边缘计算

面向边缘计算的FPGA计算平台——Avnet Ultra96

Ultra96™ 是一款基于 Arm 技术的赛灵思 Zynq UltraScale+™ MPSoC 开发板,符合 Linaro 96Boards 规范。96Board 是开放平台规范,为开发平台定义了一个标准电路板布局,可供软件应用程序、硬件设备、内核和其他系统软件开发人员使用。Ultra96 在 96Boards 社区中占据独特地位,包含可编程逻辑中的各种潜在外设和加速引擎,这些是其他产品所不具备的。

主要特性与优势

  • 与 Linaro 96Boards 消费类版本兼容
  • 外形尺寸:85mm x 54mm
  • 60 引脚 96Boards 高速扩展接头
  • 40 引脚 96Boards 低速扩展接头
  • 2x USB 3.0、1x USB 2.0 A 型下游端口
  • 1x USB 3.0 型 Micro-B 上游端口
  • Mini DisplayPort(MiniDP 或 mDP)
  • Wi-Fi/蓝牙
  • Delkin 16 GB MicroSD 卡 + 适配器
  • Micron 2 GB (512M x32) LPDDR4 内存
  • Zynq中的FPGA在边缘计算中相比于ARM CPU要快近10倍

    作者:Steve Leibson,编译:蒙面侠客

    提到自动驾驶,机器人视觉,高清摄像机,都要想到摄像头这个单元,先前本侠也讲过一些FPGA应用在高清摄像头和机器视觉中的深度摄像头以及双目摄像头等,FPGA在里面的作用主要是对采集的图像进行处理,对图像的处理需要硬件有着很好的并行的性能,那么它处理速度跟ARM的CPU比起来有没有优势呢?本侠今天就带领各位一起来探索一下FPGA在边缘计算方面的应用。

    提起计算速度,我们首先能想到的是云计算。云计算有数不清的好处,例如计算快,计算数据的量大,等等。但智者千虑必有一失,没有云计算的厂家能够保证他能做任何的事情,云计算也有自己的不足之处,最大的不足就是计算的实时性不够高。例如,在你把一些数据送到云端去进行处理的时候总会有一些延迟,最难熬的莫过于等结果的时间。边缘计算需要很高的计算性能,而且有着很高的实时性,FPGA能够同时并行处理很多的事情,既能满足数据处理速度的要求,还能满足实时性的需求,可谓是两全其美。今年在加利福尼亚的圣塔拉拉举行的嵌入式视觉峰会上展示了基于Aldec的TySOM-2-7Z100原型板的4摄像头ADAS模型,如图.1所示。TySOM的性能很好,主要是因为里面的核心的运算处理部件是Xilinx Zynq Z-7100的SoC。

    边缘计算(Edge Computing)有助于降低传统云端架构的运算负荷、提升边缘端的数据与数据处理能力,而传统架构的改变除大幅提升运算效率以及数据应用之外,更有机会进一步落实AI与5G等新兴技术发展,因此在2017年成为市场中热门技术议题,拓墣产业研究院预估,2018年至2022年全球边缘计算相关市场规模的年复合成长率(CAGR)将超过30%。

    拓墣产业研究院分析师刘耕睿指出,过往传统云端架构引领运算市场多年,并带动云端储存、大数据分析等新商机的崛起,但随着更大量、更实时的运算需求兴起,传统云端架构已逐渐无法负荷未来需求;边缘计算则是在如现场端装置、网关等边缘端,融合网络、运算、存储、自我管理等能力,并建立分布式架构,有助于实现设备于现场端的实时反应,并提升数据收集与进阶应用的效率,更能降低过往传统架构所造成的成本消耗。

    标准组织与供应链皆已积极布建生态系

    由于边缘计算将对市场造成架构与实质应用上的改变,许多标准组织积极订定标准,包括欧洲电信组织ETSI的多重接取边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)、OpenFog的开放雾运算(Fog Computing)、中国厂商华为所主导的边缘计算产业联盟,都积极且持续地释出参考架构与建立生态系。

    作者:Sleibso ‎

    Aldec的一个应用工程师 Farhad Fallah 在 New Electronics 网站上发表的一篇题​​为“生活在边缘”的文章最近引起了我的注意,因为它简洁地描述了为什么 FPGA 对于许多高性能的边缘计算应用如此有用。以下是这篇文章的一个例子:

    “云计算的好处是多方面的......然而,云也有一些缺点,其中最大的缺点,是没有任何提供商可以保证100%的可用性。将数据发送到云进行处理时总会有一些延迟。你需要等待答案。边缘处理需要高性能,在这方面,FPGA可以并行执行多个不同的任务。”

    同步内容