HiSilicon AI SoCがビデオ分析の表示方法に挑戦

HiSilicon AI SoCは、専用の神経処理ユニット (NPU) を使用してビデオ分析を高速化します。この特殊なチップは人工知能用に構築されており、強力なAI機能をエッジコンピューティングデバイスに直接提供してAIパフォーマンスを向上させます。NPUは、オブジェクト検出などの複雑なAIタスクを標準のCPUよりもはるかに高速に処理し、効果的なリアルタイム処理を可能にします。

このオンデバイス人工知能は、エッジコンピューティングを成功させるために即時のデータ分析が必要なエッジAIにとって重要です。画像処理テストに示されるように、性能向上は有意である。

エッジコンピューティングへのこのアプローチは、迅速なビデオ分析を保証し、複雑なAIモデルの要求の厳しいリアルタイム処理をサポートします。

重要なポイント

• HiSilicon AI SoCNPUと呼ばれる特別なチップを使用してください。これらのNPUにより、ビデオ分析などのAIタスクがデバイスではるかに高速になります。
• これらのチップ特別なデザインがあります。この設計は、一度に多くのタスクを処理するのに役立ちます。これにより、リアルタイムのビデオ分析がスムーズかつ迅速になります。
• チップは、AIが見る前にビデオデータを準備します。これにより、AI分析がより正確になります。また、ビデオ圧縮も効率的に処理します。
• HiSilicon SoCは共有を使用しますメモリを参照してください。これは、データがチップの異なる部分間を素早く移動するのを助ける。これにより、AIアプリケーションは非常に高速に実行されます。
• これらのチップは、デバイスが即座にスマートな意思決定を行うのに役立ちます。これは自動運転車のようなものにとって重要です。また、データを安全かつプライベートに保ちます。

HISILICON AI SOCSがAIを加速する方法:

HiSilicon AI SoCは、特殊なハードウェアを使用して人工知能タスクを高速化します。この設計は、効果的なエッジコンピューティングにとって重要です。チップは、汎用プロセッサよりもはるかに高速にビデオ分析の複雑な計算を実行します。この機能により、デバイス上で直接強力なリアルタイム処理が可能になります。

NPUの力:

神経処理ユニット (NPU) は、AI加速の背後にある脳です。専用のAIアクセラレータチップとして機能します。HiSilicon AI SoCとして知られる強力なAIコアチップを統合ダヴィンチAIコアを参照してください。これらのコアは、AI処理におけるNPUのパフォーマンスの基盤です。これらは、スマートフォンから自動運転車用の次世代のAI自動車プロセッサ技術に至るまでのアプリケーションに不可欠です。

• ダヴィンチAIコア: これらの単位には、単純なタスク用のスカラーコンポーネントと、複雑なAI数学用の大きなベクトルユニットが含まれています。柔軟なAIモデル実行のためのさまざまなデータ型をサポートしています。
• 3Dキューブエンジン: このエンジンは、人工知能の基本である行列数学に優れています。クロックサイクルごとに数千の操作を実行できるため、AIモデルの迅速な推論が可能です。

この特殊なハードウェアにより、NPUはAIワークロードに対して非常に効率的になります。これにより、デバイスはクラウドに依存せずに高度なAIを実行できます。

大規模なパラレル処理:

これらのSoCのアーキテクチャは、大規模な並列処理をサポートします。これは、チップが同時に多くのタスクを処理できることを意味します。高速メッシュネットワークオンチップ (NoC) は、すべてのダヴィンチAIコアを接続します。このネットワークにより、データはコアとメモリの間をすばやく移動できます。

注:この並列構造は、ビデオ分析のリアルタイム処理に不可欠です。これにより、自律システムは複数のビデオストリームまたは複雑なシーンを同時に分析できるため、エッジコンピューティングはより強力で応答性が高くなります。

この設計により、ボトルネックが最小限に抑えられ、AIコアに常にデータが供給されます。その結果、要求の厳しいAIアプリケーションに対してスムーズで継続的なパフォーマンスが実現します。これにより、エッジコンピューティング環境での自律操作が現実のものになります。

速度のために建てられた建築:

強力なNPUには、データを迅速かつ効率的に移動するサポートシステムが必要です。HiSilicon SoCは、緊密に統合されたアーキテクチャを通じてこの速度を実現します。各コンポーネントが連携してボトルネックを解消します。これは、要求の厳しい設計に不可欠です。Aiのタスクエッジコンピューティングを参照してください。このシステムアプローチにより、スムーズで高速なパフォーマンスが保証されます。リアルタイム処理を参照してください。

画像PRE-PROCESSINGのための統合されたISP:

NPUが画像を分析する前に、カメラからの生データセンサー準備が必要です。これはの仕事です統合されたイメージ信号プロセッサ (ISP)を参照してください。ISPはデジタル暗室のように機能し、ビデオストリームがAiコア。このステップは正確に不可欠ですAi分析します。

The Hi-ISPビデオ処理エンジンNPUのクリーンなデータストリームを作成するためのいくつかの重要なタスクを処理します。

• 広いダイナミックレンジ (WDR): シーン内の非常に明るい領域と非常に暗い領域のバランスを取り、影やハイライトで細部が失われないようにします。
• ノイズリダクション: エンジンは、特に暗い場所で視覚的なノイズを除去し、混乱する可能性がありますAiモデル。
• 画像の修正: 魚眼レンズ効果などのレンズの歪みを補正したり、霧除去機能で環境のヘイズを除去したりできます。

ヒント:ISPの機能を最適化すると、劇的に改善できますAiパフォーマンス。調査によると、適切なISPチューニングが可能ですオブジェクトの検出精度を最大30% 向上させます。トーンマッピングなどの機能を有効にするだけで、モデルの精度を5.8% 向上させることができますを参照してください。

この前処理は、NPUに高品質で最適化された画像を提供します。その後、NPUは明確なデータで動作し、より信頼性が高く正確になりますAi結果。

専用ビデオエンジン:

ビデオデータは大きく、圧縮 (エンコード) および解凍 (デコード) にはかなりの処理能力が必要です。HiSilicon SoCは、この重いタスクを専用のビデオエンジンにオフロードします。この特殊なハードウェアは、ビデオの圧縮と解凍を処理し、CPUとNPUを解放して主要な機能に集中できるようにします。この分業は効果的なために不可欠ですリアルタイム処理のエッジコンピューティング環境。

エンジンは最新のビデオ標準をサポートしており、高解像度のストリームを効率的に管理できます。この機能により、デバイスはパフォーマンスを損なうことなく最新のビデオフォーマットを処理できます。

このタスクにハードウェアを捧げることにより、SoCはその複雑さを保証しますAi分析は、リソースを争うことなく、高品質のビデオエンコーディングとデコードと一緒に実行できます。

低LATENCYのための統一された記憶:

速度は処理能力だけではありません。また、データがコンポーネント間を移動する速度でもあります。HiSilicon SoCはaを使用します統合メモリアーキテクチャ非常に達成するため低レイテンシを参照してください。従来のシステムでは、CPU、GPU、およびNPUには別々のメモリプールがあります。それらの間でデータを移動するのは遅く、非効率的です。

統一メモリはこの問題を解決します。それは作成しますシングル、高速メモリの共有プール(のようなLPDDR5) チップ上のすべてのプロセッサが直接アクセスできること。

• データコピーなし: ISP、NPU、およびCPUはすべて、低速コピーを作成せずに同じデータで動作します。
• 短い経路: メモリをチップ上に統合すると、データが移動する必要のある物理距離が短くなり、遅延が減少します。
• より高い帯域幅: この設計により、データの経路が広く高速になり、全体的なスループットが向上します。

このアーキテクチャは、ゲームチェンジャーです。エッジコンピューティングを参照してください。複雑なワークフローを遅くする可能性のあるデータ転送のボトルネックを排除します。結果は現代の激しいデータ要求を扱うことができる応答性の高いシステムですAiアプリケーション。

エッジでの現実的な影響:

HiSilicon SoCのアーキテクチャの速度は、エッジコンピューティングに大きな現実の利点を生み出します。これらのチップは、強力な人工知能をデバイスに直接もたらします。この機能は、特に自動運転車のインスタントデータ分析に依存する業界を変革します。Aiはクラウドの遅延なしに決定を下すことができます。

リアルタイムオブジェクト検出:

高速リアルタイム処理は、自律システムにおける安全性にとって重要である。HiSilicon SoCを使用すると、自動運転車はオブジェクトを即座に識別できます。Aiは複数のデータを使用しますセンサー歩行者、他の車、道路標識を見るために。この即時認識により、自動運転車は迅速に反応することができます。エッジコンピューティングにおけるこのレベルのパフォーマンスは、安全なai自動運転に不可欠です。自動運転車のaiは、この情報を処理して即座に行動します。自律型車両はそのセンサーに依存しています。自動運転車にはこの速度が必要です。

複雑なオンデバイスの行動分析:

これらのSoCは、オブジェクトを検出するだけではありません。これらは、デバイス上での行動分析のための複雑なaiモデルをサポートします。自律型車両は、歩行者の意図を予測することができる。人工知能は、人が道路に足を踏み入れる可能性があるかどうかを決定します。この予測力は、自律技術とai自動運転の大きな飛躍です。これにより、車両エッジコンピューティングがより安全で信頼性の高いものになります。自律型車両はセンサーを使用してデータを収集します。その後、自動運転車はそれを分析します。この高度なAIは、自動運転車が複雑な都市環境をナビゲートするのに役立ちます。

このオンデバイス分析により、自律システムはコンテキストを理解できます。Aiは、ボールを追いかける子供と交差するのを待っている大人を区別でき、自動運転車をよりスマートにします。

強化されたセキュリティとプライバシー:

オンデバイス処理は、エッジコンピューティングに大きなセキュリティとプライバシーの利点を提供します。SoCアーキテクチャは、ビデオ分析をローカルで処理します。この設計は、機密データをクラウドから遠ざけます。組織がGDPRなどのデータプライバシールールを遵守するのに役立ちます。システムは、データ保護のためにハードウェアレベルのセキュリティを使用します。このローカル処理により、外部接続なしで脅威のリアルタイム処理が保証されます。

HiSiliconは、デバイス上のエッジaiセキュリティ市場のキープレーヤーですを参照してください。そのチップは、aiアプリケーションの安全な基盤を提供します。このアプローチは、自動運転車からスマートシティセンサーまで、機密情報を扱うセクターにとって不可欠です。これにより、エッジコンピューティングはビデオ分析にとってより安全な選択肢になります。

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HiSilicon AI SoCは、強力なNPU、特殊なハードウェアアシスト、および統合メモリアーキテクチャを組み合わせたものです。この統合システムエッジコンピューティングにおける複雑なビデオ分析の速度と電力効率を実現します。Aiデザインは、リアルタイム処理のパフォーマンスに重点を置いています。このアプローチは、製造プロセスに見られるように、エッジコンピューティングのための効率的な人工知能を生み出します。

これにより、HiSilicon AISoCはaiのゲームチェンジャーになります。Aiは、ビデオ分析のための強力な人工知能を可能にします。このaiは、最新のaiアプリケーションとエッジコンピューティングの将来にとって非常に重要です。Aiはイノベーションを推進します。

よくある質問

NPUがCPUと違う理由は何ですか?

神経処理ユニット (NPU) は、特殊なプロセッサである。人工知能タスクを非常に迅速に処理します。CPUは一般的なプロセッサ多くの仕事のために。NPUは、自律システムに高速なAIパワーを提供し、自律デバイスをスマートで応答性の高いものにします。

オンデバイス処理が重要なのはなぜですか?

オンデバイス処理は、速度とプライバシーを提供します。データ分析はデバイス上で直接行われます。これにより、自律システムは即座に決定を下すことができます。また、機密情報をクラウドに送信しないことで安全に保ちます。これは、自律的な操作にとって非常に重要です。

これらのチップは自動運転車にどのように役立ちますか?

これらのSoCs自動運転車に見て考える能力を与えます。チップは、自律システムのためのセンサデータを処理する。これは、迅速な物体検出を可能にする。その後、自動運転車はリアルタイムで安全な自動運転の決定を下すことができます。この自律能力は不可欠である。

ISPとビデオエンジンは何をしますか?

画像信号プロセッサ (ISP) およびビデオエンジンは、NPUをサポートする。ISPは生のビデオをクリーンアップし、自律システムを明確に表示します。ビデオエンジンは、ビデオ圧縮を管理する。これらの部分は、メインの自律プロセッサがより効率的に動作するのに役立ちます。