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數據處理成嵌入式硬件的基本能力

來源:投影時代 更新日期:2019-06-06 作者:pjtime資訊組

    任何一個智能系統,對于交通、金融、零售、安防等領域,在智能升級的過程中,都會涉及到大量的數據輸入輸出,并對其進行處理分析。

    例如在智能駕駛系統中,通過配置大量的傳感系統,以視頻、地理定位、雷達等多種形式接受數據用于汽車的智能感應和決策。在智能工廠系統中,大量的節點在實時生產過程中產生數據,點連成線,形成智能網絡,從而運用數據來進行實時調度和調控。

    在這些過程中,參與其中的汽車、生產設備等,智能化為信息匯總、數據計算和傳輸的中心,對于運用于其中的功能硬件的數據存儲能力和處理能力的要求越來越高,需要更快、更可靠和更具有成本效益的嵌入式計算機設備應用于其中。

    對于華北工控而言,迎合市場需求打造更多的應用于智能用戶場景中的產品方案,在多個維度上進行升級,賦予產品方案以強大的數據處理能力。

    數據存儲能力

    通過板載強大內存,支持PCI-E 2.0 、USB3.0等高速存儲形式,基于海思、瑞芯微、恩智浦的多款嵌入式主板、嵌入式準系統方案,引入邊緣計算等技術,

    都具有強大的數據存儲能力,來滿足智能應用場景的需求。

    數據處理能力

    在數據處理維度上,通過集成芯片組的功能優勢,多款產品方案在數據處理能力上受到市場好評。

    例如基于海思智能視覺平臺芯片組打造的BIS-6545C、BIS-6545C10、BIS-6545等多款嵌入式AI準系統,引入雙核NNIE神經網絡計算引擎,支持深度學習神經網絡加速,算力可達4T,該系列產品方案在各項人工智能領域的性能表現十分優異。

    基于Rockchip Rk3399Pro處理器的嵌入式主板,擁有神經網絡處理單元NPU,運算性能高達2.4TOPs

    最新推出的基于海思芯片組的嵌入式主板EMB-7541,采用Hi3519A為核心芯片組,雙核計算單元架構,具有32KB一級cache,32KB D cache或256KB的二級cache,并在計算單元內還集成FPU和Neon加速器。

    以此同時,為提高運算效率,引入專用硬件模塊來處理視頻流,引入海思硬件視頻API接口、硬件算法API接口,采用大小核結構,通用運算性能強悍,具有強大的算力表現。

    數據分析能力

    構建AI分析技術入口,在不同的場景中,采集周邊應用場景的信息,并完成對信息的實時AI分析,實現對外界環境的智能感應、智能預警、智能分析,需要產品方案在深度學習等領域具備強大性能。

    在華北工控最新的基于海思Hi3519A處理器打造的客戶案例中,以EMB-7541 ARM架構嵌入式主板為核心產品打造的視覺識別決策方案,在橋梁監控識別場景中高效發力。

    在案例中,監控攝像頭進行前端的監控數據采集,通過網絡接口傳輸至華北工控海思芯片組嵌入式智能主板方案,由其來對視頻信息進行AI化讀取與處理,對船只是否超過限高等外部對象進行AI分析,并向外界輸出決策信息進行主動調整。

    在數據維度上配置技術性能,在數據存儲、數據處理、數據分析等技術層面上打造更優質的方案,華北工控將持續助力。

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