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[导读]边缘端的图像和视觉处理需要AI的加持,而受限于边缘端资源的紧张,如何实现高性能低功耗的AI应用是一个难题...

人工智能已经并不仅仅是超算中心的工作了,从近年来的趋势来看,人工智能的部分计算分析工作已经从云端蔓延至边缘端。人工智能不是目标,各类应用的整体体验提升才是最终目的。所以人工智能作为一种有效的提升手段,不仅仅要部署在超算中心,其实从边缘端就要开始进行布局。纵然不同层次的计算主体中的资源有所不同,但边缘侧同样也非常需要有自己的人工智能存在。

如何在边缘计算中实现高性能低功耗的AI图像视觉分析?

图片来源: Hitesh Choudhary  上传至Unsplash

目前图像和视频的处理是AI边缘端最火的应用方向之一,既要具备多通道视频信号实时准确的分析,同时还要功耗保证在尽量低的水平,这就给边缘侧的AI图像视觉分析计算解决方案提出了较高的要求。而近日由鸿海推出的高密度计算、高效能且无风扇的边缘计算装置"BOXiedge"就可以很好地满足这些需求,在BOXiedge中扮演其中功不可没的图像处理工作的就是由Socionext推出的高效能平行计算处理器"SynQuacer"——SC2A11。

近日21ic记者就该SoC的相关技术和应用与索喜科技(上海)有限公司的销售总监赵辉进行了采访。

21ic:可否分享下目前Socionext目前的业务状况,在中国区的业绩表现如何。

Socionext的整体业务保持着平稳的发展,海外市场营收比例在不断扩大,约占集团总收入的45%,其中中国市场是Socionext最重要的海外市场之一。近几年,中国半导体芯片行业一直处于高速发展状态,安防监控系统由高清化向智能化演进、物联网应用逐渐规模化落地、汽车自动驾驶、人工智能技术兴起,为整个行业带了许多机会。

如何在边缘计算中实现高性能低功耗的AI图像视觉分析?

图片来源:Socionext官网

作为日本领先的SoC厂商,Socionext在公司成立之初便来到了中国,在成立至今的5年里积极拓展中国本土市场,开展深入合作,助力通讯、汽车、超高清视频行业的多家公司实现了自主研发,带动国内技术能力。前不久,“新基建”一词被顶上了热搜,这为市场发展指明了新方向。新基建顾名思义数字化建设,而数字化建设离不开芯片。Socionext期望深度参与,充分利用积累的技术经验为市场提供高性能、高可靠性芯片的同时,助力一批又一批的本土企业开展自主研发,使数字化技术赋能产业升级。

21ic:在"BOXiedge"的方案中,鸿海、Hailo和Socionext三方是如何开展合作的?

目前传统云服务器系统普遍存在成本过高、能源消耗过多、空间占用过多等问题,因此在物联网应用场景中处理和分析传感器获取的数据,特别是视频数据时通常会出现延迟较高、信息安全的隐患。AI边缘计算利用传感器和设备上搜集到的海量数据可以实现智慧零售、城市、工业物联网等,能为客户提供超凡的体验。为解决这一瓶颈,Socionext推出了多核ARM处理器"SynQuacer™"系列SoC。SynQuacer SoC是具有低功耗、高性能处理的特点,能为AI边缘计算的视频分析提供强有力的处理。

如何在边缘计算中实现高性能低功耗的AI图像视觉分析?

图片来源:Socionext官网

此次三方合作,将Socionext SynQuacer SoC与Hailo-8深度学习处理器、Foxconn BOXiedge结合,充分验证了AI边缘计算解决方案的性能和效率优势。该方案可在边缘计算中实时处理分析超过20路流媒体,高密度计算核心、低功耗的特性以及内置VMS影像管理系统确保了AI应用所需的高画质输出。

21ic:在此次与鸿海和Hailo合作推出的AI边缘计算图像处理解决方案中,Socionext的"SynQuacer" SC2A11在整个方案中起到了什么作用?

Socionext SynQuacer SC2A11是整个解决方案的基石,它为低成本、高集成、高性能服务器系统提供了坚实的基础。SynQuacer SC2A11集成了24个低功耗ARM Cortex内核,支持高达64 GB的DDR4-2133 ECC存储器,拥有2大功能特点:

首先,SynQuacer SC2A11可通过现有以太网连接多个IP摄像机,实现高效视频管理(VMS)。在SynQuacer上安装视频集成管理系统,可连接10-20IP摄像机(35W功耗)进行实时AI处理。结合高效的视频管理系统VMS,用户可查看多个站点的位置,通过AI加速器检索目标,并对VMS用户进行报警通知,使用户对事件能做出快速反应。用户还可以调阅历史视频,或添加其他应用程序,对所需功能的操作性、实用性进行深度开发,灵活使用。

其次,它支持强大的AI推论处理。与Hailo-8 AI处理器组合后,SynQuacer能对传感器输出内容进行初步处理后,提取需要推论处理的数据,实现如影像分类、影像侦测、人体姿势侦测等AI推论处理。

如何在边缘计算中实现高性能低功耗的AI图像视觉分析?

图片来源:Socionext官网

21ic:疫情是否有给Socionext带来一些挑战或者机遇?

对于电子行业来说,疫情既是逆境也是一种机遇。受疫情影响,电子产品出货量大幅下滑。但与此同时,人工智能、大数据等的新兴科技应用在新冠肺炎疫情的防控工作中成为了亮点。无论是重点地区客流、发热个体高效筛查,还是无人机或机器人防控作业中,人工智能和大数据分析为高效、科学防控提供了有力的保障和支持。这些新兴技术还有望与更多的产业相结合,催生出更多的新技术、新产业、新模式,推动传统行业转型升级。

本次携手两家公司共同推出的BOXiedge便是新型应用之一,有望加速推动AI边缘计算场景落地,Socionext SynQuacer为整个解决方案提供了坚实的基础。除此之外,Socionext SoC还在成像、网络方面拥有行业领先的技术资源,能为更多的人工智能新型应用、大数据中心建设提供强有力的产品和技术支持。

 

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