Xilinx stellt Versal AI Edge-Serie vor

Xilinx hat die Einführung der Versal AI Edge-Serie angekündigt, die KI-Innovationen vom Edge bis zum Endpunkt ermöglichen soll.

Mit der 4-fach höheren KI-Leistung pro Watt im Vergleich zu GPUs und der 10-fach höheren Rechendichte im Vergleich zu adaptiven SoCs der vorherigen Generation ist die Versal AI Edge-Serie laut Xilinx ein bedeutender Fortschritt in Bezug auf Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit, wenn es um die nächste Generation geht -Generation verteilter intelligenter Systeme.

Die adaptive Compute-Acceleration-Plattform (ACAP) von Versal AI Edge wurde entwickelt, um Intelligenz für eine Vielzahl von Anwendungen bereitzustellen, darunter: automatisiertes Fahren, kollaborative Robotik, prädiktive Fabrik- und Gesundheitssysteme sowie Multi-Mission-Nutzlasten für die Luft- und Raumfahrt- und Verteidigungsmärkte.

Das Portfolio umfasst AI Engine-ML, um 4X Machine Learning Computing im Vergleich zur vorherigen AI Engine-Architektur bereitzustellen, und integriert einen neuen Beschleuniger-RAM mit einer verbesserten Speicherhierarchie für sich entwickelnde KI-Algorithmen. Diese architektonischen Innovationen bieten eine bis zu vierfache KI-Leistung pro Watt im Vergleich zu GPUs und eine geringere Latenz, was zu weitaus leistungsfähigeren Geräten am Edge führt.

KI-fähige automatisierte Systeme erfordern eine hohe Rechendichte, die ganze Anwendungen von Sensor auf KI zur Echtzeitsteuerung und die Versal AI Edge-Geräte erreichen dies, indem sie im Vergleich zu Zynq UltraScale+ MPSoCs eine 10-fache Rechendichte liefern und intelligentere autonome Systeme ermöglichen. Darüber hinaus können Versal AI Edge-Geräte mehrere Sicherheitsstandards in den Märkten Industrie (IEC 61508), Avionik (DO-254/178) und Automobil (ISO 26262) unterstützen, in denen Anbieter die ASIL C Random-Hardware-Integrität und Systematische ASIL D-Integritätsstufen.

„Edge-Computing-Anwendungen erfordern eine Architektur, die sich weiterentwickeln kann, um neue Anforderungen und Szenarien mit einer Mischung aus flexibler Rechenverarbeitung innerhalb enger Temperatur- und Latenzbeschränkungen zu erfüllen“, sagte Sumit Shah, Senior Director, Product Management and Marketing bei Xilinx. „Die Versal AI Edge-Serie bietet diese Schlüsselattribute für eine Vielzahl von Anwendungen, die mehr Intelligenz erfordern, und ist damit eine wichtige Ergänzung des Versal-Portfolios mit Geräten, die von intelligenten Edge-Sensoren bis hin zu CPU-Beschleunigern skalieren.“

Die Versal AI Edge-Serie nutzt die 7-nm-Versal-Architektur und miniaturisiert sie für KI-Computing mit geringer Latenz, mit einer Energieeffizienz von nur sechs Watt und Sicherheitsmaßnahmen, die in Edge-Anwendungen erforderlich sind. Als heterogene Plattform mit verschiedenen Prozessoren passt die Versal AI Edge-Serie die Engine an den Algorithmus an, mit Scalar Engines für Embedded Computing, Adaptable Engines für Sensorfusion und Hardware-Anpassbarkeit und Intelligent Engines für AI-Inferenz, die bis zu 479 (INT4) skaliert. TOPS2 und für erweiterte Signalverarbeitungs-Workloads für Vision, Radar, LiDAR und softwaredefinierten Funk.

Konnektivitätsblöcke reichen von LPDDR-4266, 32-Gb/s-Transceivern, um alle erforderlichen Protokolle in Edge-Anwendungen zu erfüllen, 40G-Multirate-Ethernet, PCIe Gen4 mit CCIX und nativer MIPI-Unterstützung für Vision-Sensoren mit einer Auflösung von bis zu 2 Megapixel und mehr bis Level-XNUMX ADAS und höher. Mit leistungsfähigeren KI-Engines und einer verbesserten Speicherhierarchie, die Beschleuniger-RAM umfasst, kann die Versal AI Edge-Serie mit einem breiteren Anwendungsspektrum in zahlreichen Märkten verwendet werden.

Versal AI Edge ACAPs sind sowohl für Hardware- als auch für Softwareentwickler zugänglich und bieten einen Design-Einstiegspunkt für aa-Entwickler, darunter Vivado-Designtools für Hardwareentwickler, die vereinheitlichte Vitis-Softwareplattform für Softwareentwickler, Vitis AI für Datenwissenschaftler und domänenspezifische Betriebssysteme, Frameworks und Beschleunigungsbibliotheken für die Zielanwendungen der Plattform.