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從智慧交通、智慧金融、智能醫(yī)療到智能個(gè)人助理,自動(dòng)駕駛,我們已經(jīng)邁入無處不在的AI時(shí)代。在全民AI時(shí)代,人工智能在幫助我們提高工作效率,提升工作、生活體驗(yàn)的同時(shí),也對算力提出了更高的要求。除了數(shù)據(jù)中心算力之外,如何提升終端算力,也成為人們關(guān)注的重點(diǎn)。
在AMD自適應(yīng)與嵌入式計(jì)算事業(yè)部( AECG ) Versal產(chǎn)品營銷總監(jiān)Manuel Uhm看來,無處不在的AI為高度受限的系統(tǒng)帶來更高要求的工作負(fù)載。在人工智能驅(qū)動(dòng)的嵌入式系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)的預(yù)處理,AI的推理階段,以及后處理階段,都需要在高性能嵌入式系統(tǒng)中進(jìn)行加速,才能實(shí)現(xiàn)全系統(tǒng)的實(shí)時(shí)。
為了滿足邊緣終端不同階段的計(jì)算需求,AMD推出了面向AI驅(qū)動(dòng)型嵌入系統(tǒng)的第二代Versal AI Edge系列產(chǎn)品和面向經(jīng)典嵌入式系統(tǒng)的第二代Versal Prime系列產(chǎn)品,不僅提供了更高的AI計(jì)算性能,而且更好地降低了功耗,更好地滿足AI時(shí)代下的企業(yè)自適應(yīng)計(jì)算需求。
眾所周知,復(fù)雜的邊緣場景下不但對計(jì)算系統(tǒng)的性能有著一定的需求,而且對設(shè)備的尺寸、耐熱抗寒性、可靠性、電力供應(yīng)和信息安全等也提出了更高的要求。隨著AI時(shí)代的到來,大量的數(shù)據(jù)需要在終端設(shè)備上進(jìn)行處理,這就對邊緣系統(tǒng)提出了更高的要求。
Manuel Uhm表示,在人工智能驅(qū)動(dòng)下,數(shù)據(jù)預(yù)處理、AI推理和后處理都需要在邊緣設(shè)備上完成。
首先,在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,只有能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地收集和處理雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭等設(shè)備的收集的數(shù)據(jù),才可以真正做到整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)處理。其次,在推理過程中,大都使用矢量處理器來完成。最后,在后處理階段,一般使用高性能嵌入式CPU來完成。
Manuel Uhm強(qiáng)調(diào),目前沒有一類處理器能夠針對三個(gè)階段進(jìn)行優(yōu)化,只能依靠一系列不同的處理器,才能實(shí)現(xiàn)對三個(gè)階段的優(yōu)化。然而,在三個(gè)階段中使用不同的處理器,需要在不同的芯片中轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù),不但會(huì)增加時(shí)延,而且還會(huì)帶來功耗的提升。因此,如果將這三個(gè)階段集成到一個(gè)可編程邏輯SoC上,就能夠克服以上挑戰(zhàn)。實(shí)際上,這也是AMD推出了面向AI驅(qū)動(dòng)型嵌入系統(tǒng)推出第二代Versal AI Edge系列產(chǎn)品的主要原因。
Manuel Uhm表示,可編程邏輯SoC能夠更好地匹配各種傳感器和各種類型的接口,強(qiáng)大的性能能夠真正做到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理,同時(shí)還可以保證低時(shí)延、穩(wěn)定性,甚至可以在現(xiàn)場部署完成之后,能夠更加方便的進(jìn)行后期升級。
AMD本次發(fā)布的第二代Versal AI Edge系列產(chǎn)品,采用全球領(lǐng)先的可編程邏輯SoC,能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的實(shí)時(shí)預(yù)處理傳感器融合、數(shù)據(jù)調(diào)節(jié),并支持新的硬圖像/視頻處理。
據(jù)介紹,第二代Versal自適應(yīng)SoC采用了下一代AI引擎,在實(shí)現(xiàn)高效AI推理的同時(shí),提供了高達(dá)3倍的每瓦TOPS。由于集成了更高性能的CPU,在后處理過程中實(shí)現(xiàn)了高達(dá)10 倍的標(biāo)量計(jì)算能力。除此之外,第二代Versal自適應(yīng)SoC還進(jìn)一步增強(qiáng)了安全能力,支持ASIL D、SIL 3等。
Manuel Uhm通過智能駕駛、智慧城市和視頻流處理三個(gè)場景的測試數(shù)據(jù),詳細(xì)介紹了第二代Versal自適應(yīng)SoC的性能表現(xiàn)。在L2+/L3的自動(dòng)駕駛場景下,在相近的功耗資源下,與上一代產(chǎn)品相比性能提升了4倍圖像處理能力;在智慧城市場景中,與上一代產(chǎn)品相比,采用第二代Versal自適應(yīng)SoC的設(shè)備體積縮小了30%,并支持2倍視頻流,每路視頻流占板面積更是縮小了65%;在視頻流場景下,為多端口編碼與流媒體提供了2倍視頻處理能力,每路視頻流占板面積縮小了35%。
在本次媒體溝通會(huì)上,Manuel Uhm還針對數(shù)據(jù)預(yù)處理、AI推理和后處理三個(gè)階段,詳細(xì)介紹了第二代Versal自適應(yīng)SoC的優(yōu)勢。
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在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,第二代Versal自適應(yīng)SoC能夠支持圖像傳感器、攝像頭、激光雷達(dá)等多種傳感器,能夠與任何傳感器進(jìn)行接口適配,滿足各種應(yīng)用場景下的需求,擁有非常好地靈活性。
在AI推理過程,第二代Versal AI Edge系列SoC在Dense情況下, MX6數(shù)據(jù)類型最高可以達(dá)到369 TFLOPS,INT8數(shù)據(jù)類型最高可以達(dá)到184 TOPS。如果采用稀疏度計(jì)算方式,性能能夠?qū)崿F(xiàn)翻倍。在采用AIE-ML v2情況下,第二Versal AI Edge系列SoC還能夠進(jìn)行一些數(shù)據(jù)信號的處理,例如FIR、FFT等等。
據(jù)Manuel Uhm介紹,為了幫助用戶實(shí)現(xiàn)更加強(qiáng)大的AI引擎,AMD還提供了開源的軟件開發(fā)工具包。借助Vitis AI,開發(fā)者可以使用他們原本非常熟悉的開源工具,例如PyTorch、TensorFlow等等,在Vitis當(dāng)中去進(jìn)行優(yōu)化,進(jìn)行推理。
在后處理階段,第二代Versal AI Edge系列SoC能夠?yàn)閺?fù)雜的后處理提供高達(dá)10倍的標(biāo)量算力,實(shí)現(xiàn)高達(dá)8倍的Arm Cortex-A78AE核心,每個(gè)核心最高頻率高達(dá)2.2GHz,并且有高達(dá)200.3K的DMIPS算力。在控制功能的實(shí)時(shí)處理單元中,RPU可以實(shí)現(xiàn)高達(dá)10倍的Arm Cortex-R52核心,每個(gè)核心最高頻率高達(dá)1.05 GHz,提供高達(dá)28.5K的DMIPS算力。
本次媒體采訪,Manuel Uhm還詳細(xì)介紹了第二代Versal AI Edge系列產(chǎn)品的案例及發(fā)售情況。
據(jù)了解,斯巴魯已經(jīng)在EyeSight視覺系統(tǒng)中使用第二代Versal AI Edge系列產(chǎn)品,用以支持碰撞前制動(dòng)、車道偏離預(yù)警、自適應(yīng)巡航控制和車道保持輔助。之所以選擇第二代Versal AI Edge系列產(chǎn)品,原因在于斯巴魯希望在下一代視覺系統(tǒng)的AI方面具備領(lǐng)先優(yōu)勢,這就要求確保它的低時(shí)延。由于第二代Versal AI Edge系列產(chǎn)品具備非常先進(jìn)的數(shù)據(jù)類型支持,能夠保持EyeSight視覺系統(tǒng)的高吞吐量以及高精度。
Manuel Uhm表示,憑借可編程邏輯的靈活性,斯巴魯下一代EyeSight系統(tǒng)利用在可編程邏輯中實(shí)現(xiàn)的反饋IP,能夠?qū)崟r(shí)修改攝像頭的傳感器參數(shù),實(shí)現(xiàn)2030年沒有致命道路事故的安全目標(biāo)。
關(guān)于產(chǎn)品的發(fā)布與上市時(shí)間,Manuel Uhm表示第二代的Versal AI Edge系列和第二代的Versal Prime系列產(chǎn)品芯片樣片會(huì)于2025年上半年發(fā)布,評估套件和系統(tǒng)模塊將于2025年年終推出,量產(chǎn)芯片將于2025年末面世。
“人工智能已經(jīng)無處不在,很難預(yù)測5年之后發(fā)展到什么程度。AMD作為一家科技公司,我們始終深度參與AI方面的創(chuàng)新和發(fā)展,不斷在無處不在的AI發(fā)展上,立在技術(shù)的前沿。”采訪最后,Manuel Uhm如是說。