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에지에서 클라우드로의 비전 처리
점점 더 많은 애플리케이션에서 전력 효율을 유지하면서 다양한 프레임 해상도와 적응형 처리율 요구 사항(1080p60~8K60)을 관리할 수 있는 실시간 성능과 유연성을 충족할 수 있는 솔루션이 요구되고 있습니다. Vitis™ 비전 라이브러리의 유연성과 결합된 AMD 플랫폼 아키텍처는 에지와 데이터 센터 모두에서 비전 시스템 요구 사항을 충족하는 이상적인 솔루션을 제공합니다.

까다로운 애플리케이션 요구 사항 충족
오늘날 컴퓨터 비전과 이미지 처리는 의료 영상, ADAS, 로봇 공학, IIoT, 감시 보안 카메라, 비디오 스트리밍 서비스 등 광범위한 응용 분야에서 널리 사용되고 있으며, AI 기반 비전 솔루션의 포괄적인 처리 파이프라인에서 중요한 부분이기도 합니다.




주요 특징
성능 최적화
색상 및 비트 심도 변환, 픽셀 단위 산술 연산, 기하학적 변환, 통계, 필터, 기능 감지 및 분류자, 3D Reconstruction을 포함한 성능 최적화 함수
다중 채널 스트리밍
컬러 이미지 처리 기본 지원 다중 채널 스트리밍 지원
효율적인 데이터 이동
최상의 성능을 위한 효율적인 온칩 또는 외장 메모리 간 데이터 이동 관리

벤치마크 및 설계 지원
비전 파이프라인 컴퓨팅 요구 사항에 신속하게 액세스하고 디바이스 선택 최적화를 지원
설계 예제
여러 가지 설계 예제를 통해 비전 및 이미징 알고리즘을 단계별로 가속화하는 방법 제시
높은 처리율
함수 파라미터를 사용하면 처리율 요구 사항을 충족하기 위해 여러 픽셀/클럭 처리 가능
Vitis 비전 라이브러리 성능
Vitis 비전 라이브러리는 AMD 디바이스의 다양한 리소스를 타겟팅하여 까다로운 처리 파이프라인의 요구 사항을 충족하도록 성능 및 처리율 특성을 최적화할 수 있습니다. Versal 디바이스에서는 프로그래밍 가능 로직이나 AI 엔진을 타겟팅하여 애플리케이션 요구 사항과 설계 제약 조건에 따라 목표 처리율을 달성할 수 있습니다.


Vitis 비전 설계 방법론
Vitis 비전 라이브러리는 Vitis 설계 방법론을 사용하여 Vitis HLS에서 애플리케이션을 빌드하는 데 사용할 수 있습니다. Vitis 설계 방법론은 개발자가 애플리케이션의 아키텍처에 대한 주요 결정을 내리고 어떤 소프트웨어 기능을 처리 커널에 매핑해야 하는지, 얼마나 많은 병렬 처리가 필요한지, 다음 컴퓨터 비전이나 이미지 처리 애플리케이션을 가속화하기 위해 어떻게 프로그래밍 가능 로직을 타겟팅해야 하는지 등의 요소를 결정하는 데 도움이 됩니다.
이 워크플로와 관련된 단계에 대한 자세한 내용은 Vitis 설계 방법론을 참조하세요.
Vitis 비전 AIE(AI 엔진) 설계 방법론
Vitis 비전 AIE 설계 방법론은 설계자가 Versal ACAP(Adaptive Compute Acceleration Platform)를 타겟팅하는 Vitis 비전 AIE 라이브러리 함수를 활용하는 데 도움이 됩니다. 여기에는 ADF(적응형 데이터 흐름) 그래프 생성, 가상 플랫폼 설정, 해당 호스트 코드 작성 등이 포함됩니다.
이 워크플로와 관련된 단계에 대한 자세한 내용은 Vitis AIE 설계 방법론을 참조하세요.