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
概要 このホワイト・ペーパーは、効率的なエッジ AI (人工知能) システムを製作するための要件と、異種アーキテクチャやスケーラブル AI の性能を活用して、ビジョン AI プロセッサが性能を最適化する方法について説明します。
![]() | エッジ側での人工知能の定義。エッジ AI 処理は、さまざまな種類のシステムで活用できます。 |
![]() | 実用的なエッジ AI システムとは。どのアーキテクチャとコアが、システムに必要なタスクを最も的確に完了するかを検討します。 |
![]() | TDA4 や AM6xA システム・オン・チップ (SoC) などのビジョン AI プロセッサでエッジ AI システムを設計する。これらの SoC は、スケーラブルなスループットとコンピューティング性能を低消費電力で、より低いシステム BOM コストで提供するように設計されています。 |
消費者が製品をオンラインで注文する場合、自動化により、原材料の作成、倉庫の生産性の向上、宅配の促進 (時にはわずか数時間後にされることも) まで、プロセスのあらゆる段階で効率が向上します。自動化におけるこのような目覚ましい進歩を継続するには、より優れた機械認識とミスの少ない知能が必要であり、それは人工知能 (AI) をエッジ・デバイスに導入することで実現できます。
より速い、よりスマートで、より正確なシステムを構築するには、より多くのセンサからより多くのデータを取得し、処理能力を向上させる必要があります。ただし、より多くのデータとコンピューティングは、システムの性能に加え、消費電力とコストの要件に課題をもたらします。システムの最適化と開発サイクル時間の短縮には、エッジ AI システムを設計するための実用的なアプローチが必要です。
エッジ側での AI は、AI アルゴリズムがクラウドではなくローカル・デバイスで処理されるときに発生し、ディープ・ニューラル・ネットワーク (DNN) が主要なアルゴリズム・コンポーネントである産業用および車載用アプリケーションにおいて可能性を拡大しています。サイズに制約があり、消費電力と放熱に制約があり、コストに制約がある環境で効率的に動作するために、エッジ AI アプリケーションには高速で低消費電力の処理能力と、アプリケーションやそのタスクに固有の高度な統合が必要です。図 1 に、エッジ AI 処理を使用して性能と効率を向上させることができるアプリケーションの一部を示します。たとえば、ビジョン入力を使用するエッジ AI システムは、製造ラインで品質管理を行うために 1 台のカメラを実装することも、自動車や移動ロボットの機能安全をサポートするために複数のカメラを実装することもできます。
エッジ AI システムは、倉庫や工場の効率を改善するのに役立ちます。都市、建設、農業をより安全で効率的にします。家庭や小売店をスマートにします。効率的なエッジ AI 処理を必要とするいくつかのシステムを見てみましょう。
表 1 に、各種アプリケーションのシステム要件を示します。
ADAS | ロボット | スマート・リテール | マシン ビジョン |
エッジ AI ボックス | |
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ディープ・ラーニング・アクセラレータ | x | x | x | x | x |
マルチカメラ画像信号処理 (ISP) | x | x | x | x | x |
ビジョン・アクセラレータ | x | x | x | x | x |
深度とモーションのアクセラレータ | x | x | x | x | x |
イーサネット・スイッチ | x | x | x | ||
PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) スイッチ | x | x | |||
機能安全 | x | x |
効率的なエッジ AI システムでは、DNN は単独で動作することはできません。効率的な AI システムには、複雑なビジョン・パイプラインが必要です。これには、多くの場合、単一または複数のカメラの画像処理、従来のコンピュータ・ビジョン、場合によっては複数の DNN が含まれます。一部のアプリケーションでは、ビデオ・エンコーダとデコーダも必要になる場合があります。これらすべての入力を処理するには、システムに高性能なコンピューティングが必要です。さらに、システムのセキュリティと機能安全の強化が必要になる場合があり、システムの複雑さとコストが増大します。
効率的なエッジ AI システムは、以下の観点で最適化する必要があります。
効率的なエッジ AI システムを構築するには、設計者は、どのアーキテクチャとコアがシステムに必要なタスクを最適に完了するかを検討する必要があります。