Qualcomm AI Chips zielen auf IoT Computer Vision und Machine Learning ab

Snapdragon Neural Processing Engine SDK for Artificial Intelligence Development (Februar 2019).

Anonim

10-nm-SoCs unterstützen komplexe Bildverarbeitung am Rand

Von Aalyia Shaukat, mitwirkender Autor
Qualcomm hat zwei neue System-on-Chip-Lösungen (SoCs) vorgestellt, die für intelligente visuelle Anwendungen für IoT-Plattformen entwickelt wurden. Während die meisten IoT-basierten visuellen Verarbeitungstechnologien Prozessoren veredeln, sind die QCS603 und QCS605 maßgeschneidert mit fortschrittlicher Kamera-Verarbeitungssoftware, maschinellem Lernen und Computer Vision Software Development Kits (SDKs) für intelligente Kameras. Das Potenzial dieser dicht gepackten 10-nm-FinFET-basierten Chips reicht von der Verfolgung automatisierter Geräte im industriellen IoT (IoT) bis hin zur Gesichtserkennung in Smart-City- und Home-Automation-Anwendungen. Sie sind die ersten SoCs dieser Art in der Vision Intelligence Platform von Qualcomm.

Die SoCs unterstützen sowohl 2 x 2 802.11ac Wi-Fi mit MU-MIMO- und Bluetooth 5.1-Konnektivität als auch sechs Satellitennavigationsoptionen einschließlich GPS, GLONASS, Beidou, Galileo, QZSS und SBAS. Da Wi-Fi und Bluetooth die produktivste Wahl für nicht-zellulare Kurzstreckenkommunikation sind, kann dieser Chip diese Technologien für viele kommerzielle und Verbraucher-IoT-Anwendungen verwenden. Es gibt auch Unterstützung für bis zu 4K-Video mit 60 Bildern pro Sekunde (fps) oder 5, 7 K bei 30 fps mit den Dual-16-Megapixel (MP) -Bildsensorprozessoren des Chips. Mehrere gleichzeitige Streams können auch bei niedrigeren Auflösungen aktiviert werden. Für eine signifikante digitale Signalverarbeitung (DSP) außerhalb der Cloud tragen die Chips eine 8-Kern-64-Bit-CPU mit Taktgeschwindigkeiten von bis zu 2, 5 GHz.

Qualcomms neue AI-SoCs sind in diesem 360-Kamera-Referenzdesign enthalten.

"Unser Ziel ist es, IoT-Geräte deutlich intelligenter zu machen, da wir unseren Kunden helfen, leistungsstarke intelligente Geräte, Kamerabearbeitung und Sicherheit zu liefern", sagt Joseph Bousaba, Vice President, Product Management, in seiner jüngsten Pressemitteilung . "AI ermöglicht bereits Kameras mit Objekterkennung, Verfolgung, Klassifizierung und Gesichtserkennung, Roboter, die Hindernisse selbstständig vermeiden, und Action-Kameras, die eine Videozusammenfassung Ihres letzten Abenteuers lernen und generieren, aber das ist erst der Anfang."

All diese Hardware soll wirklich leicht in Qualcomms native Engine der dritten Generation, dem Qualcomm Snapdragon, integriert werden . Diese Software zur neuronalen Verarbeitung enthält mehrere häufig verwendete Analyse-, Optimierungs- und Debugging-Tools, mit denen Unternehmen bereits trainierte Netzwerke einfacher in die Plattform portieren können. Die Bildsignalprozessoren (ISPs) passen in den relativ jungen Markt der Kantenverarbeitung, in dem die gesamte komplexe Datenverarbeitung im Gerät statt im Web über eine IP-Verbindung mit hohem Durchsatz stattfinden kann. Dies spart im Wesentlichen Zeit und erhöht das Sicherheitsniveau, da die Daten nicht zu viele "Hände" durchlaufen müssen. Dies wäre insbesondere in IIoT-Anwendungen nützlich, in denen die Antwortzeiten der Geräte im Millisekundenbereich liegen. Darüber hinaus kann die intelligente Gesichtserkennung, die heute zur Erfassung von Personen in Städten eingesetzt wird, auch in kleinerem Maßstab für die Sicherheit zuhause eingesetzt werden.