NESY049A 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.   摘要
  2.   Authors
  3.   簡介
  4.   定義邊緣 AI
  5.   什麼是高效邊緣 AI 系統?
    1.     選擇 SoC 架構
    2.     可編程核心類型與加速器
  6.   以 TI 視覺處理器設計邊緣 AI 系統
    1.     深度學習加速器
    2.     成像和電腦視覺硬體加速器
    3.     智慧型內部匯流排與記憶體架構
    4.     系統 BOM 最佳化
    5.     使用簡單的軟體開發環境
  7.   結論

什麼是高效邊緣 AI 系統?

在高效邊緣 AI 系統中,DNN 無法自行運作。高效 AI 系統需要複雜的視覺管線,通常包含單一或多個攝影機影像處理、傳統電腦視覺,甚至需要多個 DNN。有些應用可能還需影片編碼器和解碼器。為處理所有輸入,系統需要高性能運算。此外,系統可能需要強化安全性和功能安全,以增加系統複雜性和成本。

高效邊緣 AI 系統應針對下列項目進行最佳化:

  • 性能。嵌入式處理器必須能夠提供系統所需的速度、延遲和準確度,而且即使在嚴苛的環境中也能可靠地運作。
  • 設計限制。嵌入式處理器必須在有電源和散熱限制的設計中運作,包括無風扇設計、具有被動冷卻功能或需要以電池供電方式長時間運作的設計。處理器也必須符合尺寸與重量規格,以符合實體限制。
  • 成本。實現高性能且具成本效益的處理能力,進而獲得最低可物料清單 (BOM) 成本。

若要打造高效邊緣 AI 系統,設計人員應考慮哪些架構和核心最適合完成系統所需工作。