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Plataformas FPGA de ultra alto rendimiento de IWave Systems para computación de borde acelerada AI / ML en aplicaciones de IoT – Calendae

Hola, un placer verte por aquí. Te escribe Jordi Oriol y hoy vamos a hablar sobre Plataformas FPGA de ultra alto rendimiento de IWave Systems para computación de borde acelerada AI / ML en aplicaciones de IoT – Calendae

Con el advenimiento de IoT y la proliferación de dispositivos integrados conectados, uno de los mayores desafíos en el desarrollo de soluciones competitivas de IoT es la capacidad de llevar la inteligencia al borde de las redes de IoT. La computación perimetral es crucial en las aplicaciones de IoT, ya que allana el camino para inferencias más rápidas en tiempo real al incorporar capacidades computacionales en la infraestructura local, lo que resulta en mejoras dramáticas en el rendimiento y la confiabilidad general del sistema.

Dado que la computación de borde forma cada vez más la base de los dispositivos conectados y seguros de próxima generación, es importante enfatizar la importancia que juegan los aceleradores de hardware para determinar el rendimiento y la eficiencia del sistema y, por lo tanto, debe considerarse con la mayor importancia durante el desarrollo de soluciones de puerta de enlace de borde.

A lo largo de los años, el avance significativo en la tecnología FPGA ha llevado a FPGAS a convertirse en la corriente principal para el desarrollo de plataformas de borde inteligente. FPGA El rendimiento y la adaptabilidad sofisticados, junto con su capacidad para ofrecer el mayor rendimiento con la latencia más baja, los hacen ideales para permitir inferencias en tiempo real de alta capacidad de respuesta en el borde.

En iWave Systems, una empresa líder en diseño de FPGA con sede en Bangalore, hemos utilizado módulos FPGA Xilinx Zynq® UltraScale + ™ MPSoC de última generación para mejorar la inteligencia en los dispositivos de borde utilizando aceleraciones avanzadas de AI / ML. Zynq® UltraScale + ™ MPSoC FPGA SOM de IWave ofrece aceleraciones de hardware versátiles para la implementación intuitiva de funciones como reconocimiento de imagen / voz, detección de objeto / pose, etc. y una plataforma flexible que permite a los desarrolladores perfeccionar continuamente las funciones y aumentar su ventaja competitiva. La implementación de redes neuronales artificiales en FPGA le brinda la flexibilidad de adaptar sus aplicaciones a los estándares cambiantes y las necesidades del usuario final, lo que a su vez hace que sus diseños estén preparados para el futuro.

iWave también proporciona una completa Plataformas de desarrollo Zynq® UltraScale + ™ MPSoC para la evaluación inmediata de aplicaciones AI / ML.

Plataformas Core Xilinx / DeePhi para inferencia AI / ML en Zynq de iWave® UltraScale +MPSoC SOM

La imagen muestra una representación de la aceleración AI / ML en el kit de desarrollo Zynq UltraScale + MPSoC de iWave utilizando plataformas centrales Xilinx / Deephi para la detección de objetos, detección humana, estimación de pose y detección de rostros.

Zynq UltraScale + MPSoC SOM ofrece una combinación inteligente de funcionalidad MPSoC y FPGA en una arquitectura ARM® + Xilinx FPGA que forma una plataforma embebida potente y altamente integrada para aplicaciones de borde. Los procesadores heterogéneos ARM® multinúcleo complementan las aplicaciones de borde con un procesamiento en tiempo no real de alto rendimiento, como el inicio del sistema, la administración de dispositivos, la comunicación con el servidor, etc., mientras descargan FPGA para realizar tareas críticas en tiempo real utilizando algoritmos Deephi .

Las plataformas centrales de Deephi integran componentes de hardware y software, presentando un marco integral para la aceleración de AI / ML en aplicaciones como reconocimiento facial, vigilancia en tiempo real, detección de imágenes / poses, etc. Con sus capacidades de AI / ML líderes en la industria, la plataforma Xilinx Core / Deephi permite una adaptabilidad de alto nivel a varias características de carga de trabajo y complementa las aplicaciones de borde con inferencia en tiempo real de latencia extremadamente baja.

Con su soporte para una amplia gama de redes neuronales, las plataformas centrales de Xilinx / Deephi están en constante evolución, integrando algoritmos nuevos y avanzados para una mejor determinación e inferencia en aplicaciones AI / ML. iWave admite una amplia cartera de núcleos Deephi, lo que permite a los clientes elegir entre una variedad de algoritmos basados ​​en sus necesidades de aplicación que permiten inferencias superiores a aplicaciones de borde. Consulte el enlace https://www.xilinx.com/products/design-tools/ai-inference.html#models para obtener información sobre las diversas redes neuronales compatibles con Xilinx / Deephi.

No hace falta decir que la informática de punta continúa revolucionando el ecosistema de IoT con aplicaciones competitivas que permiten la mejor experiencia del consumidor. Las plataformas Xilinx / Deephi de IWave ofrecen aceleración de hardware adaptativa de alto rendimiento para implementar la aceleración de AI / ML en aplicaciones de borde con la máxima flexibilidad y facilidad de uso, lo que permite a los desarrolladores acelerar la innovación y dar vida a proyectos rápidamente con costes y tiempos de entrega optimizados.

Para obtener más información o solicitudes, escriba a mktg@iwavesystems.com o comuníquese con nuestro Socios regionales.

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