JAJY134A january   2022  – march 2023 TDA4VM , TDA4VM-Q1

 

  1.   概要
  2.   Authors
  3.   概要
  4.   エッジ側での AI の定義
  5.   効率的なエッジ AI システムとは。
    1.     SoC アーキテクチャの選択
    2.     プログラム可能なコア・タイプとアクセラレータ
  6.   テキサス・インスツルメンツのビジョン・プロセッサを使用したエッジ AI システムの設計
    1.     ディープ・ラーニング・アクセラレータ
    2.     イメージングおよびコンピュータ・ビジョンのハードウェア・アクセラレータ
    3.     スマート内部バスおよびメモリ・アーキテクチャ
    4.     最適化されたシステム BOM
    5.     使いやすいソフトウェア開発環境
  7.   まとめ

SoC アーキテクチャの選択

組込みプロセッサの設計オプションには、同種のアーキテクチャと異種アーキテクチャの 2 種類があり、通常、特定のタスクを処理するために特殊な処理機能を搭載しています。必要なコア・タイプに基づいて、エッジ AI システムのニーズに最適なアーキテクチャはどれかを評価する必要があります。

エッジ側 AI システムの目標は、AI、ビジョン、ビデオ、その他のタスクを最適なコアで実行し、その結果として得られるシステムが、1 ワットあたりの性能、1 秒あたり、1 TOPS あたりの性能、およびコスト、サイズ、重量について最適化されるようにすることです。エッジ AI システムには、適切なタスクに適切なコアを備えた異種アーキテクチャが重要です。

異種アーキテクチャを持つすべてのプロセッサが同じように設計されているわけではありません。シリコン・ベンダは、適切な処理機能またはプロセスを選択し、それらの機能をハードウェアで高速化するか、構成可能にするか、またはプログラム可能にするかを決定する必要があります。また、システムへのコアの統合にも注意を払う必要があります。バス・アーキテクチャとメモリ・サブシステムは、コア間の効率的なデータ移動を可能にする必要があります。

SoC のタスク・アクセラレーション用のコア・タイプが正しくない場合、効率的に管理されていないコアが多すぎる場合、バス・インフラストラクチャとメモリ・サブシステムが非効率的である場合、ビジョン・ベースのエッジ AI システムは、効果的ではない可能性があります。