ビジョン AI DPU-PYNQ
作成者: AMD
PYNQ は、Python、Jupyter、および豊富なライブラリを使用して構築された、生産性向上をサポートするオープンソースのフレームワークです。ソフトウェアおよびハードウェア エンジニアは、Zynq ファミリ デバイスを最大限に活用してより高性能なインテリジェント システムをすばやく構築できるようになります。DPU-PYNQ アクセラレーション アプリケーションには、Vitis™ AI DPU (Deep Learning Processor Unit) とすぐに実行できる AI 推論用 Notebook ファイルが含まれています。
特長:
- PYNQ は、AMD が提供するオープンソースの Python フレームワーク
- K24 の知識がなくても Kria™ SOM を最大限に活用できる
- Python とライブラリを活用することで、プログラマブル ロジック (PL) を効果的に利用でき、より高性能な革新的アプリケーションを構築できる
- DPU-PYNQ オーバーレイには、Vitis AI DPU と AI 推論用の Jupyter Notebook ファイルが含まれる
必要なハードウェア:
主な資料
アダプティブ コンピューティングによる電動駆動制御と効率性の向上 (eBook)
AMD の Kria™ アダプティブ システム オン モジュール (SOM) デバイスは、電動駆動制御に大きく貢献しています。これらのデバイスを使用することで、パフォーマンスの最適化、モーター駆動の効率化、消費電力削減、ノイズ軽減、振動抑制、さらには潜在的な故障を事前に検出することが可能になります。詳細は、eBook をダウンロードしてご覧ください。
アダプティブ コンピューティングを使用して AI 搭載のエッジ ソリューションを加速
適応型 SOM が次世代エッジ アプリケーションに最適な理由とその利用方法について説明しています。スマート ビジョン プロバイダーが、この適応型 SOM を利用することでのみ実現できる性能、柔軟性、および迅速な開発のメリットについても解説しています。
ロボティクス分野におけるアダプティブ コンピューティング
ロボットの需要は急速に高まっています。人間と一緒に働くことができる安心安全なロボットを作ることは簡単ではありません。これらを連携させるには、より高度な技術が必要です。また機械学習や人工知能の導入によって、さらに高い処理能力が求められるようになり複合的な課題に対応しなければなりません。
ロボット開発者たちは、拡張性のある適応型プラットフォーム上にセーフティ/セキュリティ機能があらかじめ統合され、低レイテンシ、確定性、多軸制御をサポートするアダプティブ コンピューティング プラットフォームに注目し始めています。詳細は eBook をご覧ください。