ビジョン・ベースのエッジ AI システムには、多くの場合、シングルまたはマルチカメラの画像処理と従来のコンピュータ・ビジョン・タスクが含まれています。CPU または GPU では、これらのタスクは多くの電力を消費し、スループットに制限があります。

このクラスのエッジ AI プロセッサ SoC は、ビジョン処理アクセラレータ・コアでの、ISP、レンズ歪み補正、マルチスケーリング、バイラテラル・ノイズ・フィルタリングなどの演算集中型の低レベル・ブルートフォース・ピクセル処理ビジョン・タスクをハードウェアで高速化します。図 3 に示すように、深度とモーションの認識アクセラレータ・コアは、ステレオの奥行き推定と高密度のオプティカル・フローを高速化し、環境の認識を強化するのに役立ちます。

これらのタスクをハードウェアで高速化すると、低消費電力と小型化が実現します。これらのタスクはハードウェアで高速化されますが、構成可能なため、システムのニーズを最適に満たすようにアクセラレータ機能を使用することで、柔軟に対応できます。

このような統合と高速化により、カスタム ISP や FPGA の必要性がなくなり、CPU の処理能力を解放して、演算集中型のイメージングやビジョンのタスクをハードウェアで処理することができます。たとえば、単一のビジョン処理アクセラレータ・コアで、最大 8 台の 2 メガピクセルまたは 2 台の 8 メガピクセルのカメラを 30fps で処理することができます。深度とモーションの処理を行うアクセラレーション・コアは、ステレオの奥行き推定を毎秒 80 メガピクセル、モーション・ベクトルを毎秒 150 メガピクセルで実行できます。