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reVISION堆栈宣告Xilinx进入视觉导向机器学习终端市场

2019年10月31日 文章来源:网络整理 热度:110℃ 作者:刘英

机器学习的应用正快速扩展到越来越多的终端市场。面向云应用,Xilinx推出了可重配置加速堆栈,今天Xilinx又面向端应用,推出了全新的reVISION堆栈,这不仅让Xilinx完成了在视觉导向机器学习领域从云到端的部署,更重要的是,它可使得即使没有或者很少硬件设计专业知识的嵌入式软件和系统工程师,也可以更轻松、更快速地开发视觉导向的智能系统。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,这些工程师将从中大受裨益。

放眼全球,Xilinx已经成为众多企业开发先进嵌入式视觉系统的首要选择。至今全球已有23家汽车制造商在85款不同车型的ADAS系统中部署了高级嵌入式视觉系统,另外还有其它数百家嵌入式视觉客户在数千种应用中也部署了基于Xilinx技术开发的先进嵌入式视觉系统,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升系统智能。

reVISION堆栈宣告Xilinx进入视觉导向机器学习终端市场

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,reVISION堆栈帮助制造商在各种市场中实现了一系列快速增长的应用,包括传统的高端消费市场、汽车、工业、医疗和航空航天与国防等,以及新一代应用如协作机器人、具有“感应和躲避”功能的无人机、增强现实、自动驾驶汽车、自动化监控和医疗诊断等。在这些应用市场中,差异化至关重要,系统必须响应迅速,最新算法和传感器必须能够被快速部署。

这些系统通常具有以下三大特色:1)智能性及高效的立即响应性;2)升级到最新算法和传感器的灵活性;3)随时与其它机器和云保持连接。

也就是说,第一,系统不仅要会思考,而且还能对情境立即做出响应。这就要求一个从感应到处理、分析、决策、通信和控制整个流程中更一致的视图,同时还要高效实施、部署最新机器学习技术,满足8位及更深层面的精确性要求。

第二,鉴于神经网络和相关算法的快速变化以及传感器的快速发展,必须实现灵活性,能通过软硬件的可重配置性升级系统。

第三,由于许多新系统都连接在了一起(物联网),因此需要与传统的已有设备通信,要与未来推出的新设备通信,还要能够进行云端通信。

很显然,只有Xilinx的Zynq可重编程SoC和MPSoC最适合用来满足这些系统要求。reVISION堆栈让Xilinx如虎添翼,它支持以最快速度开发出最具响应性的视觉系统,相比最具竞争力的计算嵌入式GPU和典型SoC而言,将机器学习推断的单位功耗图像捕获速度提升了6倍,将计算机视觉处理的单位功耗帧速度提升了40倍,时延降低为1/5。即便是没有硬件专业知识的开发人员也能通过结合使用C/C++/OpenCL开发流程、业界标准的框架,以及Caffe和OpenCV等库,在单个Zynq SoC或MPSoC上开发出嵌入式视觉应用。

借助reVISION堆栈所独有的可重配置性和任意连接优势,开发人员能够快速开发和部署升级。随着神经网络、算法和传感器技术和接口标准不断加速发展,可重配置性对“适应未来的”智能视觉化系统至关重要。

Xilinx公司战略与市场营销部高级副总裁Steve Glaser指出:“现在已经有很多客户是通过使用赛灵思的产品获得了很多的优势,而且在市场上与同类产品相比,这个优势是非常显著的。但是客户也需要付出额外的投入或者是工作,而且还需要具备相应的硬件方面的专有知识,才能够真正利用这方面的优势。所以要真正实现非常广泛的采用,我们就必须要支持新的编程模式,也就是软件定义的编程,同时还要满足相应行业标准库和新型的框架来支持机器学习的应用。所以,通过软件定义的编程以及符合行业标准的库和框架,就能够扩展视觉导向的机器学习应用范围。”

reVISION堆栈宣告Xilinx进入视觉导向机器学习终端市场

图2:Xilinx公司战略与市场营销部高级副总裁Steve Glaser

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。

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