reVISION vereinfacht Entwicklung FPGA-basierter Erkennungssysteme

21. März 2017, 12:16 Uhr
reVISION vereinfacht Entwicklung FPGA-basierter Erkennungssysteme
reVISION vereinfacht Entwicklung FPGA-basierter Erkennungssysteme
Die Entwicklung von FPGA-Anwendungen war noch nie einfach und der Fakt, dass die Anwendungen immer leistungsfähiger werden, macht die Sache nicht besser. Geräte mit mehr Leistung steigern die Nachfrage nach dieser Leistung und es werden Geräte mit noch mehr Leistung entwickelt – ein Teufelskreis. Wer mit diesen stetig komplexer werdenden Applikationen zu tun hat, dem fehlt die Zeit, die Hardware bis in den kleinsten Winkel auszuloten. Aus diesem Grund stellen die Hersteller High-level-Tools, Libraries, Stacks, IP-Blocks etc. als Unterstützung zur Verfügung.

Aufgrund dieser Entwicklung hat der FPGA-Pionier Xilinx jetzt den reVISION-Stack veröffentlicht, der für intelligente Erkennungssysteme gedacht ist. Der neue Stack ergänzt den Reconfigurable Acceleration Stack, der auf maschinelles Lernen abzielt. Denkbare Anwendungen sind kooperative Roboter (sogenannte Cobots von „Collaborative robots“) Drohnen mit Erkennungs- und Vermeidungsfähigkeiten, Augmented Reality, autonomes Fahren, automatische Überwachung und medizinische Diagnostik.

Der neue Stack erlaubt die Entwicklung selbst mit nur geringer Hardware-Expertise, die Entwicklung komplexer Applikationen mit Hilfe von C/C++/OpenCL und dem hoch optimierten Stack, sodass schneller ansprechende Erkennungssysteme möglich sind. Laut Hersteller ergibt sich selbst im Vergleich zu GPUs und SoCs wie etwa Nvidia Tegra mit reVISION eine Verbesserung bei Bildern/Sekunde/Leistung um den Faktor 6 beim maschinellen Lernen und bis zum Faktor 40 bei der Bildverarbeitung. Selbst die wichtige Latenz wird auf 1/5 gegenüber GPUs und SoCs verbessert.

Trotz diesen Bemühungen ist die FPGA-Anwendungsentwicklung immer noch nicht einfach, aber dieser Stack führt in die richtige Richtung.
 
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