赛灵思发布reVISION堆栈 解决工程师80%开发难题

2017-03-14 17:57:00 作者:zhanggl 分类 : 比特网

  3月13日,赛灵思(Xilinx)公司推出了面向视觉导向机器学习应用领域的reVISION堆栈,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也能使用全可编程技术更轻松、更快速地开发视觉导向的智能系统。

  机器学习并不算是新的概念,已经有数十年的历史。人工智能、机器学习在近年来被推上风口浪尖,一方面得益于大数据的有力驱动,人们希望通过机器学习的方式从大数据中挖掘价值;另一方面则是由于GPU、FPGA等加速器技术的快速发展,能够显著缩短机器学习的过程。

  而今,机器学习已经可以被应用于多个领域,不仅在于广告投向和电子商务、流量与网络分析、市场营销和客户服务、传感数据分析、工厂与运营分析、临床分析等云端应用场景中,在个人VR、无人驾驶汽车、无人机、机器人等终端应用中也具有广泛的发展空间。

  Xilinx公司战略与市场营销部高级副总裁 Steve Glaser

  “视觉系统”是机器学习的一个重要应用方向。赛灵思公司战略与市场营销部高级副总裁Steve Glaser先生指出,传统的嵌入式视觉系统正在向“视觉导向”的自主系统转变,如工厂机器人转向视觉协作机器人,具备前视摄像头、ADAS系统的汽车向无人驾驶汽车转变,装备摄像头的飞行器向自动驾驶无人机转变…这些变化推动了“视觉导向”的机器学习市场快速增长。

  “越来越多正在开发下一代视觉导向自主系统的客户,对我们提出了三大要求或者是应用的使命来支持他们的应用:智能性及高效的立即响应性;升级到最新算法和传感器的灵活性;随时和其他机器和云保持连接”,Steve Glaser先生表示。

  于是,赛灵思reVISION堆栈应需而生,它提供了软件定义的编程模式以及符合行业标准的库和框架以消除客户广泛应用的障碍;将视觉算法、机器学习和传感器融合,以提升客户生产力。

  reVISION,解决了软件工程师用可编程硬件设计的难题

  据了解,赛灵思 reVISION 堆栈包括平台、算法和应用开发所需的丰富的开发资源,可支持最流行的神经网络, 包括 AlexNet、GoogLeNet、SqueezeNet、SSD 和 FCN。此外,该堆栈还提供了库元素,包括 CNN 网络层的预定义的优化型实现方案,这也是构建定制神经网(DNN/CNN)所必需的。

  机器学习元素配合丰富的满足加速要求的 OpenCV 系列功能用于计算机视觉处理。对应用层开发来说,赛灵思支持业界标准的框架,包括用于机器学习的 Caffe 和用于计算机视觉的 OpenVX。reVISION 堆栈还包括赛灵思及第三方提供的开发平台,诸如各种类型的传感器。

  Steve Glaser先生表示,reVISION 堆栈能够大幅缩短新产品的开发周期和升级时间。

  在传统的RTL流程中,如果要增加一些机器学习或是计算机视觉应用和新的算法,即便是采用赛灵思器件,也需要相当长的开发周期。“在这个阶段,大家可以理解为赛灵思提供了20%的解决方案,还有80%都要由客户自己来完成”Steve Glaser先生解释说。

  尽管如此,由于赛灵思所提供的20%解决方案就已经能够为客户带来很大的差异和优势,使得他们能够大大的超越自己的竞争对手,所以还是有很多的客户选择这样去做。

  大约两年半以前,赛灵思面向嵌入式市场推出了首个软件定义的编程环境SDSoC,大幅提升了开发的效率。例如过去设计一个子系统需要3周才能完成,而采用SDSoC只需四天就搞定了。这使得赛灵思获得了大量SDSoC付费用户,其中半数都是从事视觉应用。然而,赛灵思面对嵌入式视觉领域对全可编程解决方案的需求, 仅仅扩展到着上千新用户远远不够。

  新发布的reVISION堆栈要比SDSoC具有更高的易用性。无论计算机视觉还是机器学习应用,reVISION堆栈为客户提供了80%的解决方案,客户只需要从事剩下的20%,专注于自己的创意和与其他竞争对手不同的差异化设计即可。

  “有了这样自动的工作流程,即便是客户他们在硬件设计方面的专业知识非常有限,他们还是能够通过赛灵思的技术获得最大的竞争优势”Steve Glaser先生表示。

  reVISION堆栈的易用性一度获得客户的认可。深鉴科技(DeePhi)创始人兼CEO姚颂曾经表示:“reVISION 堆栈中所包含的完整的工具包,可以让我们的客户更加轻松容易地利用全可编程FPGA 和SoC —— 即使是没有任何FPGA开发背景的算法工程师也能有效地部署经过训练的模型。这对于利用FPGA搭建智能解决方案有莫大的好处。”

  reVISION的三大能力

  reVISION堆栈的优势不仅体现在易用性和开发效率上,Steve Glaser先生表示,reVISION堆栈还有着业内最快的响应性、独特的可重配置能力以及云连接能力。

  相比最具竞争力的计算嵌入式GPU和典型SoC而言,reVISION堆栈能够将机器学习推断的单位功耗图像捕获速度(图像/秒/瓦,衡量机器学习的最主要指标之一)提升6倍,将计算机视觉处理的单位功耗帧速度提升40倍,时延降低为 1/5。

  赛灵思reVISION和Nvidia Tegra X1对比

  对于嵌入式视觉系统来说,响应时间是个非常重要的指标。Steve Glaser先生举例说,以汽车行驶为例,一辆小客车跟在一辆小货车的后面,如果小货车紧急刹车,小客车上的reVISION系统紧急制动响应时间只有2.7毫秒,而业内最优秀的嵌入式GPU系统则需要49~320毫秒才能响应,假设行驶车速为65英里每小时,赛灵思方案能让汽车提前5~33英尺停下。

  这个例子具有非常强的现实意义,5~33英尺,或许就是发生事故和没有发生事故的区别。

  响应时间为什么重要:赛灵思和Nvidia Tegra X1的对比

  Steve Glaser先生表示,除了响应速度,reVISION具有独特的可重配置能力。

  “机器学习相对于过去几年一些其他的新技术的进展情况,包括神经网络和算法,在过去两年里取得的进展几乎要等于之前45年的技术进步,而我们预计这个快速演进的过程还会继续加速,而不会放缓”,Steve Glaser先生认为,这意味着今天所做出一些规格和设计在不远的未来都会过时,除非可以进行可重新配置来应用最新的神经网络、算法和技术,来大大的提升效率。此外,传感器数量、类型在不断增多,客户希望能够把这些不同数量、不同类型的传感器集成到一个系统。

  赛灵思reVISION方案能够实现非常独特的可重配置的功能,它不仅能够支持不同的类型的传感器,而且还能够支持这些传感器的集成和融合。借助reVISION堆栈所独有的可重配置性和任意连接优势,开发人员能够快速开发和部署升级。随着神经网络、算法和传感器技术和接口标准不断加速发展,可重配置性对“适应未来的”智能视觉化系统至关重要。

  相比之下,当前主流的GPU方案和其他SoC方案的硬件则是固定的,不能重新配置无法去适应新的神经网络和新的传感器类型。

  去年11月,赛灵思推出了专门面向云端应用而设计的、基于FPGA的赛灵思可重配置加速堆栈,包括库、框架集成、开发板并支持OpenStack。结合新发布的reVISION堆栈,赛灵思已经能够为客户提供从端到云的机器学习解决方案。

  时下,中国的机器学习市场存在着巨大的空间和机遇,reVISION堆栈消除了客户向广泛视觉导向机器学习应用扩展的障碍,而且扩大了机器学习应用从端到云的开发和部署,无疑能够中国用户带来一个更为理想的解决方案。据悉,赛灵思reVISION已经在深鉴科技、零度智控、威视锐等众多中国企业中获得应用,广受好评。

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