Xilinx 以全球至高 AI 单位功耗性能扩展边缘计算领先地位
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2021 年 6 月 10 日,中国北京——自适应计算领先企业赛灵思公司今日宣布推出 VersalTM AI Edge 系列,其旨在支持从边缘到终端的 AI 创新。Versal AI Edge 系列可提供较之 GPU[1] 4 倍的 AI 单位功耗性能,以及较之上一代自适应 SoC 10 倍的计算密度,是面向下一代分布式智能系统的全球最具可扩展性且灵活应变的产品组合。
图:赛灵思Versal AI Edge 系列
Versal AI Edge 自适应计算加速平台( ACAP )可为多种应用提供智能功能,包括具备最高级别功能安全性的自动驾驶、协作性机器人、预测性工厂以及医疗系统。该产品组合采用 AI 引擎-机器学习( AIE-ML )架构,可提供较之以往 AI 引擎 4 倍的机器学习算力,同时还集成了全新加速器 RAM 与增强的存储器层级,以应对不断演进的 AI 算法。这些架构创新随之带来的是相比 GPU 高达 4 倍的单位功耗性能和更低时延,进而使得边缘器件的功能更为强大。
AI 赋能的自动化系统要求高计算密度,这样才能从传感器到 AI 再到实时控制进行整体应用加速。相比于Zynq® UltraScale+™ MPSoC,Versal AI Edge 器件能够提供 10 倍计算密度,从而实现这一目标。此外,Versal AI Edge 器件还支持多种安全标准,包括工业( IEC 61508 )、航空电子( DO-254/178 )以及汽车( ISO 26262 ),助力供应商达到 ASIL C 随机硬件完整性和 ASIL D 系统完整性等级。
赛灵思产品管理与营销高级总监 Sumit Shah 表示:“为了应对新的需求与场景,边缘计算应用需要一种架构,能够在严苛的散热与时延限制下提供一系列灵活的计算处理。Versal AI Edge 系列为需要更高智能水平的各种应用提供了这些关键特性。凭借这一点,在涵盖从智能边缘传感器到 CPU 加速器等多种器件的 Versal 产品组合中,Versal AI Edge 系列得以成为其中至关重要的成员。”
VDC Research 物联网及嵌入式技术高级分析师 Dan Mandell 表示:“边缘端市场机遇正呈指数级增长。从 2021 年到 2025 年,用于这些独特应用的 AI 芯片组市场规模预计将增加一倍以上。赛灵思 Versal AI Edge 系列是专为 AI 任务所打造的设计,聚焦性能加速的同时还保持了可扩展性和低功耗,是一款能够应对这些重要市场的引人瞩目的解决方案。”
Versal AI Edge 系列采用业经量产验证的 7nm Versal 架构,并针对低时延 AI 计算进行微型化处理,其功效水平低至 6 瓦且符合边缘应用中的安全与保密要求。作为一款搭载多样化处理器的异构平台,Versal AI Edge 系列能够令引擎匹配于算法,以标量引擎支持嵌入式计算、以自适应引擎支持传感器融合和硬件灵活应变、以智能引擎支持 AI 推断,其可扩展至高达 479( INT4 ) TOPS[2],这一点是面向边缘应用的 ASSP 和 GPU 无法比拟的,同时还能支持视觉、雷达、激光雷达( LiDAR )以及软件定义的无线电等高级信号处理工作负载。
图:赛灵思Versal AI Edge 系列
连接模块涵盖:符合边缘应用所有必要协议的 LPDDR-4266、32Gb/s 收发器;40G 多速率以太网;配备 CCIX 的 PCIe® Gen4;原生支持最高 8 百万像素以及更高分辨率视觉传感器的 MIPI。这些连接模块对于 L2 乃至更高级的 ADAS 至关重要。借助更加强大的 AI 引擎和含有加速器 RAM 的强化的存储器层级,Versal AI Edge 系列是众多市场中更广泛应用的理想选择。
硬件和软件开发者均可运用 Versal AI Edge ACAP,它所提供的设计入门渠道适用于所有开发者,包括面向硬件开发者的 Vivado® 设计工具、面向软件开发者的 Vitis™ 统一软件平台、面向数据科学家的 Vitis AI,以及面向平台目标应用的特定领域开发系统、框架和加速库。
Versal AI Edge 系列是 Versal ACAP 产品组合的最新成员。Versal ACAP 是完全软件可编程的自适应 SoC,其性能与灵活性远超传统 CPU、GPU 和 FPGA。ACAP 可以在硬件和软件层进行修改,从而动态适应从边缘到云的各种应用和工作负载需求。Versal AI Core 和 Versal Prime 器件已全面投产。与此同时,Versal Premium ACAP现已提供样品。
供货情况
Versal AI Edge 系列设计文档和支持已对早期试样用户开放,预计于 2022 年上半年出货,同时还将包括车规级器件路线图。