JAJY134A january   2022  – march 2023 AM67 , AM67A , AM68 , AM68A , AM69 , AM69A , TDA4AEN-Q1 , TDA4AH-Q1 , TDA4AL-Q1 , TDA4AP-Q1 , TDA4APE-Q1 , TDA4VE-Q1 , TDA4VEN-Q1 , TDA4VH-Q1 , TDA4VL-Q1 , TDA4VM , TDA4VM-Q1 , TDA4VP-Q1 , TDA4VPE-Q1

 

  1.   概要
  2.   Authors
  3.   概要
  4.   エッジ側での AI の定義
  5.   効率的なエッジ AI システムとは。
    1.     SoC アーキテクチャの選択
    2.     プログラム可能なコア・タイプとアクセラレータ
  6.   テキサス・インスツルメンツのビジョン・プロセッサを使用したエッジ AI システムの設計
    1.     ディープ・ラーニング・アクセラレータ
    2.     イメージングおよびコンピュータ・ビジョンのハードウェア・アクセラレータ
    3.     スマート内部バスおよびメモリ・アーキテクチャ
    4.     最適化されたシステム BOM
    5.     使いやすいソフトウェア開発環境
  7.   まとめ

スマート内部バスおよびメモリ・アーキテクチャ

複数のコアを同時に実行する際のさまざまなコアの閉塞や遅延を防止するために、プロセッサのデータ移動とメモリ・アーキテクチャを監視することは、システム全体の性能を最大化するのに役立ちます。

テキサス・インスツルメンツのビジョン AI プロセッサは、ノンブロッキング・インフラによる高帯域バス・インターコネクトと大容量の内部メモリを備えています。複数のプログラム可能な DMA エンジンにより、非常に高速なデータ移動を自動化します。この設計により、ハードウェア・アクセラレータの使用率が高くなり、ダブル・データ・レート (DDR) の帯域幅が大幅に節約されます。DDR インスタンスの数を減らすと、DDR アクセスで使用される電力量が減少するため、システム全体の消費電力が削減されます。