▲SOM 市场介绍
在解释赛灵思为什么会进入该市场时,Chetan Khona 提到,现在的视觉 AI 复杂性日益增加,而且市场十分分散。AI 科学家往往在超算系统上进行开发视觉 AI 应用,当这些应用处于边缘时就会受到功耗和性能的限制。
当赛灵思在与客户进行交流时,发现目前市场上暂时没有相应的解决方法。基于这一需求,赛灵思发布了 Kria 系列。
Kria SOM 产品组合中,首款问世的产品是 Kria K26 SOM。该产品专门针对智慧城市和智能工厂中的视觉 AI 应用。K26 SOM 可应用于安全摄像头、城市摄像头、交通摄像头、零售分析、机器视觉、视觉引导机器人等多个领域。
K26 SOM 基于 Zynq UltraScale+ MPSoC 架构,具有四核 Arm Cortex A53 处理器、超过 25 万个逻辑单元和 H.264/265 视频编解码器,提供 1.4TOPS 算力。
Chetan Khona 称,与基于 GPU 的 SOM 相比,Kria K26 SOM 能以更低时延和功耗提供 3 倍以上性能的视觉 AI 应用。
K26 SOM 还具有 4GB 64 位 DDR4 内存,245 个 I/O(输入 / 输出),可搭载 15 个摄像头,并提供 4 个 USB 接口。
南非国家公园 Kutleng 项目曾利用 Kria SOM 产品,节省了超过 12-18 个月的智能相机开发时间,在 2 个月内就完成了数款新产品的推出与跟踪。
▲K26 SOM 技术细节概述
K26 SOM 针对智慧城市和智能工厂有两个不同的版本,分别是 Kria SOM 商用版和 Kria SOM 工业版。其中商用版为摄像头网络提供从边缘到云的扩展能力,价格为 250 美元;工业版则相对在高低温耐用性、寿命和网络安全等方面的性能更加优秀,该版本售价为 350 美元。
未来,赛灵思还将推出 “成本优化型 SOM”和 “最高 AI 算力 SOM”。
根据 Chetan Khona 的讲解,赛灵思 Kria SOM 还在软件层面加强了投入,不仅支持 Yocto 的 PetaLinux,还将首次与 Canonical 合作支持 Ubuntu Linux。
Kria SOM 的特点之一就是免除了 FPGA 硬件设计工作。软件开发者只需要集成其定制 AI 模型、应用代码,使用熟悉的 C、C++、OpenCL、Python 等编程语言和 TensorFlow、Pytorch、Café 框架,就可以比较简单地定制视觉处理流。这一特点大大加强了 Kria SOM 的易用性。
此外,赛灵思与第三方合作商还丰富了其嵌入式应用商店,一共有 12 个不同的应用。赛灵思提供了 6 个免费、开源应用,分别为人脸检测、人脸与行人检测、追踪与行人再识别(ReID)、追踪与 ReID、缺陷检测、音频关键字识别配合视觉 AI。
当赛灵思的 K26 SOM 在实际运行自动数字 / 车牌识别(Uncanny Vision)应用时,FPS 为 33 帧 / 秒,能耗仅 5 瓦。与 GPU SOM 竞品相比,帧数快了 10 帧 / 秒,功耗少了 2.5 瓦,实际视频流成本减少了 45%-67%。
▲K26 SOM 性能与竞品对比
此外,赛灵思本次还推出了 Kria KV260 视觉 AI 入门套件,该套件专门支持嵌入式应用商店中的加速视觉应用,可以让使用者在 1 小时内启动并运行,并不要求使用者具备任何 FPGA 经验。
▲Kria KV260 视觉 AI 入门套件
Chetan Khona 说,该套件通过教程视频等线上培训帮助业余爱好者、制造商和商业开发者上手加速视觉,KV260 价格仅需 199 美元。
本次赛灵思推出的 Kria 系列产品主要强调了其易用性、高性价比的特性,这也是赛灵思 SOM 领域开发历程的第一步。
Chetan Khona 强调,Kria 系列产品只是赛灵思新计划的一部分。未来,赛灵思在 SOM 方面可能会走得更远。
广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选时间,结果仅供参考,IT之家所有文章均包含本声明。