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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。
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 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
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。