智能嵌入式视觉
有什么新鲜事！
CoreVectorBlox神经网络IP和VectorBlox Accelerator SDK
VectorBlox加速器软件开发工具包和PolarFire fpga在中档fpga中提供了最高效的CNN实现。机器学习提供的特点:
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VectorBlox SDK需要安装Linux环境。它托管在一个GitHub模型动物园,包括:
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在竞争激烈的中端fpga中，PolarFire fpga功耗低30%至50%。其他显著的好处包括:
*VB V1000, VB V500, VB V250是CoreVectorBlox Libero IP的配置 |
概述
随着计算工作负载向边缘移动，PolarFire FPGA提供的总功耗比竞争对手的中端FPGA低30-50%，静态功耗低5-10倍，使其成为新一代计算密集型边缘设备的理想选择，包括那些部署在热和功率受限环境中的设备。PolarFire FPGA智能嵌入式视觉解决方案包括视频、成像和机器学习IP，以及用于在工业、医疗、广播、汽车、航空航天和国防市场的低功耗、小尺寸设计中加速设计的工具。
PolarFire在智能嵌入式视觉中的主要优势
1.竞争中密度FPGA的最低总功耗
- 竞争中密度FPGA的功耗降低30％至50％
- 延长便携式设备的电池寿命，如无人机，AR/ VR头盔，hud，便携式超声波等。
- 通过消除热风扇和散热器降低系统成本
- 在4kp60 HDMI 2.0, 12G SDI, 10G以太网，12.5G CoaXPress等，使用额定为90mw 10G的SERDES通道实现低功耗
2.100K LE从11x11 mm开始的小尺寸封装
- 使用100K（11x11毫米）和200K（11x14.5毫米）LE设备创建紧凑型模块
- 使用DDR4、LPDDR3、12.7G SERDES、1.6 Gbps LVDS I/ o和PCIe Gen2x4等无与伦比的特性，设计您的下一代视觉平台
16路音视频桥接器设计实例的功耗竞争基准
示例设计演示了音频到视频桥接器的实现。它在PolarFire MPF500T设备中使用56%的LUT、35%的Mathblocks、DDR3和16通道收发器。基准测试表明，与类似密度的FPGA相比，功耗降低了52%。
16通道AVB交换机功率估计器结果
| AVB切换器(4通道) | 静态（W） | 堆芯动态（W） | I / O * (W) | 收发器* (W) | 总权力（W） |
|---|---|---|---|---|---|
| 极火（MPF500TS） | 1.493 | 2.474 | 2.991 | 0.769 | 7.727 |
| 极火（MPF500TLS **） | 1.059 | 2.474 | 2.991 | 0.769 | 7.293 |
| Kintex 7 (XC7k325T-2) | 1.796 | 5.471 | 3.971 | 4.079 | 15.317. |
| Arria V (5 agxfb3h) | 2.572 | 4.350 | 5.451 | 1.651 | 14.025 |
| Zynq US+（XCZU7EV-1L（0.72v）） | 2.864 | 2.165 | 4.011 | 2.694 | 11．7 |
* I / O和收发器功率估计包括静态和动态组件。**功率优化设备
16信道AVB切换器资源利用率
| 资源 | 数 | 界面 | 车道 | I/O | 速度 |
|---|---|---|---|---|---|
| 4附近地区 | 271 k | 收发器 | 16 | - | 2.97 gb / s |
| 达夫 | 188 k | ||||
| LSRAM. | 816. | ||||
| uSRAM | 249 | 3x72位DDR3. | - | 351 | 800 Mb/s |
| mathblock. | 500. |
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| 了解PolarFire如何满足您的下一代视觉平台要求。 | sands金沙直营赌场 |
入门
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PolarFire视频套件（MPF300-Video-kit-ns）
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PolarFire视频FMC组合
CoaXPress FMC卡 |
SDI融合卡 |
USXGMII FMC卡 |
| CoaXPress FMC子卡是用于评估和测试CoaXPress协议的硬件评估平台。价格：849美元。 | SDI FMC子卡是评估和测试串行数字接口IP的硬件评估平台。价格:499美元。 | USXGMII FMC子卡是用于评估和测试四方PHY IP的硬件评估平台。价格:499美元 |
| ＃ | 描述 | 链接 |
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1 |
探索并购买PolarFire视频套件。 | 套件网页 |
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2 |
探索并购买Coaxress FMC子卡。 | FMC网页 |
| 3. | 探索和购买SDI FMC子卡。 | FMC网页 |
| 4. | 探索并购买USXGMII FMC子卡。 | FMC网页 |
| 5. | 下载用于PolarFire fpga的Libero SoC v12.1软件。 | Libero SoC v12.1下载 |
| 6. | 该套件与一年的免费利比罗SoC金牌许可证。注册您的软件ID。 | 许可 |
| 7. | 下载双摄像头视频套件演示指南。 | DG0849 |
| 8. | 下载设计文件，编程文件和GUI安装程序。 | 设计文件那程序文件那GUI安装程序 |
| 9. | 探索图像和视频ip选项卡获取更多信息。 | 转到成像和视频IPS选项卡。 |
| 10 | 探索低功耗PolarFire设计。下载Power Estimator UG和Excel工具。 | 低功率UG那功率估计量 |
出于Box演示设计的怪异视频套件
演示指南和编程文件
| DG0849: PolarFire 4K FPGA双摄像头视频工具包演示指南 | 07/2021 |
成像和视频IPS
Microchip的FPGA产品组合通过内部开发和使用我们的第三方合作伙伴生态系统提供可扩展的生产准备IP。我们的内部IP投资组合涵盖了MIPI，SLVS-EC，Coaxpress，串行数字接口（SDI），HDMI等的最新嵌入式Vision IP，而我们的合作伙伴学习，H.264，DisplayPort和HDCP IP，持续增加了更多的IPS。
点击这里去看我们的合作伙伴。
内部DirectCore智能嵌入式Vision IPS for PolarFire FPGA
| IP. | 特性 | 文件 |
| MIPI DSI-1 TX | 每通道高达1 Gbps x 4通道，4Kp30 | UG0948: PolarFire MIPI DSI发射机用户指南 |
| MIPI CSI-2接收 | 每道1.5 Gbps × 4道，4Kp60 | UG0806:MIPI CSI-2接收UG |
| MIPI CSI-2 Tx | 每通道高达1 Gbps x 4通道，4Kp30 | UG0826：PolarFire MIPI CSI-2 TX UG |
| HDMI 2.0的处方 | 支持HDMI 2.0, 8位彩色，1080p60 | UG0863：HDMI RX IP UG |
| HDMI 2.0TX | 支持HDMI 2.0和1.4,4KP60 | Ug0862: hdmi tx IP |
| USXGMII | 支持1,2.5,5和10G以太网铜PHY: EDCS-1150953 | 请求信息 |
| 3 g / HD SDI Rx | 1.485 Gbps HD-SDI和2.97 Gbps 3G-SDI | CoreSDIRX v2.2手册 |
| 3 g / HD SDI Tx | 1.485 Gbps HD-SDI和2.97 Gbps 3G-SDI | CoreSDITX v2.2手册 |
| 6G/12G SDI接收 | 6 Gbps (1080p120, 2160p30)和12Gbps (2160p60) | CoreUHD_SDIRX v2.0手册 |
| 6G/12G SDI Tx | 6 Gbps（1080p120、2160p30）和12 Gbps（2160p60） | coreuhd_sditx v2.0手册 |
| SLVS-EC | 在RAW8数据类型中支持每通道2.3 Gbps x 2通道 | UG0877:PolarFire FPGA的SLVS-EC接收机 |
| CoaXPress v1.1 | 6.25 Gbps下来，20.83 Mbps Up连接，主机和设备IP | UG0875：Coaxpress IP UG |
| ISP捆绑包 | 拜耳，视频DMA，阿尔法混合，颜色空间(RGB, YCbCr)，图像锐化，显示增强，边缘检测，显示控制器，模式生成，MIPI CSI-2 Rx/ Tx和LVDS 7:1显示Rx/ Tx | UG0640：拜耳插值UG UG0693：边缘检测UG UG0639:色彩空间转换UG UG0641: Alpha混合UG 显示增强UG UG0651:标量UG UG0682：模式发生器UG UG0649显示控制器UG UG0944:直方图用户指南 UG0830：低压差分信令7：1用于偏光 |
如需评估或购买任何ip，请填写请求信息形式或联系本地销售额在你的区域。
CompanionCore Smart Embedded Vision Partner IPS
| 合作伙伴 | 描述 | 支持FPGA |
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sands金沙直营赌场 SmartFusion2 SoC fpga IGLOO2 FPGA. |
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SmartFusion2 SoC fpga IGLOO2 FPGA. |
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SmartFusion2 SoC fpga IGLOO2 FPGA. |
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请求信息
vectorblox ai.
概述 |
开发流程 |
入门 |
部署选项 |
VectorBlox Accelerator软件开发套件
VectorBlox Accelerator SDK包含不同的工具，可以将TensorFlow和ONNX的神经网络描述编译成二进制大对象(BLOB)，该对象存储在flash中，并在执行期间加载到DDR内存中。
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CoreVectorBlox IP
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开发流程
步骤1：准备您的培训模型 |
使用SDK中提供的Python脚本将培训的模型转换为称为二进制大对象（BLOB）的优化INT8表示。通过VectorBlox模拟器运行BLOB以验证网络的准确性，并确保成功转换网络。  |
步骤2:准备硬件 |
这PolarFire视频设备被配置为作为一个AI启用的智能相机运行。该SDK包括一个预编译的工具包图像比特流。将双流写入PolarFire FPGA使用FlashPro.工具包中包括程序员。将步骤1生成的BLOB写入工具包的SPI闪存。  |
步骤3:编写嵌入式代码 |
使用提供的基于C/C++的嵌入式代码SoftConsoleIDE和生成十六进制文件和程序。将视频套件连接到HDMI监视器并打开它。修改嵌入式代码以加载和运行多个CNN blob，动态切换CNN，或顺序加载CNN以进行同步推断。
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入门
部署选项
| PolarFire视频设备 |
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| 使用PolarFire视频工具包的智能相机参考设计 | |
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1.视频帧通过MIPI CSI-2接收
2.并通过axis -4互连存储在DDR中
3.在推断之前-帧被从DDR读回
4.从RAW转换为RGB, RGB到刨床R, G, B和写回DDR
5.CoreVectorBlox引擎在R, G, B数组上运行推理，并将结果写回DDR
6.Mi-V对概率进行排序，用边界框、分类结果、帧数等创建覆盖帧，并将帧存储在DDR中
7.原始视频帧被读取并与叠加帧混合，然后发送到HDMI显示器 |
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