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用于邊緣視頻分析的變革性AI處理解決方案

星星科技指導員 ? 來源:嵌入式計算設計 ? 作者:Rajinder Cheema ? 2022-11-25 15:55 ? 次閱讀
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傳統(tǒng)云服務器智能技術瓶頸

首先,關于為什么智能技術的未來存在于邊緣而不是云中的一些評論。

傳感器技術是零售、智慧城市和工業(yè)領域令人興奮的創(chuàng)新的核心。然而,處理和分析所有這些數(shù)據(jù),尤其是來自視頻源的數(shù)據(jù),仍然是一個重大瓶頸。如今廣泛使用的傳統(tǒng)云服務器系統(tǒng)成本太高,能耗太大,占用空間太大。

這些和其他智能技術的進一步發(fā)展需要更經(jīng)濟、更高效的視頻處理和分析解決方案,而這些系統(tǒng)需要處于邊緣。

為什么是邊緣?考慮智能零售、智能城市和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的新興應用,這些應用利用大量攝像頭來監(jiān)控店內(nèi)活動、確保生產(chǎn)質(zhì)量或管理城市交通等操作。為了使此信息有價值,必須快速、高效且延遲最小地處理它,這在云中是不切實際的。使用傳統(tǒng)的云服務器不再可行,無法經(jīng)濟高效地擴展智能應用程序。

克服這一瓶頸是半導體解決方案公司Socionext推出多核SynQuacer系列SoC的原因。SynQuacer SoC 是經(jīng)濟高效且節(jié)能的芯片,能夠提供在邊緣進行強大的 AI 視頻分析所需的多處理。

邊緣視頻分析由Socionext SynQuacer SC2A11和Hailo-8提供支持

Socionext與創(chuàng)新的AI芯片制造商Hailo合作,推出了下一代處理解決方案,以在邊緣提供AI視頻分析。該系統(tǒng)將針對低功耗邊緣設備優(yōu)化的SocionextSynQuacer? SC2A11多核SoC與Hailo-8?深度學習處理器相結(jié)合。

基于邊緣的組合解決方案是一個高度可擴展且高效的平臺,可為 AI 增強的視頻處理和分析提供最佳性能。富士康憑借其BOXiedge邊緣計算解決方案,是首批部署這種改變游戲規(guī)則的技術的公司之一。

Socionext SynQuacer SC2A11

Socionext SynQuacer SC2A11 集成了 24 個超低功耗 ARM Cortex唰唰??-A53 內(nèi)核,工作頻率為 1 GHz,同時支持高達 64 GB 的 DDR4-2133 ECC 內(nèi)存。該器件是低成本、高度集成和高能效服務器系統(tǒng)的理想基礎,用于處理邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 數(shù)據(jù)處理和云服務應用。

海洛-8 人工智能處理器

尺寸僅為15 x 15mm,小尺寸Hailo-8 AI芯片采用創(chuàng)新架構,每秒能夠執(zhí)行高達26 Tera操作(TOPS),這種性能水平使邊緣設備能夠運行以前只能在云上運行的復雜深度學習應用程序。Hailo-8的先進結(jié)構轉(zhuǎn)化為更高的性能,更低的功耗(典型操作《2W)和最小的延遲。

用例示例 – 富士康 BOXiedge 邊緣服務器

富士康BOXiedge邊緣計算解決方案是我們與Hailo Technologies合作的首批應用示例之一。在引擎蓋下,BOXiedge器件采用SynQuacer SC2A11高效并行處理SoC,集成了Hailo-8 AI M.2模塊。CES 2020 上對此進行了演示。

BOXiedge系統(tǒng)能夠?qū)崟r處理和分析來自20多個攝像機的輸入,是一種經(jīng)濟高效且可擴展的智能視頻管理系統(tǒng)(VMS),具有先進的AI視頻分析功能。

邊緣 AI 計算系統(tǒng)示例具有以下特點:

多個監(jiān)控攝像頭與現(xiàn)有以太網(wǎng)電纜連接

連接多達 10-20 通道攝像機,具有實時 AI 處理功能,典型功耗為 35W

使用更新的 AI 模型輕松上傳和下載數(shù)據(jù)

高級 AI 視頻分析功能

物體/人員檢測

圖像分類

范圍確定

位置跟蹤

面部識別

姿勢估計

BOXiedge系統(tǒng)的人工智能視頻分析功能是用于各種應用的理想獨立解決方案,包括智能零售、智能城市和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。

為智慧城市、智能零售和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)提供先進的邊緣解決方案

綜上所述,實現(xiàn)智能應用的全部潛力,尤其是涉及視頻的應用,需要在邊緣進行快速處理。使用智能設備在本地處理數(shù)據(jù)可顯著降低成本和提高能源效率。它還提供更快的處理速度,這直接轉(zhuǎn)化為視頻數(shù)據(jù)中更具可操作性的洞察力和價值。

審核編輯:郭婷

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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