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GPU计算和显示技术用于基于边缘的AI应用

星星科技指导员 来源:嵌入式计算设计 作者:Richard Nass 2022-07-11 09:32 次阅读

精确和准确的高分辨率成像是许多应用的要求,例如医疗/保健。您当然不希望您的外科医生看到的显示器不够清晰、反应速度不够快。

得益于凌华科技和一些合作伙伴的大量创新,这些类型的显示器如今已面世。

凌华科技嵌入式计算机利用 NVIDIA 的 GPU 使支持 AI 的平台成为现实。据该公司称,凌华科技集成了这项技术,有效地增加了将图像数据传输到处理器然后再传输到显示器的带宽。在 NVIDIA 的协助下,这项技术被称为GPUDirect ®,它本质上是一种远程 DMA 成像数据的方法。凌华科技的附加值是能够以优化可视化的方式对数据进行排序。

此处显示的此类产品系列的一个示例是采用嵌入式 NVIDIA RTX™ A2000 设备设计的EGX-MXM-A2000 移动 PCI Express 模块。它按照 MXM A 型规格构建,尺寸为 82 x 70 毫米,峰值性能为 9.3 TFLOPS。

结合凌华科技和友达光电等公司的知识,帮助设计人员构建支持人工智能的系统,提供最新的显示技术。一个很好的例子是 EGX-MXM-A2000 移动 PCI Express 模块系列。

此外,通过与光电专家友达光电合作,凌华科技获得了两全其美的优势。友达提供领先的显示技术,包括各种触控面板解决方案,可大幅缩小显示尺寸,或降低移动应用的功耗。根据平台的使用位置,这些功能可能很关键。

利用这些显示器的应用程序中最重要的特性之一是可靠性,尤其是因为这些平台经常出现在具有挑战性的环境中。例如,制造应用程序可能会导致多尘或肮脏的环境。并且通常可能有很宽的温度范围。如果您正在研究交通、汽车、铁路等的任何方面,则必须处理冲击和振动。

遵守法规

许多这些应用空间也有监管要求。与凌华科技和友达光电等合作伙伴合作可以大大简化这一过程,因为他们的大多数平台已经通过了所需的监管和认证流程。或者,凌华科技与系统集成商和设备制造商合作,协助产品获得认证。这就是合作伙伴网络(生态系统)发挥作用的地方。

医学成像是必须拥有最新的计算和显示技术的一个典型例子。这是凌华科技/友达光电合作的亮点所在。

这些应用程序的延迟是不可能的。再次,想想挥舞着刀的外科医生。这就是为什么必须在物联网(或工业物联网)边缘而不是云端做出决策的关键原因。在医疗等应用中,图像可能包含大量数据,在某些情况下是三维渲染。

还有一些侵入性医疗应用,例如需要相机进入人体的内窥镜检查。具有实时响应显然是至关重要的,这些响应以毫秒或更快的速度测量。

当您将图像渲染与变得越来越普遍的 AI 操作相结合时,您对计算能力和显示特性的需求显着提高。在医疗领域,这被称为计算机辅助或基于图像的诊断,我们知道这是基于 AI 推理的。这有助于医生做出及时准确的诊断。

凌华科技认为,其设计可以增加数据带宽以减少约 40% 的延迟,这对于某些应用程序来说是一个游戏规则的改变者。它通过消除 CPU 处理管道中的所有瓶颈来做到这一点。这种技术是通过将数据直接移动到 GPU 来实现的,而不涉及系统的主内存。遵循这样的架构会释放主 CPU 用于其他任务。或者,它允许 OEM 在设计中部署功能较弱(且更具成本效益)的 CPU。结果是一个能够在物联网边缘处理人工智能的具有成本效益的平台。

审核编辑:郭婷

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