瑞苏盈科打造基于工业标准SOM的人工智能

前言

FPGA技术能够以低功耗和低延迟实现复杂的神经网络，同时还能连接大量外设并提供对工业应用非常重要的高稳定性，因此正在成为嵌入式人工智能应用领域的主要参与者。

客户挑战

在这种情况下，瑞苏盈科Enclustra本身就是自己的客户。Enclustra面临的挑战是探索FPGA在嵌入式人工智能应用中的潜力，并通过演示系统进行展示。

解决方案

该应用基于火星Mars XU3模块，采用AMD Zynq UltraScale+ MPSoC器件，安装在Mars ST3底板上，采用resnet50和SSD等流行的神经网络分别进行图像分类和实时人脸检测。图像由连接到Mars ST3底板的标准USB摄像头捕获。为了获得更高的性能，还可以使用MIPI接口，Mars ST3也提供该接口。然后，可以在支持DisplayPort的显示器上查看添加了叠加层的实时图像。此外，使用Enclustra的通用驱动控制器IP核，添加无刷直流电机或步进电机等执行器也是轻而易举的事情。

火星Mars XU3核心板

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亮点

基于AMD Zynq Ultrascale+ MPSoC XCZU2CG/2EG/3EG

将CPU系统的灵活性与并行处理能力和FPGA系统的实时能力相结合

高速DDR4 SDRAM

支持模拟差分输入

多个型号可供选择，提供工业级型号

支持USB 3.0，CAN，千兆以太网和PCIe Gen2 x4

提供Linux BSP和工具链

火星Mars XU3结构框图

火星Mars ST3底板

成果

Enclustra成功部署了一个人工智能驱动的嵌入式实时图像处理应用，该应用在Enclustra自主研发的SoC模块上运行，现已成为演示系统。