每種類型的邊緣 AI 都有三個硬性和快速的技術(shù)要求：低功耗、小尺寸和高性能。當然，“小型”、“節(jié)能”或“高性能”的構(gòu)成因用例而異，可以描述從小型微控制器到邊緣服務(wù)器的所有內(nèi)容，但通常您必須至少犧牲一個才能獲得其他。

但是，一種可以解決從邊緣云到端點的所有問題而無需犧牲的解決方案是 FPGA。

幾十年來，F(xiàn)PGA 一直用于提供低功耗、高性能的設(shè)計靈活性，無論應(yīng)用程序或外形尺寸如何，但它們并不完全是用戶友好的——復(fù)雜的 AI 模型和算法的不斷發(fā)展加劇了這一事實。然而，在有挑戰(zhàn)的地方通常也有機會，對于工業(yè)自動化、智慧城市、交通、醫(yī)療保健、農(nóng)業(yè)和其他市場中的邊緣人工智能用例，以及其他快速采用計算機視覺等功能的市場，機會以FlexLogix X1M 人工智能加速器。

Flex Logix X1M AI 加速器針對實時、高分辨率計算機視覺用例，這些用例運行基于 Yolov3、Yolov4 和 Yolov5 等模型的小批量深度學習工作負載。為了以比 NVIDIA Tesla T4、Xavier NX 或 Jetson TX2 等設(shè)備更高的每美元吞吐量提供視覺邊緣推理，新的 X1M M.2 模塊利用 Flex Logix 的 InferX X1 架構(gòu)，將 4K INT8 MAC 內(nèi)核組合成 64 個8 MB SRAM 和 4 GB 16 MTps LPDDR4X DRAM 支持 x 64 張量處理器陣列。

鑒于板載內(nèi)存，X1M AI 加速器本身支持 PCI Express Gen 3 或 4 的 x2 通道作為主機總線協(xié)議。PCIe 支持不僅促進了張量陣列與內(nèi)存和存儲中的數(shù)據(jù)或模型之間的高速數(shù)據(jù)傳輸，還能夠符合 M.2 2280 B+M 關(guān)鍵外形規(guī)格規(guī)格，尺寸為 22 mm （W） x 80 毫米（長）x 17 毫米深（包括散熱器）。

X1M AI 加速器的大小與口香糖差不多，消耗的功率也比時鐘收音機多一點，它真正占據(jù)了技術(shù)功率-性能尺寸維恩圖的中心。

InferX X1M 邊緣推理加速器正在運行

該平臺的張量陣列使其能夠處理具有數(shù)百層、數(shù)十個并行通道和多種算子類型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與 GPU 不同，它可以應(yīng)用于批量小至 1 的百萬像素圖像。

盡管展示了 ASIC 的性能特征，但 InferX X1M 擁有 FPGA 獨有的能力。其中包括可重新配置的數(shù)據(jù)路徑，允許設(shè)備硬件適應(yīng)新的和不同的模型技術(shù)，即使在現(xiàn)場部署之后也是如此。從本質(zhì)上講，這使這些設(shè)備能夠面向未來。

重要的是，用戶無需了解硬件開發(fā)語言或手動重新編程 FPGA 比特流即可訪問這些功能以及控制邏輯等其他功能。這要歸功于為用戶提供對低級平臺控制功能和監(jiān)控功能的內(nèi)部訪問以及可用于應(yīng)用程序配置或模型部署的外部訪問的 API。

此外，開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換 （ONNX） 格式的兼容性允許 InferX X1M 工具以最佳方式自動將框架中表示的任何模型映射到 X1 加速器。

該解決方案支持在 Windows 和 Linux 操作環(huán)境中進行開發(fā)。

Flex Logix InferX X1M 加速器入門

除了上面列出的好處之外，InferX X1M 加速器的最大優(yōu)勢可能在于它使邊緣 AI 和計算機視覺 OEM 和系統(tǒng)集成商不必設(shè)計自己的定制板。這些 M.2 模塊設(shè)計用于在 0oC 至 50oC 的溫度范圍和 10% 至 90% 的相對非冷凝濕度范圍內(nèi)可靠地運行，所有這些都具有競爭力的成本。

審核編輯：郭婷