隨著以人工智能技術(shù)為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮的來臨，如今，AI 正越來越多地被部署于邊緣應(yīng)用，這些應(yīng)用要求以低時延、低功耗和小封裝尺寸執(zhí)行大量數(shù)據(jù)處理。

要想實現(xiàn)這一綜合要求就必須為整體 AI 流程和非 AI 流程都進(jìn)行提速，這也要求加速平臺必須具備靈活應(yīng)變的能力。在此背景下，賽靈思推出自適應(yīng) SOM為 AI 賦能邊緣應(yīng)用提供了更高效的解決方案。

自適應(yīng) SOM 的研發(fā)思路

在構(gòu)建一款 AI 賦能邊緣應(yīng)用的過程中可能會遇到大量可用的方案。在眾多行業(yè)中，通用方法是硬件設(shè)計團(tuán)隊開展“芯片先定”的策略，盡管這種方法能切實提供高度優(yōu)化的實現(xiàn)方案，但需要耗費大量開發(fā)時間與成本才能達(dá)到量產(chǎn)就緒狀態(tài)。 為節(jié)省研發(fā)支出和時間，賽靈思設(shè)計團(tuán)隊采用了集成度更高的解決方案，即自適應(yīng)系統(tǒng)模塊（SOM）。SOM 提供了一個完整的可量產(chǎn)化計算平臺，與“芯片先定”開發(fā)相比，可節(jié)省大量開發(fā)時間和成本。此外，SOM 還能插入更大型的邊緣應(yīng)用中，既能為定制實現(xiàn)方案帶來靈活性與易用性，又縮短了現(xiàn)成解決方案的上市時間。

自適應(yīng)計算為 SOM 提供技術(shù)支持

對于 AI 賦能的邊緣應(yīng)用而言，自適應(yīng)計算是最具前景的支持技術(shù)之一。自適應(yīng)計算涵蓋了一套綜合全面的設(shè)計與運(yùn)行時軟件集，這些軟件結(jié)合起來，造就了一款獨特的自適應(yīng)平臺，在此之上可以開發(fā)高度靈活且高效的系統(tǒng)。 借助自適應(yīng)計算，無需 ASIC 等定制芯片器件涉及的設(shè)計時間和前期成本就能實現(xiàn) DSA，這便于為任何給定領(lǐng)域迅速開發(fā)靈活的、經(jīng)優(yōu)化的解決方案，包括 AI 賦能的邊緣應(yīng)用。此外，自適應(yīng)計算允許為應(yīng)用專門開發(fā)硬件，而且如果工作負(fù)載或標(biāo)準(zhǔn)發(fā)生演進(jìn)，仍能根據(jù)需要靈活適應(yīng)。

自適應(yīng) SOM 為開發(fā)者賦能

自適應(yīng) SOM 是一種面向邊緣應(yīng)用的理想平臺，不論是對于硬件開發(fā)者還是軟件開發(fā)者而言，它都擁有固定芯片技術(shù)的 SOM 所不能比擬的獨特優(yōu)勢。 對于硬件開發(fā)者而言，適應(yīng) SOM 能夠支持開發(fā)者使用現(xiàn)成的、可量產(chǎn)化的解決方案，從而省去大量的開發(fā)成本和時間。與典型“芯片先定”方式相比，基于 SOM 的設(shè)計可助力嵌入式視覺應(yīng)用提前 9 個月完成。此外，自適應(yīng) SOM 還支持設(shè)計流程后期的修改設(shè)計。 對于軟件開發(fā)者而言，自適應(yīng) SOM 可以在其熟悉的 Python、C++、TensorFlow 和 PyTorch 等環(huán)境下，為其提供易于使用、開箱即用的體驗。除了預(yù)構(gòu)建平臺和 API ，綜合全面的軟件工具還能實現(xiàn)自適應(yīng)硬件的完全定制，從而進(jìn)一步提升靈活性和優(yōu)化水平。

原文標(biāo)題：開箱+研討會，深入了解 KRIA SOM

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