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SOM缩短边缘AI产品的开发到量产时间

荷叶塘 来源:电子发烧友 作者:程文智 2021-05-17 07:03 次阅读

很多时候,产品的开发周期都比较短,因此,在国内,不论是方案厂商,还是终端厂商都比较喜欢集成度高的芯片,这样新产品开发起来速度比较快。系统模块(SOM)就是一个集成度很高的产品,它其实是一个小型化的嵌入式板卡,大小与信用卡相当,内部一般会包含一个微处理器CPUDSPFPGA、或MPU等其中的一个或者几个),以及存储器、电源管理和其他的一些配套电路系统等。

简单点说,SOM的作用是可以将硬件抽象化,工程师可以在板卡级,而不是芯片层面开始设计产品,效果就是可以缩短产品开发周期。

对硬件工程师来说,他可以避免做一些重复性、比较低端的设计工作;对软件工程师来说,他们可以跟硬件工程师同时开展工作,而不需要等硬件工程师把系统做好之后才开始工作。

SOM市场在快速增长

赛灵思工业、视觉、医疗及科学( ISM )市场总监Chetan Khona看来,这几年来SOM市场增长迅速,“据行业报告显示,SOM市场的复合年增长率大概是11%,预计到2025年,SOM总市场规模可达23亿美元。”

“我们了解到SOM市场虽然在增长,但是在增长过程中,客户现有嵌入式处理器和基于GPU的解决方案经常会遇到一些问题,特别是在视觉AI领域”他指出,“也正是因为这样,为更高性能、更具弹性的解决方案留下了一个施展拳脚的空间,而我们赛灵思的产品刚好可以满足这些需求。”

就拿视觉应用市场来说,基于视觉的应用层出不穷,简单统计下就有70多种,而且还在不断增多,很多应用都用到了AI、传感器融合等技术。


而AI的模型精度越来越高,这些模型在开发之初一般是不太会考虑硬件方面的限制的,很多都是直接在超算平台上开发的,但是真正应用到量产市场的时候,这些AI模型必须要能够在硬件受限的终端上运行,比如在边缘端设备,就需要考虑设备的尺寸和功耗等问题。

Chetan Khona表示,在视觉AI市场,需要一些创新的硬件解决方案来帮助开发人员增强他们的开发能力,“针对这个市场,我们推出了Kria系列产品,最新的一个产品就是生产就绪型Kria K26 SOM。”

针对视觉应用的Kria K26 SOM

赛灵思基于以上对市场的洞察,利用赛灵思FPGA在功耗、性能和自适应的优势,推出了第一款产品Kria K26 SOM,这款产品瞄准的是智慧城市及智能工厂中的视觉AI领域,包括安全摄像头、城市摄像头、交通摄像头、零售分析、机器视觉、视觉引导机器人等应用。

K26是赛灵思推出的第一款SOM产品,主要针对中端市场,未来会继续推出针对高端市场的高AI算力的SOM产品,以及成本优化型SOM产品。


硬件配置方面,K26 SOM基于Zynq UltraScale+ MPSoC架构设计,整体尺寸为77×60×11mm,搭载四核Arm A53处理器,内置64位4GB的DDR4内存,拥有256K系统逻辑单元,拥有1.4TOPSAI处理器性能,支持4K60p的H.264/265视频编解码器。


此外,K26 SOM支持丰富的接口标准和扩展性,拥有245个I/O,支持MIPIsub-LVDS、SLVS-EC等标准连接15个摄像头,通过4x10G提供1Gb到40Gb的以太网,拥有4个USB接口。

Chetan Khona强调,Kria SOM是作为生产就绪型的产品来设计、制造和测试的,它可以承受各种比较严苛的应用环境。目前Kria SOM分为工业级和商用级两种类别,工业级支持更高的振动和更极端的温度,同时也有更长的生命周期的等级和维保。

另外,他承诺,Kria SOM是市场上最安全的SOM,因为K26架构本身就带有安全启动功能,而且赛灵思在每一个SOM上都增加了TPM模块,增加了安全性能。同时,K26还经过了工业应用所需的所有认证,为产品全球范围内的部署做好了准备。

除了K26 SOM,赛灵思还推出了Kria KV260视觉AI入门套件。根据Chetan Khona的介绍,赛灵思的战略不仅仅是生产量产型的K26 SOM,也需要提高业务性,提供具有成本效率的入门套件供用户实现视觉AI应用。


具体从售价上来说,Kria KV260视觉AI入门套件定价199美元,Kria K26商用级定价250美元,Kria K26工业级定价350美元。

丰富的生态系统

在Chetan Khona看来,做一个产品,不仅是单一的产品,还需要做好其生态,针对K26,赛灵思也在跟合作伙伴一起构建一个丰富生态系统,来帮助工程师更快上手,更容易使用他们的产品。


在软件方面,据Chetan Khona介绍,Kria继续了赛灵思在软件上加速应用的传统,支持Vitis、Vitis AI一体化软件平台,同时也支持开发人员熟悉的设计开发环境。


Kria能够面向不同深度和不同职位提供四种不同方式开发。第一种,简单编写软件;第二种,将设备AI模型用用户自主培训过的AI模型取代;第三种,利用Python、C、C++、OpenCL等熟知的语言对FPGA进行改动;第四种,利用传统高阶的FPGA语言进行设计模型的全栈修改。

除此之外,赛灵思这次还推出了首个针对边缘应用的嵌入式App Store,这极大地加速了应用的落地,也使得无FPGA经验的人也可以很快上手。Chetan Khona特别指出,在App Store里,除了有赛灵思提供的解决方案,也有其第三方合作伙伴提供交钥匙的解决方案和定制化解决方案。


但其实,Kria SOM的概念并不是一个完全全新的概念,而是与Alveo的做法类似,Alveo和SOM都能实现更快的部署时间,不过Alveo是针对数据中心应用,而SOM针对的是边缘,两者形成了一定的互补。通过一些用例可以看出,Alveo+Kria的数据中心加速和边缘应用已形成了非常好的加速应用生态。

Chetan Khona强调,虽然SOM可以适用于众多应用非常强大的解决方案,但是首批SOM的产品主要还是集中于智能视觉的应用。

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