Corazon-AIが実現するEdge AI
EdgeAIデバイスに対して増大するニーズに対応するためiWaveはザイリンクスZynq®UltraScale +™MPSoCをベースにしたEdge AIソリューションであるCorazon-AIを発表しました。

アイウェーブ XILINX Zynq®UltraScale +™MPSoC アイウェーブ Corazon-AI
Edge AIに対するニーズ
- 従来、人工知能ソリューションはすべてクラウドに依存しており、ほとんどのデータフィルタリング、プルーニング、コンピューティングがクラウドで処理されていました。
- 現在では速度とプライバシーがあらゆる業界の人工知能ソリューションに要求され、最先端のテクノロジーの選択に影響を与えています。
医療用画像処理やトラフィック管理などのアプリケーションでは迅速な処理を行える高性能なインテリジェントデバイスが必要とされています。 - Edge AIデバイスに対する要求をFPGAで実現するために、iWaveはザイリンクスZynq®UltraScale +™MPSoCを中心に構成したEdge AIソリューションであるCorazon-AIを発表しました。
Corazon-AIの特長
- DPU
- Corazon-AIには、AIアプリケーションアクセラレーションを実行するために、DPU(Deep Learning Processor Unit)と呼ばれるザイリンクスFPGA AIエンジンが統合されています。
DPUは、畳み込みニューラルネットワーク専用に最適化された構成可能な計算エンジンです。 - CPUコアのAIエンジンを最大限に活用するために、周波数スケーリングを採用して高速化を実現し、その後、プロセッサコアの数を増やしてパフォーマンスを拡大しました。こうしてAIエンジンを統合する大規模な並列アレイソリューションを提供するGPUが生まれました。
- Corazon-AIには、AIアプリケーションアクセラレーションを実行するために、DPU(Deep Learning Processor Unit)と呼ばれるザイリンクスFPGA AIエンジンが統合されています。
- FPGA
- GPUソリューションにはパフォーマンスとレイテンシーの妥協が必要になりますが、FPGA上のAIエンジンは、より多くの並列処理を提供し、AIエンジンの機能を向上させながら、バッチサイズを減らしてスループットを向上することができるため、FPGAはパフォーマンスとレイテンシーの妥協点を解決することができます。
- AIエンジンがFPGAで実行されている間、処理機能はベースロジックポートレベルでカスタマイズできます。この構成により、内部バスでの待ち時間を短くしてハードウェアI / Oに直接アクセスできるようになり、FPGAの応答性が向上します。
- FPGAは柔軟性、レイテンシ、パフォーマンスを最適化できるので、エッジのAIに最適です。
- GPUソリューションにはパフォーマンスとレイテンシーの妥協が必要になりますが、FPGA上のAIエンジンは、より多くの並列処理を提供し、AIエンジンの機能を向上させながら、バッチサイズを減らしてスループットを向上することができるため、FPGAはパフォーマンスとレイテンシーの妥協点を解決することができます。
- インターフェイス
- Corazon-AIには、IPカメラ、複数のUSBカメラ、およびSDIカメラに接続するためのインターフェイスがあります。
- 内蔵のAI推論エンジンによってプロアクティブに処理されるマルチアングルの高解像度ビデオフレームをキャプチャする機能により、さらに強力になります。
- モジュール化されたデュアルギガビットイーサネットやWi-Fi、Bluetooth、セルラー接続などの複数のワイヤレス接続オプションをサポートしているため、デバイスは必要に応じてクラウドやサーバーと通信できます。
- アプリケーション
- Corazon-AIは交通管理、ビデオ監視、スマートパーキング、自動ビデオ検査ソートなどのエッジでの計算とデータ駆動型の決定が必要なアプリケーションに適合します。
- Corazon-AIを使用したインテリジェント料金管理システムの例として、複数のレーンにまたがる8つのIPカメラで個々の画像とビデオストリームをキャプチャし、各入力ストリームで同時にモデルを実行するケースを紹介します。
- 決定とデータフィルタリングはエッジで行うことができ、各料金所に複数のゲートウェイを設置する必要がなくなり、ビデオストリーム全体がコントロールセンターに転送され、そこで通行料の決定と処理を行うことができます。