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Xilinx推出reVISION堆栈 加速视觉导向机器学习市场布局

近日,赛灵思(Xilinx)宣布推出面向广泛视觉机器学习应用领域的reVISION堆栈。reVISION堆栈的推出将进一步补充和完善其此前发布的可重配置加速堆栈,大幅扩展赛灵思技术在机器学习应用领域从端到云的部署。据悉,reVISION旨在基于其全可编程的SoC平台提供整套目标应用所需的平台、算法和丰富的开发资源,解决80%的开发设计工作, 让开发者专注于20%自己所擅长的差异化工作,从而以快速开发出最具响应性的自主系统。

换句话说,全新的reVISION堆栈能够支持更广泛的嵌入式软件和系统工程师,使其即使没有或者很少硬件设计专业知识也可以使用赛灵思技术更轻松、更快速地开发视觉导向的智能系统。

目前,赛灵思全可编程解决方案在嵌入式视觉领域早已经被全球数百家用户所青睐。根据资料显示,迄今为止,在reVISION发布之前,全球已经有23家汽车制造商在85款不同车型的ADAS系统中部署了赛灵思嵌入式视觉系统,另外还有数百家嵌入式视觉用户在其他数千种应用中也部署了赛灵思视觉系统。其中至少有40家已经在开发或部署机器学习技术以大幅提高系统的智能。大多数的视觉用户都看准了 Zynq All Programmable SoC和MPSoC的应用。

随着人工智能时代的到来,众多的传统嵌入式视觉应用通过采用机器视觉和传感器融合技术后都在发生巨变。下一代应用包括协作机器人、具有感应和躲避功能的无人机、增强现实、自动驾驶汽车、自动化监视和医疗诊断等。

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赛灵思战略与市场营销部高级副总裁Steve Glaser介绍,赛灵思在设计开发新一代系统的时候,客户对应用系统提出了三大要求:首先必须要有非常快速的响应能力,因为很多应用都是实时的应用,必须能够非常高效地应用算法;第二,要足够灵活,系统要能跟着技术演进。因为机器学习技术变化非常快,一直在不断出现新的神经网络和算法,而且传感器技术也在不断发展;第三,现在是互联的世界,系统需要和其他的机器以及和云实现互联

因此,赛灵思根据以上三大目标推出了新的技术方案, 且相比其它替代方案拥有明显优势。 通过推理和控制,赛灵思实现了传感器的最快响应时间,支持最新的神经网络,算法和传感器的可重构性,并支持与传统或新机器、网络和云的任意连接。

然而,赛灵思的这些技术优势此前只有那些拥有硬件或者RTL设计专长的专业用户才能受益,对于更广泛的应用和支持使用行业标准库和框架进行软件定义编程,还存在障碍。reVISION堆栈的诞生, 解决这个通往广泛应用的障碍。

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reVISION堆栈

据悉,赛灵思reVISION堆栈包括平台、算法和应用开发所需的丰富的开发资源,可支持最流行的神经网络, 包括 AlexNet、GoogLeNet、SqueezeNet、SSD和FCN。此外,该堆栈还提供了库元素,包括CNN网络层的预定义的优化型实现方案,这也是构建定制神经网(DNN/CNN)所必需的

机器学习元素配合丰富的满足加速要求的OpenCV系列功能用于计算机视觉处理。对应用层开发来说,赛灵思支持业界标准的框架,包括用于机器学习的Caffe和用于计算机视觉的OpenVX。reVISION堆栈还包括赛灵思及第三方提供的开发平台,诸如各种类型的传感器。

reVISION堆栈能够支持更广泛的嵌入式软件和系统工程师,使其即使没有或者很少硬件设计专业知识也可以使用赛灵思技术更轻松、更快速地开发视觉导向的智能系统。在单个Zynq SoC或MPSoC上开发出嵌入式视觉应用,一旦将机器学习、计算机视觉、传感器融合和连接的优势融为一体,工程师将从中大受裨益。

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reVISION的软件定义设计流程

Steve Glaser表示,软件定义的reVISION流程支持响应最快系统的快速开发。相比现有的嵌入式CPU和典型SoC的性能参数相比,reVision流程在机器学习方面单位功耗图像捕获速度提升6倍,在计算机视觉处理的帧速率提升42倍,时延仅为1/5(以毫秒为单位),这些对实时应用而言都是至关重要的。

这两个技术指标意味着什么?它很大程度上决定了系统的整体性能。Steve Glaser举了一个例子,以一辆小汽车跟随在一辆小货车后面为例,这个小货车突然决定紧急停车。如果这个系统响应非常得快,时延非常低的话,可以有效避免碰撞。比如用reVISION,只需要2.7毫秒就可以停止,而即使采用业界最优秀的其他解决方案,可能需要49-320毫秒才能停住。如果汽车的时速是65英里/小时,停车的距离差可能就会从5英尺到33英尺,而其中的差距就是发生事故和没有发生事故的差别。

响应时间的的这些显著优点来源于Zynq SoC相对于嵌入式GPU和典型SoC的基本架构优势。嵌入式GPU和典型SoC需要从传感器到视觉、机器学习和控制处理频繁访问外部存储器。 相比之下,Zynq SoC部署了使用可编程逻辑和显著多得多的内部存储器实现的优化和流线型数据流。这不仅带来相对替代方案1/5的延迟,而且还实现了对于许多实时应用至关重要的确定性的响应能力。

目前,赛灵思在中国本地客户也对reVISION寄予厚望。据悉,赛灵思reVISION已经在深鉴科技、零度智控、威视锐等众多中国企业中获得应用,广受好评。


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