱瘓病人受益匪淺。新型reVISION 堆棧借助機器學(xué)習(xí)的力量為算法開發(fā)提供了各種新的機會。這必將支持我們進一步擴展我們的人機交互硬件產(chǎn)品，并提升我們核心眼部跟蹤產(chǎn)品的價值。

Robert Chappell, Eyetech Digital Systems 公司 CEO 兼創(chuàng)始人

嵌入式市場是一個不斷發(fā)展的應(yīng)用領(lǐng)域，其中算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳感器的變化需要目標(biāo)平臺的可重構(gòu)性。 來自賽靈思的基于 ARM 的 Zynq 技術(shù)能夠有效地部署這些應(yīng)用，同時加速創(chuàng)新型機器學(xué)習(xí)應(yīng)用從端到云的廣泛采用。

Lakshmi Mandyam，ARM 細(xì)分市場營銷高級總監(jiān)

我們從端到云看到來自機器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域的巨大興趣，而且我們也相信賽靈思對堆棧開發(fā)持續(xù)的投入能加速主流應(yīng)用。今天，成百上千的嵌入式視覺客戶都借助賽靈思技術(shù)實現(xiàn)了性能和時延 10 倍以上的提升。新增 reVISION 之后，成千上萬的客戶也將受益于上述種種優(yōu)勢。

Steve Glaser，賽靈思公司戰(zhàn)略與市場營銷高級副總裁