基于FPGA架构设计 实现实时视频分析低延迟低功耗

实时视频分析需要快速的进行物体识别并进行跟踪,因此需要非常低的延迟和超高的计算性能,传统的解决方法一般是采用GPU(graphical processing units,图像处理单元),但是在FPGA面前就不再显得那么有优势了,TeraDeep推出的基于FPGA架构设计提供了更快的分析速度,与最先进的GPU方案相比,延迟降为四分之一,同时功耗也降低为一半。

基于FPGA架构设计 实现实时视频分析低延迟低功耗

【安防在线 www.anfang.cn】TeraDeep公司是一家专业从事神经网络和深度学习方面应用研究与开发的高科技公司,它向客户提供全面的AI(artificial intelligence,人工智能)解决方案,包括专用的硬件平台设计及相关AI应用软件开发。目前TeraDeep合作伙伴有Xilinx、Micron(镁光)和AlphaData等,其目标是打造一座AI城市,从各方面提高人们的日常生活。

视频分析和图像识别是AI领域非常重要的应用,随着科技的发展对解决方案的系统性能提出了更高的要求,例如进行实时视频分析并识别1000个对象这就要求系统具有相当高的计算能力。近日TeraDeep公司推出了行业突破性的图像识别和视频分析解决方案,除了该公司开发的一系列高级深度学习算法,其硬件平台采用的是合作伙伴Micron和Xilinx共同设计的AC-510加速器核心板卡和PCIe接口底板,集成了Xilinx Kintex UltraScale KU060 FPGA和Micron HMC(Hybrid Memory Cube,混合存储立方体)。

图1 AC-510高性能计算加速器核心板卡

图1 AC-510高性能计算加速器核心板卡

实时视频分析需要快速的进行物体识别并进行跟踪,因此需要非常低的延迟和超高的计算性能,传统的解决方法一般是采用GPU(graphical processing units,图像处理单元),但是在FPGA面前就不再显得那么有优势了,TeraDeep推出的基于FPGA架构设计提供了更快的分析速度,与最先进的GPU方案相比,延迟降为四分之一,同时功耗也降低为一半。

基于FPGA架构设计 实现实时视频分析低延迟低功耗

关于软件方面则采用的是TeraDeep公司开发的TD Accel™深度学习加速技术,该公司开发了一系列深度学习高级算法。这当然少不了合作伙伴Xilinx和Micron的共同合作,起初Xilinx提供了各种不同的FPGA板卡进行系统原型验证和测试,后来系统计算性能需要更高的数据带宽,Micron科技提供了HMC技术,明显提升了实时视频分析处理的速度,尤其是执行卷积神经网络算法的时候,因此带宽的突破是革新下一代高性能计算方案的关键。

TeraDeep与其合作伙伴Xilinx、Micron将开展更紧密的合作,同时也欢迎更多厂商的加入。

图2 TeraDeep实时视频图像识别效果动图演示

图2 TeraDeep实时视频图像识别效果动图演示

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