邊緣 AI

為工業物聯網邊緣的多傳感器分析和機器學習應用提供最低的時延、功耗和成本

概述

分析和機器學習涵蓋廣泛的工業應用領域,如預測性維護、基於數字雙模型的控製、異常檢測以及許多其它用例。AMD 和 AMD 生態係統基於用戶趨勢提供多種不同的方法來滿足這些邊緣應用需求。


分析與機器學習

邊緣 AI 平台

邊緣 AI 平台

在過去的四年中,AMD 為開發完整的端到端流程進行了廣泛的工作,使軟件真人百家乐游戏开户 、硬件真人百家乐游戏开户 和數據科學家可以利用現有的 AI/ML 生態係統。在此範例中,我們設計了工具 (Vitis AI) ,使我們的客戶能夠直接解析從流行 ML 框架中保存的模型圖形和訓練權重。目前,此框架包含 Caffe、Pytorch 和 TensorFlow。我們已開發了剪枝、量化工具、編譯器、運行時和高效的可編程 IP,可讓我們在各種平台上以及在邊緣或流行的雲和服務器架構中部署您的網絡。

PYNQ - 融入 Python 生態的 Zynq 軟硬件框架

PYNQ - 融入 Python 生態的 Zynq 軟硬件框架

PYNQ 提供 Python 助力的控製、邊緣分析和機器學習。PYNQ 是 AMD 自適應 SoC 的一個軟硬件框架,可利用可編程硬件預處理傳感器及其它類型的數據,因此軟件分析在嵌入式處理器中非常高效。PYNQ 平台支持所有主要的 python 庫,如 Numpy、Scikit-Learn 和 Pandas 等。


雲服務提供商

工業趨勢是由以下因素驅動的處理從雲到邊緣的部分轉移:

  1. 物理資產需要與數據采集點最接近的低時延決策/操作(通常小於 10ms)
  2. 生成的數據通常量很大,由於運營成本、時間和隱私方麵的考慮,移動和存儲所有生成的數據是不可取的

AMD 提供業界最強大的單芯片端點嵌入式處理平台來順應該趨勢。此外,AMD 自適應 SoC 现金网博e百 係列以及與領先雲服務提供商的生態係統合作夥伴關係,不僅有助於在整個雲端和端點分布任務,而且還可將應用從雲端轉移至端點。

AWS IoT

工業物聯網 (IIoT) 正迅速促成雲連接協作控製係統的商機,這些係統可使用機器學習為工業資產敲開一係列新一代功能之門。工業控製係統供應商正在實現這一願景,他們將滿足對集成型邊緣至雲解決方案(將加速其上市進程)的需求。通過 AWS IoT,AMD 可在邊緣和雲之間提供差異化的協作機器學習功能。

  • AWS IoT Greengrass: 無縫將 AWS 擴展至邊緣器件,以便它們在對其生成的數據進行本地操作的同時,仍能使用雲技術進行管理、分析和持久存儲
  • AWS FreeRTOS: 微控製器操作係統可使小型、低功耗邊緣器件輕鬆進行編程、部署、安全保護、連接和管理
  • AWS Sagemaker: 完全托管的服務涵蓋整個機器學習工作流程,可標記和準備數據、選擇算法、訓練算法、為部署調整和優化算法、做出預測並采取行動

Microsoft Azure IoT

工業物聯網 (IIoT) 正迅速促成雲連接協作控製係統的商機,這些係統可使用機器學習為工業資產敲開一係列新一代功能之門。工業控製係統供應商正在實現這一願景,他們將滿足對集成型邊緣至雲解決方案(將加速其上市進程)的需求。通過 Microsoft Azure IoT,AMD 可在邊緣和雲之間提供差異化的協作機器學習功能。

  • Azure IoT Hub:連接、監控和管理數十億物聯網資產
  • Azure IoT Edge: 將雲智能和分析擴展到邊緣器件
  • Azure IoT Digital Twins: 構建下一代 IoT 空間智能解決方案

SoC 整合

Vitis AI

  • 支持主流框架
  • 提供一套全麵的預優化模型
  • 可定製高效且可擴展的 IP 核

Vivado ML

  • 基於 ML 的設計優化
  • 協同設計環境
  • 全新高級 DFX 功能

解決方案

解決方案提供商 說明 器件支持
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技術文檔
解決方案堆棧
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有些工業和醫療保健物聯網现金网博e百 需要用到 AMD IIoT 和 HcIoT 解決方案堆棧的所有模塊,所有的现金网博e百 都或多或少會用到一些模塊。AMD IIoT 和 HcIoT 解決方案堆棧包括 AMD 及生態係統的構建塊,其可在整個工業和醫療物聯網平台間使用。使用 AMD 工業和醫療保健物聯網係統,您不一定要從零開始。探索 AMD IIoT 和 HcIoT 解決方案堆棧的不同元素,不僅可最小化開發時間和開發成本,而且還可最大化在您的新一代工業和醫療保健物聯網平台上對設計的重複使用。