隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和互聯(lián)設備的不斷普及，開(kāi)發(fā)有競爭力的物聯(lián)網(wǎng)解決方案的最大難題之一就是：將 “智能” 引入邊緣設備。

邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)應用中至關(guān)重要，因為它是本地基礎設施用來(lái)加快實(shí)時(shí)推斷的途徑。邊緣計算能夠給總體系統帶來(lái)可靠性與性能的顯著(zhù)改善。

在邊緣計算日漸成為新一代互聯(lián)設備的基礎之際，應注重硬件加速器在決定這類(lèi)應用的效率方面所發(fā)揮的重要作用。硬件組件是核心構建塊，所以在開(kāi)發(fā)邊緣解決方案時(shí)應予以極度重視。

FPGA技術(shù)多年來(lái)的長(cháng)足發(fā)展已經(jīng)讓FPGA躋身為物聯(lián)網(wǎng)邊緣平臺的主流技術(shù)。FPGA性能先進(jìn)，且能以極低時(shí)延提供極高的吞吐量，是邊緣應用的理想選擇。

iWave的Zynq UltraScale+ MPSoC FPGA SOM

上圖是 iWave 提供的 Zynq UltraScale+^TM MPSoC FPGA SOM。它為方便快捷地實(shí)現圖像/語(yǔ)音識別、對象/姿態(tài)檢測等功能部署提供多功能硬件加速，同時(shí)還提供高度靈活的平臺，幫助開(kāi)發(fā)者持續優(yōu)化功能、提升競爭優(yōu)勢。在FPGA中實(shí)現神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，提供了使應用適配不斷變化的行業(yè)標準和最終用戶(hù)需求的靈活性，這又進(jìn)一步驗證了設計。在此外，iWave還為快速評估AI/ML應用提供綜合全面的Zynq UltraScale+^TM MPSoC 開(kāi)發(fā)平臺（如下所示）。

為什么選擇賽靈思？

賽靈思可配置深度學(xué)習處理器單元 (DPU) 引擎專(zhuān)為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )開(kāi)發(fā)，可加速AI推斷。

面向機器視覺(jué)應用的異構執行環(huán)境推斷速度快、精度高。

賽靈思Vitis AI平臺支持多種深度學(xué)習框架：Caffe、Tensorflow、Darknet、MXNet。

賽靈思Vitis AI編程模型簡(jiǎn)化在Zynq平臺上開(kāi)發(fā)和部署深度學(xué)習應用的工作。

針對不同的AI應用，提供可擴展的器件系列。

賽靈思提供獨到的模型優(yōu)化和模型壓縮工具，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的復雜度降低5至50倍，將AI推斷性能提升到新高度。

賽靈思DNNDK、Vitis AI Library等AI軟件開(kāi)發(fā)工具為開(kāi)發(fā)工作加速。

賽靈思FPGA平臺為AI邊緣計算解決方案提供訪(fǎng)問(wèn)USB攝像頭、串行數字接口攝像頭、互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議攝像頭以及以太網(wǎng)的便捷接口。

賽靈思Vitis AI采用iWave提供的 Zynq UltraScale+^TM MPSoC SOM實(shí)現AI/ML推

該圖顯示了運行在iWave Zynq UltraScale+ MPSoC開(kāi)發(fā)套件上的一些使用賽靈思Vitis AI平臺的AI/ML加速示例。

Zynq UltraScale+ MPSoC SOM 在 ARM+賽靈思FPGA架構中實(shí)現MPSoC和FPGA功能的智能混搭。異構ARM多核處理器通過(guò)高性能的非實(shí)時(shí)處理（如系統引導、外圍設備管理、服務(wù)器通信等）補充邊緣應用，同時(shí)使用Vitis AI模型從FPGA卸載并執行重要的實(shí)時(shí)任務(wù)。

由于支持多種類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，賽靈思Vitis AI平臺處于持續的演進(jìn)發(fā)展中，不斷集成新算法和先進(jìn)算法，為AI/ML應用提高確定性和推斷速度。iWave能夠根據各種應用需求，為龐大的Vitis AI模型庫提供支持。 

工業(yè)邊緣應用示例

智能城市：使用FPGA加速和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的組合來(lái)執行實(shí)時(shí)監控和推理的智能平臺。

ADAS：能夠通過(guò)板載AI/ML算法生成準確和及時(shí)推理結果的實(shí)時(shí)計算平臺。

工業(yè)自動(dòng)化：由AI提供支持的智能設備能夠感知、連接和計算海量數據流，并開(kāi)展預測性維護和生成智能、直觀(guān)的決策。

智能醫療：使用AI/ML加速的設備開(kāi)展實(shí)時(shí)監控與診斷，完成疾病的早期診斷。

結 論

毋庸諱言，邊緣計算憑借極具競爭力的應用，繼續推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統的變革。iWave的賽靈思平臺為AI/ML推斷提供高性能硬件加速，以更低成本、更短交付周期加快創(chuàng )新步伐。 

來(lái)源：邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟