エッジ AI

インダストリアル IoT のエッジでマルチセンサー分析や機械学習アプリケーションを業界で最も低レイテンシ、低消費電力、低コストで実現

概要

分析および機械学習は、予知保全、デジタルツインモデルベースの制御、異常値検知などといった多数のユースケースのさまざまな形で応用されています。ザイリンクスとそのエコシステム各社は、ユーザートレンドに基づいてこれらのエッジアプリケーションに対応するさまざまなアプローチを提供しています。

分析および機械学習

エッジ AI プラットフォーム

これまでの 3 年間、ザイリンクスはソフトウェア開発者、ハードウェア開発者、データサイエンティストが既存の ML エコシステムを活用できる包括的なフローを完成させるためにさまざまな研究を重ねてきました。そして、一般的な ML フレームワークから保存されたモデルグラフやトレーニング済みの重みを直接解析できるツールを設計しました。現在、このツールは Caffe と TensorFlow に対応しています。ザイリンクスは、プルーニング、量子化ツール、コンパイラ、ランタイム、さらに効率化のためのプログラマブル IP も開発しています。開発者は独自ネットワークをさまざまなプラットフォーム上で運用できる上、エッジや一般的なクラウド、およびサーバーアーキテクチャ上で運用することも可能になりました。

PYNQ - Zynq で Python を利用

PYNQ を使用した python ベースの制御、エッジ分析、および機械学習です。PYNQ は、Zynq SoC 向けのソフトウェア/ハードウェアフレームワークであり、ソフトウェア分析や操作をエンベデッドプロセッサで効率的に実行することを目的として、センサーなどのデータを前処理するためにプログラマブルハードウェアを活用します。 PYNQ は、Numpy、Scikit-Learn、Pandas などの主な Python ライブラリをすべてサポートしています。

クラウドプロバイダー

業界の傾向としては、次の影響を受けてクラウド処理からエッジ処理へ部分的にシフトしています。

物理アセットは、データアクイジションポイントに最も近い低レイテンシの判定/動作が必要です (通常 10ms 未満)。
一般的に生成されるデータサイズが大きいため、これらのデータをすべて移動して格納するには、OPEX コスト、時間、およびプライバシーの問題を考慮するとあまり好ましくありません。

ザイリンクスは、このような傾向に対処するために、業界で最も高性能なシングルチップのエッジ向けエンベデッドプロセッシングプラットフォームを提供しています。さらに、ザイリンクスの SoC ポートフォリオを利用し、エコシステムが大手クラウドサービスプロバイダーと連携することで、クラウドとエッジへのタスク分散が可能になると同時に、アプリケーションをクラウドからエッジへ移行することも可能になります。

AWS IoT

インダストリアル IoT は、機械学習を利用する次世代型の産業資産を実現するクラウド接続の協調制御システムの可能性にも拍車をかけています。産業制御システムのプロバイダーは、この展望を実現すべく統合型エッジツークラウドソリューションを提供して、市場投入時間の短縮を可能にします。AWS IoT 搭載のザイリンクスソリューションは、エッジとクラウド間に独自の協調的な機械学習機能を提供します。

AWS IoT Greengrass: AWS をエッジデバイスにシームレスに拡張することで、エッジデバイスは、管理、分析、耐久性のあるストレージのためにクラウドを使用しながら、生成したデータに基づいてローカルで動作可能

AWS FreeRTOS: 低消費電力の小型エッジデバイスを簡単にプログラム、デプロイ、保護、接続、および管理できるようにするマイクロコントローラー用のオペレーティングシステム

*AWS Sagemaker: データのラベル付けと準備、アルゴリズム選択、アルゴリズムトレーニング、運用のための調整と最適化、予測、実行に至るまで機械学習ワークフロー全体をカバーする完全管理型のサービス

*AWS Robomaker: AWS RoboMaker は、大規模なインテリジェントロボットアプリケーションの開発、テスト、および運用を容易にするサービス

Microsoft Azure IoT

インダストリアル IoT は、機械学習を利用する次世代型の産業資産を実現するクラウド接続の協調制御システムの可能性にも拍車をかけています。産業制御システムのプロバイダーは、この展望を実現すべく統合型エッジツークラウドソリューションを提供して、市場投入時間の短縮を可能にします。Microsoft Azure IoT 搭載のザイリンクスソリューションは、エッジとクラウド間に独自の協調的な機械学習機能を提供します。

*Azure Sphere: MCU を搭載したデバイスをシリコンからクラウドに安全に接続

*Azure IoT Hub: 何十億台もの IoT アセットを接続、管理、制御

*Azure IoT Edge: クラウドインテリジェンスと分析をエッジデバイスまで拡張

*Azure IoT Digital Twins: 次世代の IoT 空間インテリジェンスソリューションを構築

*現在開発中のため、最新情報については FAE へお問い合わせください。

SoC インテグレーション

Vivado HLS

Vivado 高位合成ツールは、C、C++、System C 言語を使用して、直接ザイリンクスのプログラマブルデバイスをターゲットにできるため、手動で RTL を作成する必要がありません。
C/C++ テストベンチシミュレーションを使用する迅速な検証、自動の VHDL/Verilog シミュレーションおよびテストベンチ生成が可能です。

Vivado HLS をダウンロード

Vitis™ 統合ソフトウェアプラットフォーム

すべてのザイリンクスプラットフォームに対応する統一設計手法
使い慣れたソフトウェア開発環境
ソフトウェア定義のアプリケーションアクセラレーション
高レベルの統合フレームワークおよびアクセラレーションライブラリを活用して C、C++ または Python で開発することも、RTL ベースアクセラレータと低レベルなランタイム API を使用して、より細かく実装を制御することも可能

Vitis ソフトウェアプラットフォームのダウンロード

ニーズに合わせてデザインされたソリューション

ソリューションプロバイダー	説明	デバイスサポート
ザイリンクス	ザイリンクス AI の利点
ザイリンクス - エッジ AI プラットフォーム	エッジ AI 開発者ハブ DNNDK ザイリンクスのエッジ側の開発向けホワイトペーパー (WP490 - 日本語版)	Zynq UltraScale+ Zynq 7000
Xilinx - PYNQ	PYNQ ウェブサイト PYNQ コミュニティのプロジェクト	Zynq UltraScale+ Zynq 7000
AWS IoT	AWS 認定のザイリンクス製品 AWS IoT Xilinx – AWS ワークショップ	Zynq UltraScale+ Zynq 7000
Azure IoT	Azure IoT	Zynq UltraScale+ Zynq 7000
ザイリンクスツール	Vitis ソフトウェアプラットフォーム Vivado HLx	Zynq UltraScale+ Zynq 7000
ザイリンクス	SPYN デザインファイルコミュニティポータル	Zynq UltraScale+ Zynq 7000

エコシステムソリューション

ソリューションプロバイダー	説明	デバイスサポート
Kortiq	AIScale – 小型かつ高効率な CNN アクセラレータ	Zynq UltraScale+ Zynq 7000
Silicon Software 社	Visual Applets	Zynq UltraScale+ Zynq 7000 Kintex 7000

資料

機械学習のランドスケープ

Zynq で Python (PYNQ) を利用するエッジアナリティクス (日本語版)

ザイリンクスデバイスを使用する深層学習 (日本語版)

インテリジェント IIoT エッジプラットフォーム (日本語版)

ソリューションスタック

インダストリアル IoT 製品の中には、ザイリンクス IIoT ソリューションスタックのすべての要素が必要になるものがあります。ザイリンクスの IIoT ソリューションスタックは、ザイリンクスおよびエコシステムが提供する構築ブロックとインダストリアル IoT プラットフォームで使用されるソリューションで構成されています。ザイリンクスベースのインダストリアル IoT システムを使用する場合、ゼロから設計する必要はありません。ザイリンクス IIoT ソリューションスタックのさまざまな要素を理解して、開発時間とコストを最小限に抑え、次回のインダストリアル IoT プラットフォームでデザインを最大限に再利用してください。