訂閱
糾錯
加入自媒體

基于FPGA的嵌入式AI解決方案——EdgeBoard硬件設計與解析

2020-03-09 16:23
來源: 粵訊

EdgeBoard是基于FPGA打造的嵌入式AI解決方案,能夠提供強大的算力,并支持定制化模型,適配各種不同的場景,并大幅提高設備的AI推理能deeplab力,具有高性能、高通用、易集成等特點。

EdgeBoard系列計算卡符合工業設計標準、滿足-40℃~85℃的溫度范圍,接口齊全,可廣泛適配如安防監控、工業質檢、醫療診斷、科研教學、智能零售等各種場景。

EdgeBoard產品分為三個系列,稱之為“三兄弟”,能夠滿足客戶不同的需求,既有滿足高性能計算的方案,也有高性價比的處理方案。本文將從“三兄弟”的特點及整體硬件框架兩個方面來介紹EdgeBoard。

1.為什么EdgeBoard使用FPGA

理想的異構計算平臺應該具備三種基本能力:首先專有的硬件加速能力,提高算法的性能;其次高效靈活適配算法的能力,適配不斷演進的算法;最后豐富的外圍接口,適合不同的應用場景。

CPU作為通用處理器,以邏輯計算作為出發點,更偏重控制流數據,適用于控制和調度類任務,不易于進行外圍電路的擴展。GPU具有并行計算的特點,廣泛應用在訓練階段,但由于功耗大、成本高等原因,少有部署在端上的產品,另外高延遲及缺少對外圍電路的支持也不利于部署到端上的產品中。ASIC作為一種專用集成電路芯片,具有體積小、功耗低、計算性能高等特點,但AISC芯片研發時間長,資金投入大,由于芯片內部結構相對固定,無法適配快速演進的AI算法,在應用場景沒有明確之前ASIC顯然不是最優的選擇。

FPGA作為一種現場可編程門陣列,具有低功耗、低延遲、高性能等優勢,其可編程的特性又可以靈活適配不同的算法,同時FPGA豐富的外圍接口可以滿足不同的應用需求,FPGA差異化的內部邏輯資源可以提供不同的算力支持,這些優勢使得FPGA被廣泛應用在AI推理加速上。

2.EdgeBoard計算卡介紹

2-1 概述

EdgeBoard是基于Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC系列芯片打造的計算卡,芯片內部集成ARM處理器+GPU+FPGA的架構,既具有多核處理能力、也有視頻流硬解碼處理能力,還具有FPGA的可編程的特點。內置Linux 4.14.0系統和深度學習預裝環境,與百度大腦模型定制平臺(AIStudio、EasyDL、EasyEdge)深度打通,實現模型的訓練、部署、推理等一站式服務。

EdgeBoard計算卡產品可以分為FZ9、FZ5、FZ3三個系列,是分別基于XCZU9EG、XAZU5EV、XAZU3EG研發而來,分別具有高性能,硬解碼,低成本等特點,針對不同需求和應用場景,有不同的市場定位和產品定位,滿足各類開發者多樣性的需求。

2-2 FZ9系列計算卡

EdgeBoard FZ9系列計算卡是基于XCZU9EG芯片的高性能計算卡,具有較高的性能和集成功能。ZU9芯片PS端具有四核Cortex-A53和雙核Cortex-R5 以及Mali-400MP2 GPU;PL端資源DSP Slices 2520,計算性能達3.6Tops,片上存儲BRAM高達32.1Mb。

FZ9計算卡產品采用核心板+擴展板的雙層設計方案,增加了對外接口的數量,其80*120mm的尺寸方便計算卡集成于到產品中,具備軟硬一體的解決方案(軟件+FPGA),支持多種視頻源(usb、mipi、bt1200、網絡攝像頭)的輸入,并具有強大的視頻預處理能力,視頻輸出DisplayPort接口兼容標準Linux視頻框架V4L2。高性能的視頻處理能力和標準化的視頻輸出接口可滿足機器學習、醫療診斷等行業需求。

EdgeBoard FZ9計算卡 

2-3 FZ5系列計算卡

EdgeBoard FZ5系列計算卡是基于XAZU5EV芯片的計算卡,提供較高性能和功能集成,具有多路視頻流H264&H265標準的編解碼功能。ZU5芯片PS端同樣包含四核Cortex-A53 、雙核Cortex-R5、以及GPU Mali-400MP2;PL端資源DSP Slices 1248,計算性能達2.4Tops,片上存儲BRAM達5.1Mb,UltraRAM 18Mb。

FZ5計算卡產品延續了FZ9計算卡的產品形態,采用核心板+擴展板雙層設計方案,具有多視頻輸入接口,VCU(Video Codec Unit)硬核解碼,對視頻的輸入處理采用流水線設計,實現高吞吐量和低時延,具有極佳的功耗性能比。產品可以廣泛應用于具有硬解碼需求的視頻圖像推理,滿足安防監控、工業質檢、自動駕駛等行業需求。

基于FPGA的嵌入式AI解決方案——EdgeBoard硬件設計與解析

EdgeBoard FZ5計算卡

2-4 FZ3系列計算卡

EdgeBoard FZ3系列計算卡是基于XAZU3EG芯片的計算卡,處理器ZU3芯片內置四核Cortex-A53和核心FPGA可編程邏輯模塊;PL端資源DSP Slices 360,實測計算性能達1.2Tops,片上存儲BRAM達7.6Mb。

FZ3計算卡產品具有高集成性的設計方案,板卡尺寸為80*70mm,具有usb3.0、bt1120、mipi、網絡等多視頻輸入接口,板載2GB 64bit位寬的 DDR4,整體功耗僅5W左右,極佳的功耗性能比。對于FZ3產品具有的高性能、低功耗、低成本、小體積的特點,產品可以廣泛應用于科研教學、智能零售、安防監控等行業。

基于FPGA的嵌入式AI解決方案——EdgeBoard硬件設計與解析

EdgeBoard FZ3計算卡 

3.EdgeBoard框架及性能介紹

3-1 MPSoC系統框架

Zynq UltraScale+ MPSoC架構提供頻率高達1.5GHz的四核Cortex®-A53 高效 64位 ARMv8 應用處理器、具有雙核 ARM® Cortex®-R5 600MHz的實時低功耗協處理器,以及ARM® Mali™-400MP2 GPU達到667MHz,同時EV系列還包含 H.265/H.264 視頻編解碼器單元,可提供原生 UltraHD 壓縮及專用引擎,滿足動態電源管理與安全配置需求。Zynq UltraScale+ MPSoC平臺系統頂層框圖如下:

基于FPGA的嵌入式AI解決方案——EdgeBoard硬件設計與解析

MPSoC平臺系統框架 

3-2 EdgeBoard計算卡配置比較

基于MPSoC平臺系統頂層框圖,EdgeBoard計算卡的系統框架設計如下:

基于FPGA的嵌入式AI解決方案——EdgeBoard硬件設計與解析

EdgeBoard計算卡系統框架 

EdgeBoard計算卡在配置方面,擁有4GB 和2GB 的不同DDR4內存配置版本,存儲支持8GB eMMC,256MB NOR Flash,8Kb EEPROM,具有多路視頻(usb、mipi、bt1200、網絡視頻)輸入接口,同時為滿足開發者調試便捷性,支持TF Card系統盤啟動。

EdgeBoard計算卡的整體配置比較:

基于FPGA的嵌入式AI解決方案——EdgeBoard硬件設計與解析

 3-3 常用模型在EdgeBoard上的性能數據

基于FPGA的嵌入式AI解決方案——EdgeBoard硬件設計與解析

EdgeBoard軟核仍在持續升級,性能也將同步提升。不同版本的網絡模型對算力要求不同,針對具體項目應用需求,可進行定制優化。

聲明: 本文系OFweek根據授權轉載自其它媒體或授權刊載,目的在于信息傳遞,并不代表本站贊同其觀點和對其真實性負責,如有新聞稿件和圖片作品的內容、版權以及其它問題的,請聯系我們。

發表評論

0條評論,0人參與

請輸入評論內容...

請輸入評論/評論長度6~500個字

您提交的評論過于頻繁,請輸入驗證碼繼續

暫無評論

暫無評論

文章糾錯
x
*文字標題:
*糾錯內容:
聯系郵箱:
*驗 證 碼:

粵公網安備 44030502002758號

牛竞技电竞 <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <蜘蛛词>| <文本链> <文本链> <文本链> <文本链> <文本链> <文本链>