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Kria-Portfolio

Xilinx steigt in den SOM-Markt ein

21. April 2021, 12:34 Uhr   |  Iris Stroh

Xilinx steigt in den SOM-Markt ein
© Xilinx

Kria KV260 Vision AI Starter-Kit

Vor einiger Zeit hat Xilinx erste Beschleunigerkarten auf den Markt gebracht. Jetzt folgt der nächste Schritt mit SOMs (System-on-Module), die auf Vision-Anwendungen optimiert sind. Das Kria-Portfolio wird im Lauf der Zeit noch in Richtung Low-Cost und leistungsfähige KI-Anwendungen ausgebaut.

Der Markteintritt erfolgt nicht von ungefähr, denn laut Evan Leal, Director of Product Marketing, Boards & Kits von Xilinx, soll der SOM-Markt in den nächsten Jahren ein durchschnittliches Jahreswachstum von 11 Prozent erreichen und im Jahr 2025 ein Volumen von 2,3 Mrd. Dollar umfassen. Das jetzt direkt verfügbare, erste SOM ist das Kria K26 SOM, das auf Vision AI-Applikationen in Smart Cities und Smart Factories zu geschnitten ist und in Anwendungen wie Sicherheitskameras, Verkehrs- und Überwachungskameras, Einzelhandels-Analytik, Machine Vision und Vision-gesteuerten Robotern zum Einsatz kommen kann.

»Das ist ein Board für jeden«, erklärt Chetan Khona, Director of Industrial, Vision, Healthcare & Sciences von Xilinx. Das K26 SOM ist eine kompakte Embedded Plattform mit einem Zynq Ultra-Scale+ MPSoC. Der Baustein verfügt über ein Processing-System, programmierbare Logik und einer Vielzahl von konfigurierbaren I/O-Funktionen. Das SOM umfasst folgende Hardware-Funktionen ein Eigenschaften:

  • Zynq UltraScale+ MPSoC (zwei Varianten: eine für kommerzielle Anwendungen und eine für industrielle Anwendungen) mit Processing-System (Quad-Core Cortex-A53 MPCore mit bis zu 1,5 GHz, Dual-Core-Cortex-R5F MPCore mit bis zu 600 MHz, Mali-400 MP2 mit bis zu 667 MHz und Video Codec Unit für bis zu 32 Streams) und programmierbarer Logik (256K Logik-zellen und 1.248 DSP-Slices)
  • 4 GB DDR4-Speicher (64 bit breit)
  • Nicht-flüchtiger Speicher: 512 Mb QSPI, 16 GB eMMC, 64 Kb EEPROM
  • TPM2.0 Security Module (Infineon Technologies)
  • Zwei Steckerleisten mit 240 Pins mit Zugriff auf I/Os, die vom Entwickler konfiguriert werden können (PS MIO; PS GTR Transceiver, PS I2C Platform Control Bus; PL HPIO; PL HDIO; PL GTH Transceiver; Sideband Platform Signals; Power und Power-Sequenzierungsignale)
  • Integrierte und flexible Stromversorgung
  • Kompakte mechanische Größe mit integrierter Wärmeableitung

Khone weiter: »Kria SOMs ermöglichen dank einer Verarbeitungsleistung von 1,4 TOPS eine sehr schnelle Objekterkennung. Im Vergleich zu konkurrierenden Ansätzen sind wir dreimal so schnell, auch handgemalte Kennzeichen sind kein Problem.«

Time-to-Market wird deutlich verkürzt

»Die SOMs ermöglichen eine schnellere Umsetzung von Edge-basierten Applikationen, denn die Boards können direkt in die Serienfertigung übernommen werden, es stehen vollständige Software-Stacks zur Verfügung und wir bieten darüber hinaus auch fertigen Beschleuniger-Code für ausgewählte Vision-Anwendungen an«, so Khona weiter. Laut seiner Aussage lassen sich mit dem SOM mindestens neun Monate an Entwicklungszeit einsparen, »manche konnten ihre Entwicklung sogar um 18 Monate beschleunigen«, erklärt Khona weiter. Denn dank der produktionsreifen Boards und der schlüsselfertigen Applikationen fällt der gesamte FPGA-Hardware-Designprozess weg. Software-Entwickler müssen ihre kundenspezifischen AI-Modelle, den Applikation Code und die Modifizierung der Vision-Pipeline integrieren bzw. durchführen und das aber innerhalb einer Design-Umgebung, die sie keinen. Also kein RTL, sondern die SOMs können mit Umgebungen wie TensorFlow, Pytorch oder Café, sowie den Programmiersprachen C, C++, OpenCL- und Python programmiert werden – alles dank der Vitis Unified Software Development Plattform und Bibliotheken.

Xilinx kündigt in diesem Zusammenhang auch seinen ersten App-Store für Edge-Applikationen an. Als Erweiterung des Alveo App-Katalogs für Rechenzentren bietet der Xilinx App-Store eine Auswahl von Apps für Kria SOMs von Xilinx und seinen Ökosystem-Partnern. Die Angebote von Xilinx sind beschleunigte Open-Source Applikationen. Sie sind kostenfrei und reichen von Smart Camera Tracking und Gesichtserkennung bis zur Verarbeitung natürlicher Sprachen mit Smart Vision.

Die Kria SOMs erlauben den Entwicklern eingebetteter Systeme auch die Kundenspezifizierung und Optimierung mit Unterstützung des Standard Yocto-basierten PetaLinux. Xilinx kündigt außerdem erstmals eine Kollaboration mit Canonical für Ubuntu Linux Support an. Dies sichert die allgemeine Vertrautheit der AI-Entwickler und die Interoperabilität mit existierenden Applikationen. Die Anwender können in jeder Umgebung entwickeln und jeden gewünschten Weg zur Fertigung einschlagen. Beide Umgebungen kommen vorkonfiguriert mit einer Software-Infrastruktur und hilfreichen Utilities.

Die SOMs eignen sich laut Khona für Anwendungen, die pro Jahr in bis zu 10.000 Stück gebaut werden. Bis zu dieser Stückzahl stellen die SOMs eine kostengünstige Möglichkeit dar, eine Vision-Applikation schnell umzusetzen. Khona weiter: »Wir garantieren eine Lieferzeit von 10 Jahren, das heißt, dass wir uns auch um die Verfügbarkeit der integrierten Speicher selbst kümmern.«

Low-Cost-Entwicklungs-Kit

Das Kria KV260 Vision AI Starter-Kit ist eine erschwingliche und einfach einsetzbare, sofort betriebsbereite Entwicklungsplattform zum Design von Vision Applikationen. Das Kit ist spezifisch dazu ausgelegt, beschleunigte Vision Applikationen, die im Xilinx App-Store verfügbar sind, zu unterstützen. Khona: »Mit diesem Kit ist ein schnelles Arbeiten möglich, die Applikation läuft in weniger als einer Stunde - ohne spezielle Kenntnisse über FPGAs oder FPGA-Tools.«

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