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

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

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。

GUID-02B99BA8-6090-447A-8F86-B5AB1F269B10-low.png図 3 ビジョン・アクセラレータの機能。

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。