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概述

AI 推断简介

Xilinx 提供全面的硬件和软件解决方案,以实现 AI 推断。下图显示了高层次组件。
 

框架
模型
Custom
Model Zoo
Custom
实现软件
数据中心
边缘
硬件
数据中心
边缘
硬件覆盖 (DSA)
开发板
芯片

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  • 部署在推断应用中时,Xilinx 适应性极强的硬件可加速大多数 AI/ML 模型
  • 该模型由 Xilinx 工具优化,这些工具能与行业标准框架协同工作
  • 优化后,该模型能够与 Xilinx 运行时及驱动程序软件协同工作,优化后的部分运行在 Xilinx 硬件中
  • 移植非常简单,不需要硬件专业技术,也不需要 FPGA 编程经验

  • Xilinx 的 AI 优化工具提供深度神经网络 (DNN) 修正和量化以及其它优化功能,可减少模型尺寸,对精度的影响极小。
  • 尽管可以根据确切的应用使用定制精度,通常情况下,模型也被量化为 16 位或 8 位,以便实现推断。
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应用
框架

所支持的 AI 框架

Xilinx AI 平台支持大量行业标准框架,其突出显示在下表中。

框架 说明 数据中心 AI 平台支持 边缘 AI 平台支持
TensorFlow 是谷歌开发的开源框架。
CAFFE 是在加州大学伯克利分校开发的开源框架。
MXNet 是 Apache 开发的开源框架。
Darknet 是 Joseph Redmon 开发的开源框架。
Keras 是一款开源的高层次 API,能够运行在几个其它框架之上。
Onnx 是一个开源图形模型及标准化运算符定义,可与几个框架协同工作,由 Facebook 和微软创建。 即将推出  
模型

模型

Xilinx AI 平台支持大量 AI/ML 模型,如下图所示。我们始终致力于将最新的模型引入我们的平台。

应用 任务 算法 数据中心 AI 平台支持 边缘 AI 平台支持
通用 图像分类 Googlenetv1、Resnet50、Resnet101、Resnet152 Inception v1、BN-inception、VGG16、SqueezeNet、Mobilenet、MobilenetV2 ✔ (Subset) ✔ (Subset)
目标检查 MobilnetV2-SSD, SSD, YOLO v2, YOLO v3, Tiny YOLO v2, Tiny YOLO v3 ✔ (Subset)
市场细分 ENet, ESPNet
面部 面部检查 SSD、Densebox
路标定位 坐标回归
面部识别 ResNet + Triplet / A-softmax 丢失
面部属性识别 分类与回归


行人
行人检查 SSD
姿态估计 坐标回归




视频分析
目标检查 SSD、RefineDet
行人属性识别 GoogleNet 即将推出
汽车属性识别 GoogleNet 即将推出
汽车属性识别 修改的 Densebox + GoogleNet 即将推出
车牌检查 修改的 DenseBox 即将推出
车牌识别 GoogleNet + 多任务学习 即将推出



ADAS/AD
目标检查 SSD、YOLOv2、YOLOv3
车道检测 VPGNet
语义分割 FPN
数据中心

数据中心 AI 平台

数据中心 AI 平台支持行业标准框架

您可带入您自己训练的模型,也可从我们的模型专区提供的模型开始

Xilinx ML 套件提供最佳 FPGA 实现方案的全面优化,以及运行时和硬件 DSA

面向 Xilinx Alveo 加速卡、您自己的自定义卡,或者 FPGA-as-a-Service,如 Amazon AWS
 

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边缘

AI 边缘平台

Xilinx 边缘 AI 平台提供全面的工具和模型,其可充分利用独特的深度压缩及硬件加速深度学习技术。

该平台为嵌入式 CPU FPGA 提供高效、便捷、经济的推断部署。

Xilinx AI 团队由著名的研究人员和经验丰富的专业人士组成,他们以其在深度学习领域的开创性工作而闻名。
 

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