Pour la première fois, Xilinx fait son entrée sur le marché du système sur module (SOM)

Lors du développement de systèmes matériels pour des applications d'intelligence artificielle, l'une des considérations les plus cruciales est le délai de mise sur le marché. C'est pour cette raison que de nombreuses entreprises choisissent d'utiliser des FPGA plutôt que des ASIC; Les FGPA offrent une mise sur le marché plus rapide, plus de flexibilité et la possibilité d'itérer facilement sur une conception. 

Pourtant, les FGPA ne sont pas non plus une solution parfaite, nécessitant une maîtrise des langages de description de matériel ésotérique (HDL). Pour ceux qui ont besoin d'adaptabilité et de délais de mise sur le marché rapides sans apprendre les HDL, une autre solution est un système sur un module (SOM). 

Aujourd'hui, Xilinx, pionnier du FPGA, a annoncé que c'était le cas. All About Circuits s'est entretenu avec Chetan Khona et Evan Leal de Xilinx pour entendre plus de détails sur la sortie de première main. 

 

Qu'est-ce qu'un SOM? 

Un peu comme un SoC, qui intègre un certain nombre de CI différents sur une seule puce, y compris les SoC, les GPU, les FPGA, la mémoire, l'alimentation et les périphériques, sur un petit PCB préfabriqué.

 

Pour la première fois, Xilinx fait son entrée sur le marché du système sur module (SOM)

Répartition de base du K26 SOM. Image utilisée avec l'aimable autorisation de

 

L'avantage des SOM est clair: les ingénieurs n'ont plus besoin de passer énormément de temps à intégrer tous leurs composants sur un PCB et peuvent à la place commencer avec une carte en main.

«Les SOM font essentiellement abstraction du matériel afin que les développeurs puissent concevoir au niveau de la carte au lieu d'avoir à concevoir au niveau de la puce», explique Evan Leal, directeur du marketing produit chez Xilinx.

«Les concepteurs de matériel ont tendance à aimer les SOM car ils peuvent éviter le travail de conception de moindre valeur, comme les interfaces de mémoire. Les développeurs de logiciels ont tendance à aimer les SOM car ils peuvent commencer leur travail très tôt, soit en parallèle, soit même avant le matériel dans certains cas. » 

Selon Xilinx, le marché des SOM croît d'environ 11% d'une année sur l'autre avec un objectif d'environ 2.3 milliards de dollars d'ici 2025. 

 

Xilinx Kria: une nouvelle famille de SOM 

La grande nouvelle de Xilinx aujourd'hui est la sortie de Kria, la nouvelle famille de SOM de la société. Le, qui a été spécialement conçu pour les applications d'IA basées sur la vision pour le déploiement de périphérie.

Du point de vue matériel, le K26 est basé sur Xilinx et comprend un sous-système Arm Cortex – A53 Quad-Core. Le système prend en charge le codec vidéo 4K 60p et peut atteindre 1.4 TOPS à l'inférence. Certains périphériques intégrés incluent 4 Go de mémoire DDR64 4 bits, une connectivité Ethernet 40 G et quatre connexions USB. Avec 245 E / S, le K26 est suffisamment flexible pour fonctionner avec n'importe quelle interface ou capteur. 

 

Schéma fonctionnel du K26. Image utilisée avec l'aimable autorisation de
 

Pour l'IA de bord, la puissance est une considération majeure. Le directeur de l'industrie, de la vision, de la santé et des sciences de Xilinx - et co-créateur du Kria SOM - Chetan Khona décompose les performances de puissance du K26: «Les applications typiques qui fonctionneront sur le K26 vont fonctionner sous 10 watts. À l'état d'équilibre normal, vous parlez de 8 watts ou moins dans la plupart des cas. Dans une application très intensive, vous pourriez regarder jusqu'à environ 15 watts en général. » 

 

Vision AI en Afrique du Sud et au-delà

Lors de la création de Kria SOM, Xilinx a été confronté à une question: de quoi le marché de la vision a-t-il besoin pour réduire la complexité de conception des applications d'IA? Trois exigences sont devenues claires: 

  1. Plates-formes prédéfinies avec solutions matérielles et logicielles pour un déploiement plus rapide
  2. Flexibilité pour personnaliser les produits finis pour différents cas d'utilisation
  3. Des outils pour accélérer les modèles d'IA pour réduire les coûts et la latence

 

Pour la première fois, Xilinx fait son entrée sur le marché du système sur module (SOM)

Représentation d'un Kria SOM utilisé pour une application de reconnaissance faciale. Image utilisée avec l'aimable autorisation de Xilinx
 

Avec ces exigences à l'esprit, Xilinx voit le K26 maintenant terminé trouver sa place dans des applications telles que la détection d'objets à haute vitesse dans les caméras de circulation intelligentes, l'analyse de la vente au détail (y compris le suivi et l'identification d'objets) et l'inspection visuelle dans les usines intelligentes.

Il y a déjà eu des réussites avec le K26. Par exemple, Kutleng Engineering Technologies utilise des caméras intelligentes basées sur Kria pour suivre la faune dans les parcs nationaux sud-africains. La société affirme avoir été en mesure de lancer ses produits dans les deux mois grâce à l'utilisation de Kria. 

 

Développement simple, même sans expérience FPGA

Xilinx a enrichi cette première version de SOM avec une multitude de matériels et de ressources de développement. D'une part, Xilinx a adopté une approche «d'application accélérée» avec ce nouveau portefeuille, ce qui signifie que les développeurs de logiciels peuvent utiliser les meilleurs outils de conception tels que TensorFlow, Pytorch ou Caffe - avec Python, OpenCL, C ou C ++ - pour saisir des modèles d'IA personnalisés et code d'application. Les Kria SOM prennent également en charge PetaLinux et Ubuntu Linux basés sur Yocto pour la personnalisation intégrée.

 

Pour la première fois, Xilinx fait son entrée sur le marché du système sur module (SOM)

On dit que l'environnement de développement Vitis offre aux concepteurs plus de flexibilité dans le développement de l'IA. Image utilisée avec l'aimable autorisation de Xilinx

 

Xilinx s'est associé à ses partenaires de l'écosystème pour étendre les offres de l'App Store Xilinx - le soi-disant «premier magasin d'applications intégré pour les applications de périphérie» - pour les SOM de Kria. Celles-ci peuvent aller de la détection faciale au traitement du langage naturel, etc. 

 

Pour la première fois, Xilinx fait son entrée sur le marché du système sur module (SOM)

Kit de démarrage Kria KV260 Vision AI. Image utilisée avec l'aimable autorisation de Xilinx
 

En plus du K26, la société a également publié un kit de démarrage pour l'évaluation et le développement. Xilinx affirme qu'il s'agit d'une plate-forme prête à l'emploi pour la conception d'applications d'IA de vision, permettant aux concepteurs, même ceux qui n'ont aucune connaissance FPGA, de se lancer dans un projet en moins d'une heure.