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数据处理成嵌入式硬件的基本能力

来源:投影时代 更新日期:2019-06-06 作者:pjtime资讯组

    任何一个智能系统,对于交通、金融、零售、安防等领域,在智能升级的过程中,都会涉及到大量的数据输入输出,并对其进行处理分析。

    例如在智能驾驶系统中,通过配置大量的传感系统,以视频、地理定位、雷达等多种形式接受数据用于汽车的智能感应和决策。在智能工厂系统中,大量的节点在实时生产过程中产生数据,点连成线,形成智能网络,从而运用数据来进行实时调度和调控。

    在这些过程中,参与其中的汽车、生产设备等,智能化为信息汇总、数据计算和传输的中心,对于运用于其中的功能硬件的数据存储能力和处理能力的要求越来越高,需要更快、更可靠和更具有成本效益的嵌入式计算机设备应用于其中。

    对于华北工控而言,迎合市场需求打造更多的应用于智能用户场景中的产品方案,在多个维度上进行升级,赋予产品方案以强大的数据处理能力。

    数据存储能力

    通过板载强大内存,支持PCI-E 2.0 、USB3.0等高速存储形式,基于海思、瑞芯微、恩智浦的多款嵌入式主板、嵌入式准系统方案,引入边缘计算等技术,

    都具有强大的数据存储能力,来满足智能应用场景的需求。

    数据处理能力

    在数据处理维度上,通过集成芯片组的功能优势,多款产品方案在数据处理能力上受到市场好评。

    例如基于海思智能视觉平台芯片组打造的BIS-6545C、BIS-6545C10、BIS-6545等多款嵌入式AI准系统,引入双核NNIE神经网络计算引擎,支持深度学习神经网络加速,算力可达4T,该系列产品方案在各项人工智能领域的性能表现十分优异。

    基于Rockchip Rk3399Pro处理器的嵌入式主板,拥有神经网络处理单元NPU,运算性能高达2.4TOPs

    最新推出的基于海思芯片组的嵌入式主板EMB-7541,采用Hi3519A为核心芯片组,双核计算单元架构,具有32KB一级cache,32KB D cache或256KB的二级cache,并在计算单元内还集成FPU和Neon加速器。

    以此同时,为提高运算效率,引入专用硬件模块来处理视频流,引入海思硬件视频API接口、硬件算法API接口,采用大小核结构,通用运算性能强悍,具有强大的算力表现。

    数据分析能力

    构建AI分析技术入口,在不同的场景中,采集周边应用场景的信息,并完成对信息的实时AI分析,实现对外界环境的智能感应、智能预警、智能分析,需要产品方案在深度学习等领域具备强大性能。

    在华北工控最新的基于海思Hi3519A处理器打造的客户案例中,以EMB-7541 ARM架构嵌入式主板为核心产品打造的视觉识别决策方案,在桥梁监控识别场景中高效发力。

    在案例中,监控摄像头进行前端的监控数据采集,通过网络接口传输至华北工控海思芯片组嵌入式智能主板方案,由其来对视频信息进行AI化读取与处理,对船只是否超过限高等外部对象进行AI分析,并向外界输出决策信息进行主动调整。

    在数据维度上配置技术性能,在数据存储、数据处理、数据分析等技术层面上打造更优质的方案,华北工控将持续助力。

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