datasheet

雪湖科技Yolo_V3 Tiny加速器赋能智能驾驶

2019-06-12来源: EEWORLD关键字:雪湖科技

CES ASIA 2019(亚洲消费电子展)在上海新国际博览中心正式开幕,本次展会的四大主题是5G、人工智能、AR/VR和汽车技术,聚焦科技生态系统的一系列科技创新和成果在此发布。

 

在人工智能领域,所属“初创企业展区”长江商学院(CKGSB)智造创业MBA项目,国内新兴的神经网络加速器开发公司雪湖科技发布的Yolo_V3 Tiny加速器,为实现目标检测功能提供硬件加速。其体现的低功耗、高速度和性价比,尤其以“GPU的两倍吞吐量(throughput),一半时延(latency)”的优势,为云计算、自动驾驶、安防检测、工业检测、机器视觉等高性能计算应用的落地提供的解决方案,吸引了许多厂商的目光。

 

https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fcms-bucket.ws.126.net%2F2019%2F06%2F11%2F1c7289ee307c42848f26d34228c5df87.jpeg&thumbnail=690x2147483647&quality=75&type=jpg

 

雪湖科技COO王韵表示,因为FPGA的灵活性和加速高性能,越来越受到包括智能驾驶在内的人工智能领域的关注。但FPGA上实现神经网络的高门槛又限制了很多人工智能企业的使用。此次雪湖科技推出的神经网络加速器产品,可以避免繁琐的开发,实现即插即用,助力各类人工智能应用快速落地。

 

https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fcms-bucket.ws.126.net%2F2019%2F06%2F11%2Faa24863c042a48bfb84d448f995e5a78.jpeg&thumbnail=690x2147483647&quality=75&type=jpg

 

据介绍,Yolo_V3 Tiny加速器是雪湖科技深度学习加速器平台的一员,可实现112FPS,时延9 ms的性能,相较于价格昂贵的GPUTeslaV100,吞吐量增加一倍,时延减少一半。支持多框架设计(Tensorflow,Caffe,Pytorch,MXNet,Matlab等),可快速移植至多种FPGA芯片(包括Xilinx,Altera等),保证高计算能力的同时不失高灵活扩展性。

 

https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fcms-bucket.ws.126.net%2F2019%2F06%2F11%2F6c53e8ff5b404793ad78c4898259cb66.jpeg&thumbnail=690x2147483647&quality=75&type=jpg

 

而YOLO v3是物体检测经典模型YOLO的第三代版本,因其速度“快如闪电”,被业内称为目标检测之光,它由物体检测领域的经典论文YOLO(You Only Look Once)的两位作者,华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi创作。2018年9月,YOLO v3正式发布,速度是v3最主要的提升,它比SSD速度提高3倍,比RetinaNet速度提高近4倍。而Yolo V3 Tiny,是为满足嵌入式应用的场景而发布,现已成为最流行的目标检测算法,据称目前在海康威视、百度、深兰科技等主流AI公司的产品中均有应用。在新兴的大众消费领域,主要应用于新零售、智能驾驶等场景。

 

在本次展会上,汽车技术展区面积扩大了一倍,随着5G时代的脚步临近,商用自动驾驶汽车的发展蒸蒸日上,对于自动驾驶的赋能成为了展会最受关注的议题,其中,目标检测无疑是智能驾驶的刚性需求。

 

当Yolo V3 Tiny应用于智能驾驶领域,在行车过程中,算法可将行人、汽车类型、交通灯等物体检测分类,便于智能驾驶系统结合车载雷达等距离信息做出判断,保障驾驶安全。

 

https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fcms-bucket.ws.126.net%2F2019%2F06%2F11%2Fe34aa687566544bdaf10c87ac5aca78c.png&thumbnail=690x2147483647&quality=75&type=png

 

(雪湖科技Yolo_V3 Tiny加速器在行车过程中的检测效果)

 

在智能驾驶领域,主流的神经网络算法的是GPU和FPGA。其中,新兴的FPGA优势是,如果计算机需要改变,它可以被重新装配。但是,最通用、最主流的方案仍旧是使用GPU,以并行处理大量数学运算。然而,随着智能驾驶从L1直奔L5,目标检测识别效率的要求快速提升,GPU因其体积大、吞吐量小、时延高、功耗大,不能满足算力需求逐渐被诟病,这一期间,高速度、低延时的FPGA开始受到关注,这也为国产FPGA成长和突围真正带来了机遇。

 

由于高技术门槛和相应开发人才的补给“掣肘”,尽管各大车厂、FPGA厂商多方尝试,此前,智能驾驶领域也尚未出现足够令人满意的FPGA解决方案,GPU长期占主要位置,雪湖科技的Yolo_V3 Tiny加速器的发布或将改善这一现状。

 

新时代证券电子首席分析师吴吉森表示,根据中国产业信息网数据,2018年全球FPGA芯片市场规模达到63.35亿美元,考虑到5G和AI的加速推进,全球FPGA市场规模将持续快速增长,2025年有望达到125亿美元,年复合增长率为10.22%。

 

按照下游应用拆分来看,2018年全球FPGA下游应用市场中,通讯领域市场份额最大,占比约为40%。FPGA具有低延时、高吞吐量等优势,正在受到智能驾驶领域的高度关注,在激光雷达,智能驾驶计算平台等都会用到FPGA加速,我们认为FPGA在汽车领域具有广阔的发展空间,根据中国产业信息网预测,到2025年汽车有望成为FPGA最大的应用领域,占比将达到29%。除芯片之外,FPGA的应用开发也一直是国内的瓶颈,我们相信像雪湖科技这样公司的出现将会加速FPGA在应用端落地。

 

相对传统算法的GPU,高效率、低成本的FPGA若得以普及,将为迭代迅速、需求巨大的智能驾驶等AI场景赋予新的势能,对于消费者而言,无人驾驶更快地到来,新零售无人货架灵敏度的提升,这些改变都将在更高效的算法、更优异的深度学习加速器普及中悄然发生。

 

深度学习加速器平台是雪湖科技自主研发的硬件加速器平台,采用深度学习网络&FPGA协同设计方案,针对各种人工智能应用的加速需求,使用自主架构优化FPGA以达到最佳硬件加速性能,并提供模型部署服务。在保证高计算能力、低功耗的同时,提高灵活可扩展性,应对多种市场应用及算法,大幅缩短产品研发周期。

 

雪湖科技是一家全球领先的深度学习加速器开发商,公司专注于深度学习网络&FPGA协同设计开发。创始人曾经参与包括美国NASA在内的顶尖的FPGA加速项目。公司成立于2017年9月,获得包括上市公司美图公司在内的2轮风险投资。2018年被人工智能领域的著名媒体《机器之心》评为“中国十大最具潜力AI创业公司”。公司拥有完全自主知识产权,累计申请软件著作权和专利20余项。其自主可控的底层FPGA加速技术和工具链所开发的神经网络加速性能远超行业平均水平。可为人工智能、金融计算、工业控制、军工航天、生物医药、气象研究等提供一站式FPGA加速技术解决方案。



关键字:雪湖科技

编辑:muyan 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/qcdz/ic464206.html
本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

上一篇:El-Khoury—追随传奇,再造辉煌
下一篇:普及L3级自动驾驶 Nullmax新技术解读

关注eeworld公众号 快捷获取更多信息
关注eeworld公众号
快捷获取更多信息
关注eeworld服务号 享受更多官方福利
关注eeworld服务号
享受更多官方福利

小广播

电子工程世界版权所有 京ICP证060456号 京ICP备10001474号 电信业务审批[2006]字第258号函 京公海网安备110108001534 Copyright © 2005-2019 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved