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Bildverarbeitung von der Edge bis in die Cloud
Anwendungen erfordern zunehmend Lösungen, die hohe Ansprüche an Echtzeit-Performance und Flexibilität erfüllen können. So sollen Anforderungen an Bildauflösung und anpassbaren Durchsatz (1080p60 bis 8K60) verwaltet und gleichzeitig Energieeffizienz gewährleistet werden. Die Architektur der AMD Plattform in Kombination mit der Flexibilität der Vitis™ Vision-Bibliothek bietet die ideale Lösung, um Ihre Anforderungen an Bildverarbeitungssysteme sowohl an der Edge als auch im Rechenzentrum zu erfüllen.
Erfüllung anspruchsvoller Anwendungsanforderungen
Computer-Vision und Bildverarbeitung sind heute in einer Vielzahl von Anwendungen wie medizinischer Bildgebung, ADAS, Robotik, IIoT, Überwachungskameras und Videostreaming-Services allgegenwärtig. Auch sind sie ein wichtiger Bestandteil der End-to-End-Verarbeitungspipeline von KI-basierten Bildverarbeitungslösungen.
Geringere Systemkomplexität
Die anpassungsfähige Computing-Performance von AMD Plattformen ermöglicht die Integration einer Vielzahl von Bildverarbeitungsfunktionen in Video-Pipelines innerhalb eines einzigen Chips. Dadurch entfällt der Bedarf an ASICs mit festen Funktionen oder die Abhängigkeit von externen Bildsensor-Verarbeitungsgeräten mit festen Verarbeitungsfunktionen.
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Überarbeitung von Hardwarekonzepten
Dank der flexiblen Konnektivität von AMD Plattformen können Sie Systemkonzepte wiederverwenden und leicht aktualisieren. So können Sie neue Standards für digitale Schnittstellen für Bildsensoren wie MIPI, SLVS-EC, GigE, GMSL und viele andere erfüllen. Dies kann die Zeit bis zur Markteinführung neuer Produkte erheblich verkürzen: Die Risiken im Zusammenhang mit Änderungen an Standards werden gesenkt und die Produktaktualisierungszyklen beschleunigt, sobald neue Standards allgemein übernommen werden.
Rekonfiguration vor Ort
Der sichere und programmierbare Aufbau der AMD Plattformen ermöglicht die Entwicklung von Systemen, die einfach aktualisiert werden können, um erweiterte Funktionen und Bildverarbeitungsfunktionen bereitzustellen. Durch die Verwendung einer Kombination von Funktionen der Vitis Vision-Bibliothek können Sie Ihr System leicht aktualisieren, um zukünftige Anforderungen zu erfüllen, sobald ein System bereitgestellt wird. Mit der Vitis Vision-Bibliothek können Sie beschleunigte Computer-Vision- und Bildverarbeitungsanwendungen auf AMD Plattformen entwickeln und bereitstellen. Dabei arbeiten Sie weiterhin auf hoher Abstraktionsebene.
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Hauptmerkmale
Für Performance optimiert
Für die Performance optimierte Funktionen, wie z. B. für die Konvertierung von Farbe und Bittiefe, pixelweise arithmetische Operationen, geometrische Transformationen, Statistiken, Filter, Funktionserkennung und Klassifizierung, 3D-Rekonstruktion
Mehrkanal-Streaming
Native Unterstützung für Farbbildverarbeitung und Unterstützung für Mehrkanal-Streaming
Effiziente Datenverschiebung
Effiziente Verwaltung der Datenverschiebung zwischen On-Chip-Memory oder externem Speicher für optimale Performance
Benchmarks und Konzeptionierungshilfen
Schneller Zugriff auf Computing-Anforderungen der Bildverarbeitungs-Pipeline und Hilfe bei der Auswahl der optimalen Chips
Konzeptbeispiele
Mehrere Konzeptbeispiele zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie Ihre Bildverarbeitungs- und Bildgebungsalgorithmen beschleunigen können
Hoher Durchsatz
Funktionsparameter ermöglichen die Verarbeitung mehrerer Pixel/Takte, um die Durchsatzanforderungen zu erfüllen
Performance der Vitis Vision-Bibliothek
Die Vitis Vision-Bibliotheken können auf verschiedene Ressourcen auf AMD Chips ausgerichtet werden, um die Performance und Durchsatzeigenschaften zu optimieren. So können Sie die Anforderungen anspruchsvoller Verarbeitungspipelines erfüllen. Je nach Anwendungsanforderungen und Designeinschränkungen können die Versal Chips entweder auf programmierbare Logik oder KI-Engines ausgerichtet werden, um die Zieldurchsatzraten zu erreichen.
Vitis Vision Design-Methodik
Mit der Vitis Vision-Bibliothek können Sie Anwendungen in Vitis HLS mithilfe der Vitis Design-Methodik erstellen. Diese Methodik hilft Entwicklern, wichtige Entscheidungen über die Architektur der Anwendung zu treffen. Außerdem unterstützt sie bei der Beantwortung von Fragen wie beispielsweise, welche Softwarefunktionen den Verarbeitungskernen zugeordnet werden sollen, wie viel Parallelität erforderlich ist und wie diese auf die programmierbare Logik ausgerichtet werden soll, um Ihre nächste Computer-Vision- oder Bildverarbeitungsanwendung zu beschleunigen.
Weitere Informationen zu den Schritten dieses Workflows finden Sie unter der Vitis Design-Methodik.
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Vitis Vision AIE (AI Engine)-Design-Methodik
Die Vitis Vision AIE Design-Methodik unterstützt Entwickler bei der Nutzung von Funktionen der Vitis Vision AIE-Bibliothek für adaptive Compute Acceleration Platforms (ACAPs) von Versal. Dazu gehören die Erstellung von ADF-Graphen (Adaptive Data Flow), die Einrichtung virtueller Plattformen und das Schreiben des entsprechenden Host-Codes.
Weitere Einzelheiten zu den Schritten dieses Workflows finden Sie unter der Vitis AIE Design-Methodik.