HiSiliconリファレンスデザインを効果的に使用する方法

HiSiliconリファレンスデザインでのチームの成功は、系統だったアプローチから始まります。このプロセスは、製品の主要なビジョン要件をHiSilicon AI SoCのコア仕様に正確に一致させます。この明確なビジョンは、処理できないAI製品の作成など、一般的な落とし穴を防ぎますビジョンアプリケーション向けの複雑な分析を参照してください。

構造化されたパスをたどると、チームがコストを管理するのに役立ちます。それは彼らを加速します時価総額高度なコンピュータビジョンアプリケーション用。事前に設計されたデザインチームの長期ビジョンの重要な有利なスタートを提供します。

重要なポイント

• あなたのプロダクトの必要性をに合わせることによって右のHiSiliconデザインを選んで下さいチップの特徴を参照してください。
• あなたの製品が必要とするものの詳細なリストを作るAIパワーそしてビデオ質、始める前に。
• カメラレンズやパワーパーツなど、製品に合わせてデザインを慎重に変更してください。
• コストを管理し、遅延を回避するために製品を構築するために必要なすべての部品を追跡します。
• デザインを徹底的にテストして、うまく機能し、多くのコピーを作成する準備ができていることを確認します。

正しい参照デザインを選択する

正しいリファレンスデザインを選択することは、開発サイクルで最も重要な決定です。この選択は、製品の最終的な機能とコストに直接影響します。チームの製品ビジョンは、ハードウェアの可能性と完全に一致する必要があります。

コア要件を定義する

チームは、詳細な要件チェックリストを作成することから始める必要があります。このドキュメントでは、選択プロセス全体をガイドします。製品ビジョンを具体的な技術仕様に変換します。チェックリストは、AIパフォーマンス、ビデオ仕様、物理インターフェイスの3つの主要な領域をカバーする必要があります。このステップでは、完全なデータシートのレビューが不可欠です。

コア要件チェックリストの例 コンピュータビジョン制品の良いチェックリストは次のとおりです。

• AIパフォーマンス: AIモデルに必要なTera Operations Per Second (TOPS) を定義します。単純なオブジェクト検出は、複雑な動作分析よりも少ない電力で済みます。各潜在的なDSPのデータシートは、そのAI能力を指定する。
• ビデオ仕様: ターゲット解像度とフレームレートを指定します。たとえば、30 FPSで1080pは多くのAI分析アプリケーションに最適ですが、法医学の詳細には4Kが必要になる場合があります。画像信号プロセッサ (DSP) のためのデータシートが重要である。この選択は、帯域幅とストレージのニーズに影響を与えます。
• インテリジェントビデオ分析: オブジェクト追跡や迅速なビデオレビューなどの機能の必要性を評価します。これは、必要なDSP性能を定義するのに役立つ。
• 物理インターフェイス: イメージのMIPI-CSIなど、必要なすべてのポートを一覧表示するセンサー、接続のためのイーサネット、および周辺机器のためのUSB。メインSoCのデータシートには、サポートされているインターフェイスが一覧表示されます。
• パワーと环境: 電力消費制限とデバイスが必要な場合に注意してください屋外監視アプリケーションのための耐候性を参照してください。電源管理部品のデータシートは非常に重要です。

この詳細なビジョンにより、必要なすべてのコンポーネントと部品が最初から考慮されます。明確なビジョンは、後でコストのかかる変更を防ぎます。DSPデータシートは、重要なパフォーマンスメトリックを提供します。

HISILICON AI SOCSの要件をマップ

要件を定義した後、チームはそれらを特定のHiSilicon AI SoCを参照してください。HiSiliconはさまざまなシリーズを提供し、それぞれが異なるアプリケーションとパフォーマンスレベルを対象としています。たとえば、Hi3559シリーズは一般に要求の厳しいAIアプリケーションに対してより高いAIパフォーマンスを提供しますが、Hi3516シリーズは主流の監視用に最適化されています。各DSPのデータシートは、この情報を含む。

これらのシリーズを比較するには、処理能力、エネルギー消費、およびコストの間のトレードオフが含まれます。各チップのデータシートは、この比較に必要なデータを提供します。たとえば、ハイエンドAI製品にはHi3559Aの4 TOPSが必要な場合がありますが、よりシンプルなスマートカメラでは1 TOPS Hi3516DV300を使用できます。データセットを使用すると、これらの違いを明確にするのに役立ちます。

公式データシートにあるこのデータを使用すると、チームは、予算や電力範囲を超えることなく、パフォーマンス目標を達成するシステムオンチップ (SoC) を選択できます。DSPのデータシートは、その機能の真実の源です。

最終的には、選択したSoCを中心に構築されたリファレンスデザインを見つけることが目標です。選択した部品とコンポーネントの公式データシートで互換性が確認されます。明確な製品ビジョンから始まり、データシートを使用してすべての選択肢を検証するこの系統だったアプローチにより、選択したDSPと全体的な設計により、意図したユーザーエクスペリエンスが提供されます。このビジョンは、すべての部品の選択をガイドします。

ハードウェアとBOMのカスタマイズ

リファレンスデザインは、最終製品ではなく、検証済みの基礎を提供します。次の段階では、戦略的なハードウェアのカスタマイズと慎重なBill of Materials (BOM) 管理が含まれます。このプロセスは、製品ビジョンの特定のコスト、パフォーマンス、および機能の目標を満たすように一般的な設計を適応させます。ここでの成功は、系統だった変化とインテリジェントなコンポーネントの調達にかかっています。

キーハードウェアの変更

チームは主要なハードウェアを変更して、リファレンスデザインを製品独自の要件に合わせます。これらの変更は、多くの場合、イメージパイプライン、電源システム、および接続性を対象としています。各変更には、システムの安定性とパフォーマンスを確保するために慎重な検証が必要です。各パーツのデータシートは、これらの変更の主なガイドです。

イメージセンサーとレンズは、変更する最も一般的な部品です。製品に対するチームのビジョンがこの選択を決定します。センサーを交換するには、DSPのデータシートをチェックして、MIPI-CSIインターフェイスとデータ形式との互換性を確認する必要があります。レンズの選択も大きな意味を持つ。

• 低品質のレンズマウントは、カメラ本体を歪めたり、レンズ要素を動かしたりする可能性があります。
• ズームレンズは、特にカメラを回転させると、光学要素をシフトさせる可能性があります。
• これらの動きは、レンズとイメージセンサとの関係を変える。
• このような変更により、カメラのキャリブレーションが中断されます。これは、明確なビジョンと信頼性の高いAI分析に不可欠です。

電力管理IC (PMIC) はしばしば調整が必要です。より強力なWi-Fiモジュールなどのコンポーネントを追加または変更すると、ボードの電力予算が変更されます。エンジニアは、パワーレールの要件を理解するために、HiSilicon AI SoCおよびその他の重要な部品のデータシートを参照する必要があります。新しいPMICにより、すべてのコンポーネントが安定した電力を受け取ります。PMICのデータシートはその仕様を提供します。

接続モジュールは、カスタマイズのもう1つの領域です。チームは、5Gモデムまたは特定のWi-Fi/Bluetoothコンボモジュールを追加する場合があります。これには、DSPのデータシートをチェックして、USBやSDIOなどの適切な物理インターフェイスがあることを確認する必要があります。新しい部品が正しく機能するためには、ドライバーの可用性と互換性も重要です。新しいモジュールのデータシートには、ソフトウェアのニーズが詳しく説明されます。

BOM戦略とコンポーネントソース

適切に管理されたBOMは、コストを管理し、安定したサプライチェーンを確保するために不可欠です。それはデザインとともに進化する生きた文書です。効果的なBOM戦略は、コスト削減と長期的なコンポーネントの可用性およびシステムの信頼性のバランスを取ります。これは、慎重なコンポーネントの調達が重要になる場所です。

主な目標はコスト削減です。チームはしばしば一般的なパッシブコンポーネントを置き換えることができます抵抗器とコンデンサ低コストの代替品。ただし、新しい部品が元のデータシートに記載されている公差とパフォーマンスの仕様を満たしていることを確認する必要があります。のような重要な部品のためメモリ、より安価なオプションを調達するには細心の注意が必要です。DDRメモリとeMMCストレージは、DSPのデータシートに指定されているタイミングと互換性の要件を厳守する必要があります。互換性を確保できないと、システムのクラッシュやデータの破損が発生する可能性があります。

サプライチェーンの安定性は大量生産にとって最も重要です。生産ライフサイクルの長い部品を調達することで、混乱を防ぎます。エンジニアは、レジリエンスを設計に直接組み込むことができます。

• 柔軟性のためのデザイン: パーツの標準化、モジュラーアーキテクチャの使用、およびマルチソーシングコンポーネントにより、スワップが容易になります。例えば、デザインは、複数のピン対応部品を収容することができる。
• ピン対応の選択: 回路図設計フェーズでピン互換部品を選択すると、部品が利用できなくなった場合のコンポーネントの置換が簡単になります。
• クロスプロダクト共有: 異なる製品間で同じコンポーネントを使用すると、在庫を管理し、調達のレバレッジを向上させることができます。
• サプライヤーのフィードバック: サプライヤーからのリアルタイムのフィードバックにより、潜在的な不足に関する早期の警告が提供され、チームは迅速に対応できます。

部品を調達するためのこの積極的なアプローチは不可欠です。エンジニアは設計チームと協力して、製品設計に柔軟性を組み込むことができます。これは、フィルタリング回路に許容可能な容量値の範囲を指定するなど、複数のコンポーネントオプションに対応する設計を作成することを意味します。この積極的なアプローチは、最初の努力を必要としますが、不足時の調達を大幅に支援し、安定したサプライチェーンを備えたコンポーネントの優先順位を付けるのに役立ちます。

「私たちのモジュラーサーバーラックは、電力モジュールを数時間で交換できるため、昨年の3つのサプライヤーの破産を乗り越えました。」 -データセンターハードウェアディレクター

最後に、チームはコンポーネント認証のための堅牢なプロセスを確立する必要があります。偽造部品のリスクは、特に新規または未確認のサプライヤーから調達する場合に高くなります。偽造DSPまたはメモリチップは、予測できない障害を引き起こし、ブランドの評判を損なう可能性があります。目視検査や機能テストを含む厳格な認証プロセスを実装することは、交渉の余地のないステップです。この認証により、すべてのコンポーネントの整合性と最終製品のAIパフォーマンスが保証されます。品質管理のためのこのビジョンは、プロジェクト全体を保護します。

生産のための設計の評価

カスタマイズ後、チームはデザインを厳密に検証する必要があります。この最終段階では、製品の信頼性が高く、正しく機能し、大量生産の準備ができてを参照してください。検証には、ハードウェアの整合性、熱管理、AIモデルのデプロイが含まれます。ここでは、品質に対する明確なビジョンが不可欠です。

ハードウェア評価の実行

ハードウェアの検証は、最初のボードの立ち上げから始まります。このプロセスは、DSPを含むコア部分が電力を受け取り、正しく機能することを確認する。次のステップは、信号完全性 (SI) と電力完全性 (PI) の深い分析である。これは、DSPに接続する高速インターフェースにとって重要である。

チームは、この分析に特殊なツールを使用します。たとえば、Synopsys PrimeSimは信号の振る舞いをシミュレートできます、Altiumのツールは、厳格なシグナリング基準を満たすレイアウトの設計に役立ちますを参照してください。これにより、DSPと他の部分との間のデータエラーが防止される。

エンジニアは、一般的なハードウェアの脆弱性もチェックする必要があります。徹底的なレビューは、次のような失敗を防ぐことができます命令の不適切な処理は、パワーサイドチャネル攻撃に対するスキップまたは感受性を参照してください。これらの問題を早期に特定することで保護されます最終製品のセキュリティそしてすべてのAIアプリケーションのための信頼性。このセキュリティのビジョンは重要です。

パフォーマンスの管理

強力なHiSilicon AI SoCは、集中的な処理中に大量の熱を生成します。パフォーマンスの抑制を防ぎ、すべての部品の長期的な信頼性を確保するには、効果的な熱管理が必要です。冷却戦略は、DSPの消費電力とビジョンアプリケーションの要求と一致しなければなりません。

右の熱インターフェイス材料 (TIM) を選ぶことは重要な決定です。TIMsは、DSPからヒートシンクに熱を伝達するのに役立つ。さまざまな材料がさまざまなトレードオフを提供します。

低電力部品の場合は、パッシブヒートシンクで十分です。ただし、複雑なコンピュータビジョンタスクを実行する高性能DSPでは、最適なパフォーマンスを維持するために、ファンなどのアクティブな冷却ソリューションが必要になることがよくあります。熱安定性に対するこのビジョンは、ハードウェアを保護します。

AIモデルを展開する

最後の検証ステップでは、AIソフトウェアのデプロイが行われます。チームは、参照ソフトウェア開発キット (SDK) とドライバーをカスタムハードウェアに適合させます。主な目標は、ターゲットビジョンアプリケーションで最大のAIパフォーマンスを実現することです。

このための重要な手法は、「ゼロコピー」パイプラインを作成することです。これは、画像データがボードのISPからDSPの神経処理ユニット (NPU) に直接流れることを可能にする。この効率的なデータパスは、顔検出や顔認識などのリアルタイムAIビジョンタスクに不可欠です。AI処理の速度を低下させる可能性のあるメモリのボトルネックを解消します。

最後に、開発者は特定のDSP用のニューラルネットワークをコンパイルします。次に、コンパイルされたモデルをNPUに展開します。デプロイの成功により、ハードウェアとソフトウェアがシームレスに連携し、意図したAIビジョンパフォーマンスを実現することが確認されます。この最終チェックは、製品全体のビジョンを検証します。

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HiSiliconデザインの成功は明確な道をたどります。チームはまず、コア要件に基づいてデザインを選択します。その後、コストと機能のためにハードウェアを戦略的にカスタマイズします。最後に、生産前にシステム全体を検証します。リファレンスデザインは強力なアクセラレータです。その真の価値は、インテリジェントな適応とカスタマイズを通じて生まれます。

最終的なヒント: 材料法案 (BOM) を初日からの動的文書として扱います。この練習は保証します設計から調達まで、すべてのチームが連携していますを参照してください。それはコスト管理を維持し、サプライチェーンの回復力を構築しますを参照してください。

よくある質問

HiSiliconリファレンスデザインとは何ですか?

HiSiliconリファレンスデザインは、完全な事前に設計された回路基板です。これには、HiSilicon AI SoC、メモリ、およびその他の重要な部品が含まれています。チームはそれを出発点として使用します。この基盤は、彼らが独自のカスタムスマートカメラ製品をはるかに速く構築するのに役立ちます。

ハードウェアをカスタマイズするときの最大のリスクは何ですか?

最大のリスクは、システムの不安定性を生み出すことです。イメージセンサーやメモリなどの重要な部分を変更すると、問題が発生する可能性があります。エンジニアはDSPのデータシートを注意深くチェックする必要があります。これにより、新しいコンポーネントがHiSilicon SoCと完全に互換性があり、正しく動作します。

材料法案 (BOM) がそれほど重要なのはなぜですか?

BOMには、製品の構築に必要なすべての部品がリストされています。最終的なコストと生産スケジュールを直接制御します。

適切に管理されたBOMは、チームが低コストの部品を見つけるのに役立ちます。また、サプライチェーンの不足からプロジェクトを保護し、部品を大量生産に利用できるようにします。

「ゼロコピー」パイプラインは何をしますか?

ゼロコピーパイプラインはAIパフォーマンスを向上させます。ボード上の2つの主要コンポーネント間にビデオデータの直接パスを作成します。

• 画像信号プロセッサ (ISP) からデータを送信します。
• それは、神経処理ユニット (NPU) に直接データを配信する。

このプロセスは、遅いメモリコピーを回避する。