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Vision-System: intelligent und energiesparend

19. Juni 2021, 19:03 Uhr   |  Iris Stroh

Vision-System: intelligent und energiesparend
© Arrow/WEKA Fachmedien

Das EVEREST-VISION-BOARD = EVEREST-DEV-BOARD + X-Celerator FMC-Tochterkarte von ON Semiconductor

Andreas Schwarztrauber, MDE (Market Development Engineer) Microchip bei Arrow Central Europe, ist überzeugt, dass in zehn Jahren alles »was sich bewegt« mit einer embedded SmartVision-Kamera ausgestattet sein wird. Wer wissen will, wie sich so etwas realisieren lässt, sollte bei Arrow nachfragen.

»Egal ob Drohnen, Fahrzeuge, Roboter, Landmaschinen oder was auch immer, alles was sich bewegt wird in Zukunft in irgendeiner Form mit einer intelligenten Kamera ausgestattet sein«, so die Überzeugung von Schwarztrauber. Damit entstehe ein gigantischer Markt. Denn wenn man annehme, dass 20 Prozent der Weltbevölkerung (Quelle: Statista) im Durchschnitt über fünf, sich »bewegende Objekte« verfügt, wovon im Durchschnitt jedes mit zwei intelligenten Kameras ausgestattet ist, dann sprechen wir hier von rund 18 Mrd. intelligenten Kamerasystemen in zehn Jahren.

Schwarztraubers Erwartungshaltung basiert auf einfacher Mathematik und diversen Marktprognosen. Gartner beispielsweise schätzt den IoT-TAM (Total Addressable Market) 2020 im Unternehmens- und Automotive-Umfeld auf rund 5,8 Mrd. Dollar, verteilt auf zehn vertikale Märkte (Quelle). »Darüber hinaus ist seitens diverser Analysten zu hören, dass eine Vielzahl aller Iot-Projekte mit KI-Fähigkeiten ausgestattet sein werden, um die Inferenzierung von der Cloud in die Edge zu holen«, erklärt Schwarztrauber weiter. In diesem Zusammenhang verweist er beispielsweise auf eine Prognose von Deloitte (Quelle), die davon ausgeht, dass der Markt mit Edge-AI-Chips im letzten Jahr 750 Mio. Einheiten umfasst haben soll, und bis 2024 auf 1,5 Mrd. Einheiten anwachsen wird.

Also mit ein paar Überlegungen wird klar, warum Arrow an Smart Vision Systemen interessiert ist. Und was ist für solche Systeme notwendig? Jedes intelligente, embedded-Vision-System umfasst folgende Schlüsselelemente: Optik, Sensor, schnelle Datenverbindung zwischen Sensor und der Hauptverarbeitungseinheit, Hauptverarbeitungseinheit sowie Display. Für die Realisierung eines solchen Systems könnten diverse Komponenten zum Einsatz kommen, beispielsweise ein Global- oder ein Rolling-Shutter-CMOS-Bildsensor (je nach Belichtungszeit), ein SoC-FPGA oder ein Prozessor in Kombination mit einem FPGA als Verarbeitungseinheit.

Schwarztrauber: »Ein SoC-FPGA in Kombination mit einem Global-Shutter-Bildsensor ergeben die optimale Kombination.« Denn hohe Bildraten machen eine parallele Datenverarbeitung erforderlich, eine einfache Übung für FPGAs. Darüber hinaus gibt es in diesem Bereich auch besondere Sensorschnittstellen wie beispielsweise HiSpi, die unterstützt werden müssen, auch das ist kein Problem für ein FPGA. Und wie sieht es mit der Leistungsaufnahme aus? »Auch hier können insbesondere Flash-FPGAs punkten, wenn die geforderte KI-Leistung im Bereich einiger 100 GOPs liegt. Microchip bietet mit dem VectorBlox Flow eine derzeit zwischen 79 und 279 GOPs skalierbare Lösung, welche sich gut in alle relevanten ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Caffe integrieren lässt. Dies bei einer Leistungsaufnahme von weniger als 3 W. Der Vorteil gegenüber SRAM-basierenden FPGAs ist umso größer, je höher die Umgebungstemperaturen sind, beispielsweise in kleinen Gehäusen mit viel Abwärme generierender Elektronik.«

Die Alternative in Form einer Kombination aus FPGA (beispielsweise für die Vorverarbeitung und spezielle Schnittstellen) und Prozessor kann zwar eine höhere Rechenleistung erreichen, allerdings liegt dann die Leistungsaufnahme auch deutlich höher. Schwarztrauber weiter: »Selbst mit Prozessoren, die auf geringe Leistungsaufnahme optimiert wurden, liegt diese dann deutlich über 10 W, dann ist aber auch die KI-Leistung deutlich größer als 10 TOPs. Je nach Anwendung ist aber eine Leistungsaufnahme von über 10 W nicht immer möglich.«

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2. ON Semiconductor und Microchip ergänzen sich prächtig

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