Vitis™ AI 開発環境は、ザイリンクスのハードウェア プラットフォームで AI 推論を実現するための開発プラットフォームであり、エッジ デバイスと Alveo カードの両方に対応できます。この環境には、最適化された IP、ツール、ライブラリ、モデル、サンプル デザインが含まれます。Vitis AI は、高い効率性と使いやすさを考えて設計されており、ザイリンクス FPGA および ACAP での AI アクセラレーションや深層学習の性能を最大限に引き出すことができます。
ザイリンクスは、すべてのユーザーを対象とする最も人気のあるフレームワーク (Tensorflow、Caffe、Pytorch) で構築した、すぐに使える深層学習モデルを豊富に提供しています。この AI Model Zoo では、最適化済みの再トレーニング可能な AI モデルを提供しています。これらを利用することで、ザイリンクス プラットフォーム上で効率的に AI 開発が可能になり、高速化されたデザインをすばやく構築して製品化できます。
世界最先端のモデル圧縮技術により、精度への影響を最小限に抑えながら、複雑なモデルを 1/5 から最大 1/50 まで圧縮できます。Deep Compression で次世代レベルの AI 推論性能が実現します。
AI クオンタイザーは、32 ビット浮動小数点の重みとアクティベーションを INT8 などの固定小数点に変換することで、予測精度を損なうことなく計算の複雑レベルを軽減できます。固定小数点のネットワーク モデルは、必要なメモリ帯域幅が狭いため、浮動小数点モデルよりも高速で電力効率に優れています。
AI モデルを効率の高い命令セットとデータフローにマップします。また、レイヤーの融合、命令スケジューリング、オンチップ メモリの再利用などの高度な最適化を可能な限り実行します。
パフォーマンス プロファイラーでは、AI 推論実装における効率性と使用率を詳細分析できます。
Vitis AI ライブラリは、DPU (Deep-Learning Processor Unit) を使用する効率的な AI 推論用に構築された高レベルのライブラリと API を提供します。統合 API を備える Vitis AI ランタイムをベースに構築されており、ザイリンクス プラットフォームで AI モデルを運用するのに最適なインターフェイスを提供します。
Vitis AI 環境では、エンベデッド プラットフォームに 3D 知覚の AI アルゴリズムを実装することで、リアルタイム処理を実現できます。HW と SW の協調最適化により、ザイリンクスの ZU+ MPSoC で最先端 PointPillars モデルの性能を最大限に引き出します。
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自動運転車が高速で走行し、障害物に遭遇するとき、レイテンシは意思決定において致命的な要素となります。革新的な特定用途向けのアクセラレータと最適化済みソフトウェアを利用できる Vitis AI 環境では、高性能でありながら超低レイテンシで深層学習アルゴリズムを処理する自動運転車向けのアプリケーションを実現できます。
ローエンドからハイエンドまでのあらゆる ADAS 製品に適合する優れた拡張性と適応性を提供する Vitis AI では、フロント ADAS、インキャビン、サラウンド ビュー システムにおけるオブジェクト検出、車線検出、セグメンテーションの一般的な AI アルゴリズムを提供し、業界最高性能を実現できます。
都市部では、エッジ ポイントやクラウド エンドでインテリジェンス機能を備えたシステムを導入するようになりました。大量のデータが毎日生成されるようになり、物体、トラフィック、顔の動きをすばやく検出して処理するためには、エンドツーエンドの高性能 AI 分析システムが必要です。これにより、エッジからクラウドまでの各フレームに有益なインサイトを追加します。
Vitis AI は、医用画像データに潜むパターンを検出して特定し、病気の克服や健康向上に役立つ画期的なツールおよび IP を提供します。
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