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莱迪思新版sensAI实现10倍的性能提升,助力网络边缘AI设备

sensAI 2.0 Blog
Posted 05/20/2019 by Hussein Osman

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一年前,我们发布了莱迪思sensAI解决方案。自那以后,网络边缘AI的需求与日俱增。让我们看一组来自Tractica的数据:截止2025年,网络边缘AI芯片组的市场规模将达到516亿美元(是基于云端AI芯片预计收入的三倍多)。市场为何对支持网络边缘AI的芯片如此感兴趣呢?Tractica表示:“当芯片经过优化,可以在合适的功耗水平下为特定的AI应用提供合适的计算能力时,才能最充分地实现AI。”莱迪思非常赞同Tractica的观点,推出sensAI的初衷就是向客户提供计算性能和功耗达到最佳平衡、适用于网络边缘设备的AI解决方案。

sensAI

说到这里,不得不提一个激动人心的消息。莱迪思近日发布了全新版本的sensAI解决方案,其性能大幅增强,设计流程得到优化,生态系统进一步拓展,让系统设计人员更容易在网络边缘设备上实现低功耗推理。此次更新包括:

  • 与上一版本相比,性能提升10倍——通过更新了CNN IP和神经网络编译器,新增8位激活量化、智能层合并以及双DSP引擎等特性。性能提升为实际应用带来诸多优势,例如可以在保持低功耗的情况下,以更高帧率或分辨率对图片进行分析。
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  • 无缝的用户体验加速和简化使用sensAI进行的设计:
    • 拓展神经网络和机器学习框架,支持Keras
    • 支持量化和分数设置机制,用于神经网络训练以避免重复的后处理
    • 通过USB接口简化神经网络的调试
    • 全新可定制的参考设计加速对象计数和人员检测等常见应用的上市进程
      sensAI
  • 设计服务合作伙伴生态不断拓展,现拥有Pixcellence等多家具备全面产品设计能力的合作伙伴,轻松助力客户产品上市。

OEM厂商可以使用sensAI轻松地将AI推理添加到新产品或者更新现有设计。我们的全新参考设计表明,AI推理能力尤其适合工业、汽车和电子消费品市场的智能摄像头应用。将本地的AI推理集成到智能摄像头有诸多益处:

  • 减少数据丢失——如果不能在本地进行AI处理,智能摄像头在认为检测到人或者物体时,会频繁地将视频资料发送到数据中心,但是多数情况下都是误触发。例如,一只猫经过门口时,会触发智能门铃向数据中心询问,捕捉到的图片中是否有人。但是如果摄像头支持本地的人员侦测功能,它就能自行辨别,无需向外发送数据,极大减少了云端分析的成本。
  • 保护数据隐私——通过在网络边缘实现简单的智能视觉功能,OEM可以极大减少发送到数据中心进行分析的数据量,防止数据在发送过程中的潜在安全问题。
  • 提高数据安全性——由于sensAI支持本地推理,需要收集和远程存储的设备数据变少,降低了用户数据在数据中心被盗的风险。

我们期待sensAI的现有用户和新用户利用这些性能升级和易用的特性在各类网络边缘设备上实现AI推理。

了解更多莱迪思sensAI解决方案,请访问www.latticesemi.com/zh-CN/sensAI

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