Xilinx 發(fā)布reVISIONTM堆棧的背景資料

　　如圖 10 所示，賽靈思的全新 reVISION 堆棧使更多軟件工程師和系統(tǒng)工程師無需掌握或只需掌握一點(diǎn)硬件設(shè)計(jì)專業(yè)技術(shù)，就能夠更輕松快速地開發(fā)出智能嵌入式視覺系統(tǒng)，包括將機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺算法的超高效實(shí)現(xiàn)方案整合到高響應(yīng)性系統(tǒng)中。

　　圖10：賽靈思reVISION和Nvidia Tegra X1對比

　　最快響應(yīng)性 —— 從傳感器到推斷和控制的最低時(shí)延

　　如上所述，軟件定義的 reVISION 流程支持快速開發(fā)響應(yīng)最快的系統(tǒng)。事實(shí)上，相比嵌入式 CPU 和典型 SoC 的性能參數(shù)，賽靈思的表現(xiàn)大大超越了英偉達(dá) ( Nvidia) 這一強(qiáng)手。

　　將基于 Zynq SoC 的 reVISION流程與 Nvidia Tegra X1 進(jìn)行基準(zhǔn)對比可以看出，reVISION 流程講機(jī)器學(xué)習(xí)的單位功耗圖像捕獲速度提升了6 倍，將計(jì)算機(jī)視覺處理的幀速率提升了 42 倍，而時(shí)延僅為 1/5(以毫秒為單位)，這些數(shù)據(jù)對實(shí)時(shí)應(yīng)用而言都是至關(guān)重要的。

　　如圖 11 所示，擁有速度極快的確定性系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間非常有用。我們從這個(gè)例子看到，一輛汽車采用賽靈思基于 Zynq SoC 的reVISION 與采用 Nvidia Tegra 的汽車一起識別潛在的碰撞事故并采取剎車，在速度為 65 mph 情況下，根據(jù) Nvidia器件的具體實(shí)現(xiàn)方案，賽靈思的響應(yīng)時(shí)間可以讓汽車在5到33英尺的距離停下，從而輕松實(shí)現(xiàn)安全剎車，避免碰撞。

　　圖11：響應(yīng)時(shí)間為什么重要：賽靈思和Nvidia Tegra X1的對比

　　響應(yīng)時(shí)間的的這些顯著優(yōu)點(diǎn)來源于Zynq SoC相對于嵌入式GPU和典型SoC的基本架構(gòu)優(yōu)勢。 如圖12所示，嵌入式GPU和典型SoC需要從傳感器到視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)和控制處理頻繁訪問外部存儲器。 相比之下，Zynq SoC部署了使用可編程邏輯和顯著多得多的內(nèi)部存儲器(高達(dá)Nvidia Tegra X1的19倍)實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化和流線型數(shù)據(jù)流。 這不僅實(shí)現(xiàn)了相對替代方案1/5的延遲，而且還實(shí)現(xiàn)了對于許多實(shí)時(shí)應(yīng)用至關(guān)重要的確定性的響應(yīng)能力。

　　圖12：賽靈思響應(yīng)時(shí)間優(yōu)勢的來源

　　面向最新網(wǎng)絡(luò)和傳感器的可重配置性

　　響應(yīng)時(shí)間很重要，而賽靈思解決方案還提供了非常獨(dú)特的可重配置性優(yōu)勢。為了能夠用尖端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)推斷效率部署最佳系統(tǒng)，工程師必須能夠在整個(gè)產(chǎn)品的產(chǎn)品生命周期同時(shí)優(yōu)化軟硬件。如圖 13 所示，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最后兩年的發(fā)展所帶來的科技進(jìn)步超越了過去 45 年的水平。許多新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨著新技術(shù)的出現(xiàn)不斷發(fā)展，也大幅提高了的部署效率。不管今天制定什么標(biāo)準(zhǔn)，未來部署什么，都需要通過硬件可重配置性確保滿足未來需求。只有賽靈思全可編程(All programmable)的器件才能提供這種級別的可重配置性。

　　圖13：隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，為什么可重配置性非常重要?

　　如圖14所示，對快速演進(jìn)傳感器技術(shù)的管理同樣需要可重配置性。人工智能(AI)革命加速了傳感器技術(shù)在不同領(lǐng)域的發(fā)展演進(jìn)，也要求更高水平的傳感器融合，以整合不同類型的傳感器，以便在該環(huán)境了構(gòu)建全面而完整的系統(tǒng)環(huán)境和對象視圖。與機(jī)器學(xué)習(xí)類似，不管制定什么傳感器配置標(biāo)準(zhǔn)、未來如何實(shí)現(xiàn)，都需要通過硬件可重配置性來滿足未來需求。同樣，只有賽靈思 All programmable 器件才能提供這種級別的可重配置性。

　　圖14：為什么隨著傳感器的發(fā)展，可重配置性非常重要?

　　任意連接和傳感器接口

　　如圖 15 所示，基于 Zynq 的視覺平臺提供了穩(wěn)健可靠的任意連接能力和傳感器接口優(yōu)勢。

　　Zynq 的傳感器和連接性優(yōu)勢包括：

　　1. 相對于目前市場中其它 SoC而言，帶寬提升高達(dá) 12 倍，包括支持原生的 8K 和定制分辨率。

　　2. 大幅增加了高低帶寬傳感器接口和通道，支持差異化傳感器組合，包括RADAR、LiDAR、加速計(jì)和力扭矩傳感器。

　　3. 業(yè)界領(lǐng)先的最新數(shù)據(jù)傳輸和存儲接口支持，為滿足未來標(biāo)準(zhǔn)要求可方便地進(jìn)行重新配置。

　　圖 15: 傳感器 &連接器 ：Xilinx 與 Nvidia 和 典型SoC對比

　　賽靈思與業(yè)界其它解決方案對比

　　通過將 Zynq 平臺的獨(dú)特優(yōu)勢和配備了各種庫和業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)框架支持的軟件定義開發(fā)環(huán)境融為一體，reVISION為視覺系統(tǒng)開發(fā)提供了最佳替代方案。如前所述，reVISION 的獨(dú)特之處在于能實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用的三大使命，以最新技術(shù)滿足差異化和上市進(jìn)程的重要要求，同時(shí)支持最快響應(yīng)性、可重配置性、任意連接和軟件定義編程。它同時(shí)還利用軟件定義的編程模式移除了通往廣泛應(yīng)用的障礙。

　　如圖 16 所示，在縱軸上只有 reVISION 能支持從傳感器到機(jī)器學(xué)習(xí)推斷和互聯(lián)控制的優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)最佳系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間。在橫軸上，只有reVISION能為硬件優(yōu)化的算法加速提供所需的可重配置性，并能升級更新到最新的傳感器和連接性需求。雖然許多賽靈思器件客戶的硬件專家已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)這些優(yōu)勢，但是全新的reVISION堆棧通過使用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)庫和框架實(shí)現(xiàn)軟件定義的編程，消除了向更廣泛應(yīng)用的障礙。

　　圖1Figure 16: Xilinx – Most Responsive and Reconfigurable Alternative in Target Markets

　　圖16：賽靈思 —— 面向目標(biāo)市場反應(yīng)最快且可重配置的最佳選擇

　　總結(jié)： reVISION

　　通過Xilinx reVISION? 堆棧的推出， 賽靈思將技術(shù)擴(kuò)展至廣泛的視覺導(dǎo)向機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域。reVISION? 堆棧的推出進(jìn)一步補(bǔ)充和完善了近期發(fā)布的可重配置加速堆棧，大幅擴(kuò)展了賽靈思技術(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域從端到云的部署。全新的reVISION堆棧能夠支持更廣泛的很少甚至沒有硬件專業(yè)知識的軟件和系統(tǒng)工程師，使其可以更輕松、更快速地開發(fā)視覺導(dǎo)向的智能系統(tǒng)。一旦將機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、傳感器融合和連接的優(yōu)勢融為一體，這些工程師將從中大受裨益。