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6DP1511-8AA

更新日期:2019年01月05日
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规格:6DP1511-8AA
所属行业:五金工业品-> 电子电工-> 配电装置、开关...
关键字:6DP15118AA6DP15118AA6DP15118AA
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6DP1511-8AA

6DP1511-8AA 

响应速度来源于架构

响应速度在汽车驾驶中直接影响着安全距离。

“1/5时延有不一样的方法来算,我们的算法是直接用了深度学习/机器学习,因为很多时候如果知道深度学习的话,可以用不一样的方法来做,你输入一个图像进去,反应速度就是这个图像什么时候能够出来,我们可以看到5倍的速率差异。”Ni表示。现在一些硬件的专业客户如果他们花费很多的精力或者是时间的投入,他们有可能可以实现只有1/12的时延。

响应速度快,其实和赛灵思的架构是息息相关的,如下图所示。“典型的嵌入式的GPU和典型的SoC,他的传感器的数据是需要外部存储,在处理过程中需要不断的去访问外部存储。但是Zynq能直接获得数据流,直接经过传感器融合处理,再进行决策,响应时间大大缩短。”

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如何满足机器学习的这三点诉求?

我们从客户那里看到三方面的需求,赛灵思公司战略与市场营销部 副总裁Steve Glaser表示,“ ,他们希望机器学习的智能性有所提高,同时他们也希望系统能够实现及时的快速响应来应对一切外部事件,比如行人从车前经过,比如神经网络或者相关技术的市场变化。”

其次,成本要低、功耗要低。他们希望能够以非常高的效率使用非常先进的算法。 ,他们需要灵活性——因为一切都在不断的变化:神经网络和算法、传感器的类型配置和组合等。

“我们能够帮助客户来优化他们的数据流,从传感器到视觉处理,再到机器学习推断,一直到控制系统。另外我们也通过先预置的硬件,再加上可以编程的软件,为客户提供 的灵活性。”Glaser表示,这也就意味着,在不实质性改变硬件、包括板和芯片的情况下,客户就能够升级优化到 的神经网络、算法以及传感器的类型配置。

reVISION堆栈包含一些基础的平台,可以支持算法的开发,而且它带有非常符合行业标准的库和元素,针对于计算机、视觉以及机器学习都是非常重要的,这些框架包括在机器学习领域的Caffe,以及在计算机视觉领域就是OpenVX。

专门的开发人才与生态环境

在GPU体系中,有一大群 不断提供 的设计,实现良性循环,例如NVidia推出的运算平台CUDA,包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。

全可编程方案好是好,可是会的人少。

“reVISION可以简单地实现一个工程,直接把一个Caffe训练好的神经网络模型部署到Zynq里。Zynq本身已经包括了优化的硬件,可以满足神经网络的计算需求。如果需要定制自己的神经网络,只要把Caffe模型输入到Zynq即可马上跑起来。从开发角度讲,Zynq特别像CUDA,可以直接釆用GPU或CPU训练好的神经网络。”

现在reVISION堆栈有大量符合行业标准的库和框架,开发时间可以大大压缩,专门针对那些并没有硬件方面专业知识的嵌入式软件或者系统级工程师。

传统的模式中,赛灵思提供芯片以及开发环境当中20%的解决方案,剩下的80%要由客户来完成。“有了这个reVISION堆栈以后,赛灵思能够完成解决方案当中80%的工作,剩下的客户只要完成20%。”Glaser表示。

关键的一点不能漏:reVISION是免费的,赛灵思说自己只赚芯片钱。

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