云上预约 | 多维度聚焦 AI 前沿

FPGA开发圈 2021-05-08 00:00


AI 发展迅速,创新步伐不断加快。然而,虽然软件行业已经成功在生产中部署了 AI,但包括汽车、工业和智能零售等在内的硬件行业,在 AI 产品化方面仍处于初级阶段。而阻碍 AI 算法概念验证 (PoC) 成为真正硬件部署的主要差距也仍然存在。这些不足之处在很大程度上是由于“小数据”、数据输入“不完美”以及更 “先进模型”的不断演进造成的。对于软件开发者和 AI 科学家们来说,如何应对这些挑战?我坚信, 应对之道便是自适应硬件。


Nick Ni,赛灵思软件及AI市场发展总监



AI 作为当下的热门行业,蕴藏着巨大的市场机会与风险挑战,而面对这样的新兴领域,无论是专业人士或是企业都需要不断交流学习,从而激发灵感,加速创新。


5 月 20 日,安富利将携手赛灵思在内的合作伙伴举办“安富利 AI 云展会”,全方位展示 AI 和机器学习领域的创新技术、应用和解决方案。作为安富利的重要合作伙伴之一,赛灵思将在云展会中展示最新的 AI 产品和解决方案。


1) 多类别3D点云目标检测


激光雷达在自动驾驶、ADAS、机器人和视频分析等场景中应用广泛,但如何在嵌入式平台上具备超低时延的点云3D感知处理能力,是该领域的一大挑战。赛灵思 Zynq UltraScale+™ MPSoC 自适应系列平台,具备端到端软硬件协同优化能力,搭载高性能神经网络加速引擎DPU和Vitis AI™工具套件,能够实时处理 PointPillars、SalsaNext 等点云模型,实现多类别3D检测及分割任务。

2)多任务自动驾驶AI感知处理


赛灵思实时多任务自动驾驶AI感知处理方案采用业界领先的轻量级优化算法单一模型即可以实现 ADAS 及自动驾驶场景中的车辆检测,车道线检测,可行使区域检测以及深度估计等多重任务。此外,该方案搭载了 Vitis AI 及 DPU 加速模块,能够在赛灵思嵌入式平台上实现超低时延与高性能的表现。


3)Vitis AI实时人脸检测&识别


赛灵思人脸检测识别方案,采用高性能神经网络加速引擎 DPU,灵活易用的机器学习开发工具套件 Vitis AI 及深度优化的神经网络模型,实现了在赛灵思嵌入式平台上低时延、高性能的表现,该方案可广泛应用在智慧城市、智慧零售、智慧金融等领域。


点击即刻下载 Vitis AI 开发工具套件



4) 基于 Versal DPU 在低延迟 ADAS 与 

Pose Detection 方向的应用


赛灵思 Vitis AI 1.3 首次支持 Xilinx Versal AI core 器件,该器件带有 AI Engine。Xilinx Versal Deep Learning Processing Unit (XVDPU) 是为 CNN 网络优化的计算引擎,支持主要的 CNN 网络 (70余种),如 VGG、ResNet、GoogLeNet、YOLO、SSD、MobileNet、FPN 及其他。


5)自适应 SOM (Syetem-on-Module)


赛灵思近日宣布推出其自适应系统模块(SOM)产品组合 Kria,其具备完整软件堆栈和预构建的量产级加速应用,不仅能够凭借可量产的小尺寸嵌入式板卡加速边缘端的 AI 应用创新,更能够以自适应算力为AI和软件开发者完成更上一层楼的赋能。


点击下载 KRIA SOM 中文版电子书


6)赛灵思开发者计划


赛灵思开发者计划是一项面向全球硬件工程师、软件工程师、算法工程师、系统工程师以及广大学者、科研人员、学生推出的专项服务计划。2021年,赛灵思也为广大开发者朋友准备了丰富的年度活动,包括赛灵思技术日系列活动、赛灵思高校网络公开课、赛灵思开发者沙龙、赛灵思开放实验室、赛灵思暑期大学、赛灵思自适应计算挑战赛等。一切就绪,只等你来!


点击即刻加入赛灵思开发者计划



想与AI领域的专家共同探讨行业未来前景与蓝图?

想了解 AI 和机器学习领域的前沿技术热点/

请在2021年5月20日  9:00-14:00

锁定安富利2021人工智能云峰会


时间:11:30-12:00

演讲主题:

专业的AI芯片能解决 AI 产品化挑战吗?

演讲人:Nick Ni


演讲主题:

赛灵思面向智能网联汽车-车路协同的解决方案

演讲人:翁羽翔


扫描下方二维码获取报名链接和会议日程





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评论
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  • 村田是目前全球量产硅电容的领先企业,其在2016年收购了法国IPDiA头部硅电容器公司,并于2023年6月宣布投资约100亿日元将硅电容产能提升两倍。以下内容主要来自村田官网信息整理,村田高密度硅电容器采用半导体MOS工艺开发,并使用3D结构来大幅增加电极表面,因此在给定的占位面积内增加了静电容量。村田的硅技术以嵌入非结晶基板的单片结构为基础(单层MIM和多层MIM—MIM是指金属 / 绝缘体/ 金属) 村田硅电容采用先进3D拓扑结构在100um内,使开发的有效静电容量面积相当于80个
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