reVISION惊艳登场,Xilinx让视觉导向机器学习更简单!

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由于人眼只能看到 390nm(蓝光)至 700nm(红光)波长之间的可见光谱,但成像设备凭借各种传感器能捕获到更宽泛波长的图像,包括 X 光、紫外线、红外线以及可见光谱,因此基于成像传感器的嵌入式视觉成为先进最热门的技术之一,应用包括无人驾驶无人机、机器人、医疗诊断等很多领域,现在,嵌入式视觉正结合了机器学习向自主智能视觉系统发展,但机器学习需要针对应用场景优化,且传统开发时间长,现在,FPGA领头羊赛灵思就放了一个大招,它推出的一个产品不但可以大大简化视觉导向机器学习,更可以提升视觉智能系统的响应时间,并实现软硬件可重配置。

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1、reVISION堆栈横空出世,它有多牛?

3月13日,赛灵思在全球同步推出Xilinx reVISION? 堆栈,它能够支持更广泛的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,使其与机器学习、计算机视觉、传感器融合,从而可以更快速地开发视觉导向的智能系统。

“reVISION 支持以最快速度打造响应最快的视觉系统,相比最具竞争力的计算嵌入式 GPU 和典型 SoC++,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 42 倍,时延降低为 1/5。”在赛灵思媒体发布会上,Xilinx公司战略与市场营销部高级副总裁Steve Glaser指出,“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,用单个 Zynq SoC 或 MPSoC 芯片开发出嵌入式视觉应用。”

以下图关于开发易用性和和开发时间为例,如果采用传统的RTL流程,如果采用赛灵思FPGA则,赛灵思提供了20%解决方案用户解决剩下的80%工作,而自从赛灵思推出软件定义开发环境以后,开发效率大大提升,例如软件定义数据库开发SDSoc,可以把以前需要三周的开发缩短为4天。现在,如果采用赛灵思 reVISION? 堆栈,则机器学习开发时间可以大大缩短!

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“我们有大约1100家SDSoC开发环境付费用户,其中半数都是在开发视觉应用。我们了解到,客户希望能够应用行业标准的库和行业应用框架来帮助他们进一步提高工作效率,所以我们推出了reVISION堆栈,它可以大大减少开发时间,采用了这个堆栈,用户能有80%的高起点,他们只需要做剩下20%就能够完成的应用开发。”Steve Glaser强调,“而且,我们的效率更高,在机器学习方面最主要的一个指标就是图像/秒/瓦,在这方面赛灵思的产品比业内最佳的其他方案要高出6倍,其他方案包括英伟达Tegra、高通的So等,在计算机视觉方面,我我们图像/秒/瓦指数比竞争对手高出42倍。”

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另外,在机器学习领域,很多的应用性能不仅仅取决于推断,还取决于响应时间时延,在这方面,Steve 表示赛灵思的reVISION堆栈方案只有竞争对手的1/5,就凭这点,在很多汽车应用中,就可以拯救更多的生命!

以下图为例,如果前车急停,如果用reVISION堆栈,它只需要2.7毫秒就可以让后车停止。而如果是英伟达的GPU,则需要49毫秒甚至320毫秒才能停住,如果汽车的时速是65英里,则停车的距离差可能就会从1.5米到100米,而这个差距就是发生了事故和没有发生事故的差别。

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2、客户如何评价reVISION? 堆栈?

对于这个简化机器学习开发的革命性产品,赛灵思客户如何评价呢?

“我们的Dobby 口袋无人机-AI版集成了复杂的计算机视觉和机器学习技术,通过手势控制和对象及主题跟踪为消费者提供独特的体验,”零度智控CEO杨建军说,“这些功能,直到最近还只属于更昂贵的系统,而我们借助Zynq All Programmable器件将这些复杂的算法实现到了Dobby AI中。我们非常高兴看到赛灵思推出reVISION堆栈平台,它将支持我们的团队更容易地提升这些关键计算机视觉和机器学习算法,从而助力我们为Dobby AI赋予更加独特的个性。拥有像Xilinx这样不断深耕技术的合作伙伴,将确保我们可以在这个领域持续开发突破性的解决方案。”

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