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分析与机器学习

为工业物联网边缘的多传感器分析和机器学习应用提供最低的时延、功耗和成本

分析和机器学习具有非常丰富的工业应用,从预测维护、基于数字双模型的控制到异常检测以及许多其它使用案例,无一例外。  Xilinx 和 Xilinx 生态系统提供多种不同的方法来根据用户趋势满足这些端点应用需求。

图

一种方法是 python 提供支持的控制、边缘分析和 PYNQ 支持的机器学习。PYNQ 是 Zynq SoC 的一个软硬件框架,可利用可编程硬件对传感器及其它类型的数据进行预处理,因此软件分析和操作在嵌入式处理器中非常高效。  PYNQ 支持所有主要的 python 库,如 Numpy、Scikit-Learn 和 Pandas 等。

第二种方法是使用 DEEPHi 支持的软件可调用机器学习 IP。DEEPHi 提供获得专利的独特深度学习加速技术用于推断。包括用于压缩(修剪和量化)和 DNN 模型编译的工具。针对普及网络预先修剪的参考模型随时可用于快速实现方案。网络主要关注分类、分段和检测。支持的深度学习框架有 Caffe、TensorFlow 和 mxnet。集成 DEEPHi 的 SDSoC 提供 2018.2 或更高版本。

此外,通过使用机器学习支持工业应用的生态系统合作伙伴越来越多。

工业物联网 (IIoT) 正迅速促成云连接协作控制系统的商机,这些系统可使用机器学习为工业资产敲开一系列新一代功能之门。工业控制系统供应商正在实现这一愿景,他们将满足对集成型端点至云端解决方案(将加速其上市进程)的需求。Xilinx 与 AWS IoT (AWS Greengrass 和 FreeRTOS) 和 Microsoft Azure (Edge and Sphere)的整合,可提供差异化的协作边缘至云端机器学习功能。

解决方案供应商 说明 器件支持
Xilinx

PYNQ 主页

PYNQ 社区项目

Zynq UltraScale+

Zynq 7000

Xilinx SPYN 设计文件 Zynq 7000
Xilinx (DEEPHi)

https://arxiv.org/pdf/1612.00694.pdf

http://www.deephi.com/technology.html

Zynq UltraScale+

Zynq 7000

Kortiq AIScale — 高效的小型 CNN 加速器

Zynq UltraScale+

Zynq 7000

Xilinx reVISION CHaiDNN 设计文件 Zynq UltraScale+  
Amazon Web Services AWS UltraScale 和 UltraScale+
芯片软件 视觉应用程序

Zynq UltraScale+

Zynq 7000

Artix-7

Kintex-7

Kintex UltraScale+

iiot-solutions-stack

一些工业物联网产品需要 Xilinx IIoT 解决方案堆栈的所有元件,都需要一些。Xilinx 工业物联网解决方案堆栈包括 Xilinx 及生态系统的构建块,其可在整个工业物联网平台间使用。使用 xilinx 工业物联网系统,您不一定要从零开始。探索 Xilinx IIoT 解决方案堆栈的不同元素,不仅可最小化开发时间和开发成本,而且还可最大化在您的新一代工业物联网平台上对设计的重复使用。

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