边缘 AI

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

概述

分析和机器学习涵盖广泛的工业应用领域,如预测性维护、基于数字双模型的控制、异常检测以及许多其它用例。AMD 和 AMD 生态系统基于用户趋势提供多种不同的方法来满足这些边缘应用需求。


分析与机器学习

边缘 AI 平台

边缘 AI 平台

在过去的四年中,AMD 为开发完整的端到端流程进行了广泛的工作,使软件开发者、硬件开发者和数据科学家可以利用现有的 AI/ML 生态系统。在此范例中,我们设计了工具 (Vitis AI) ,使我们的客户能够直接解析从流行 ML 框架中保存的模型图形和训练权重。目前,此框架包含 Caffe、Pytorch 和 TensorFlow。我们已开发了剪枝、量化工具、编译器、运行时和高效的可编程 IP,可让我们在各种平台上以及在边缘或流行的云和服务器架构中部署您的网络。

PYNQ - 融入 Python 生态的 Zynq 软硬件框架

PYNQ - 融入 Python 生态的 Zynq 软硬件框架

PYNQ 提供 Python 助力的控制、边缘分析和机器学习。PYNQ 是 AMD 自适应 SoC 的一个软硬件框架,可利用可编程硬件预处理传感器及其它类型的数据,因此软件分析在嵌入式处理器中非常高效。PYNQ 平台支持所有主要的 python 库,如 Numpy、Scikit-Learn 和 Pandas 等。


云服务提供商

工业趋势是由以下因素驱动的处理从云到边缘的部分转移:

  1. 物理资产需要与数据采集点最接近的低时延决策/操作(通常小于 10ms)
  2. 生成的数据通常量很大,由于运营成本、时间和隐私方面的考虑,移动和存储所有生成的数据是不可取的

AMD 提供业界最强大的单芯片端点嵌入式处理平台来顺应该趋势。此外,AMD 自适应 SoC 产品系列以及与领先云服务提供商的生态系统合作伙伴关系,不仅有助于在整个云端和端点分布任务,而且还可将应用从云端转移至端点。

AWS IoT

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边缘至云解决方案(将加速其上市进程)的需求。通过 AWS IoT,AMD 可在边缘和云之间提供差异化的协作机器学习功能。

  • AWS IoT Greengrass: 无缝将 AWS 扩展至边缘器件,以便它们在对其生成的数据进行本地操作的同时,仍能使用云技术进行管理、分析和持久存储
  • AWS FreeRTOS: 微控制器操作系统可使小型、低功耗边缘器件轻松进行编程、部署、安全保护、连接和管理
  • AWS Sagemaker: 完全托管的服务涵盖整个机器学习工作流程,可标记和准备数据、选择算法、训练算法、为部署调整和优化算法、做出预测并采取行动

Microsoft Azure IoT

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边缘至云解决方案(将加速其上市进程)的需求。通过 Microsoft Azure IoT,AMD 可在边缘和云之间提供差异化的协作机器学习功能。

  • Azure IoT Hub:连接、监控和管理数十亿物联网资产
  • Azure IoT Edge: 将云智能和分析扩展到边缘器件
  • Azure IoT Digital Twins: 构建下一代 IoT 空间智能解决方案

SoC 整合

Vitis AI

  • 支持主流框架
  • 提供一套全面的预优化模型
  • 可定制高效且可扩展的 IP 核

Vivado ML

  • 基于 ML 的设计优化
  • 协同设计环境
  • 全新高级 DFX 功能

解决方案

解决方案提供商 说明 器件支持
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技术文档
解决方案堆栈
iiot-hc-solutions-stack

有些工业和医疗保健物联网产品需要用到 AMD IIoT 和 HcIoT 解决方案堆栈的所有模块,所有的产品都或多或少会用到一些模块。AMD IIoT 和 HcIoT 解决方案堆栈包括 AMD 及生态系统的构建块,其可在整个工业和医疗物联网平台间使用。使用 AMD 工业和医疗保健物联网系统,您不一定要从零开始。探索 AMD IIoT 和 HcIoT 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和医疗保健物联网平台上对设计的重复使用。