Xilinx anunció las versiones ultrarresistentes Mil Aero (XQ) y space (XQR) de sus SoC ACAP de 7nm para todas las cajas con tecnología Arm / Linux, así como Kria Robotics Stack y Vitis Video Analytics SDK para sus clientes Zynq UltraScale +.
Xilinx, que pronto será adquirida por AMD, ha comenzado su conferencia virtual Xilinx Adapt 2021 con algunos anuncios, incluida su familia de procesadores Versal ACAP. La noticia sigue al anuncio del fabricante de chips enfocado en FPGA en julio de su variante de la serie Versal ACAP HBM (memoria de alto ancho de banda) de sus series Versal ACAP Prime y Premium, que están dirigidas igualmente a aplicaciones de red y centros de datos. Versal ACAP HBM incluye HBM2e DRAM, «ofrece un rendimiento de 820 GB / sy 32 GB de capacidad para 8 veces más ancho de banda de memoria y un 63% menos de energía que las implementaciones DDR5», dice Xilinx.
Las piezas versales “XQ” de grado de defensa recientemente anunciadas son robustas para aplicaciones aeroespaciales y de defensa. Los SoC Versal Prime y Premium de la marca XQ, así como las versiones XQ AI Core y XQ AI Edge de los procesadores integrados Versal AI Edge y AI Core compatibles con AI, se enviarán en el primer trimestre de 2022. Las variantes XQ se convierten en estándares Mil-Std-883 Group D y ofrecen «contenido de estaño-plomo (Sn / Pb) con reducción completa de la formación de pelos de estaño». El soporte para M-temp (-55 a 125 ° C) es opcional.
Desde finales del segundo trimestre de 2022, los modelos Versal ACAP “XQR” compatibles con el espacio solo estarán disponibles para los SoC Versal AI Edge y AI Core. Flujo Std-883 Clase B y tolerancia total a la radiación ”, dice Xilinx. Los chips XQR se basan en la tecnología de la familia RT Kintex UltraScale de FPGA tolerantes a la radiación del año pasado, incluida la primera parte del XQRKU060.
Versal AI Edge simplificado (izquierda) y diagramas de bloques detallados
(Haga clic en las imágenes para ampliarlas)
Como todos los procesadores ACAP versales sin cabeza de 7 nm, los modelos XQ y XQR se ejecutan bajo Linux en dos núcleos Cortex-A72 de 1,76 GHz, que van acompañados de dos núcleos Cortex-R5F de 750 MHz. Todos ofrecen diferentes cantidades de «motores adaptables» flexibles, similares a FPGA, que pueden lograr un rendimiento de hasta 520K LUTS en el Versal AI Edge integrado / enfocado en la IA de borde.
Al igual que las piezas anteriores de Versal AI Core, que tienen como objetivo la infraestructura 5G de gama alta, aplicaciones automotrices y de centros de datos, Versal AI Edge ofrece «Motores inteligentes»: una matriz en mosaico de elementos de procesamiento VLIW y SIMD, los bloques DSP y NPU Similar AI Engine include y AI Engine ML cores. Versal AI Edge permite un rendimiento principal de KI Engine ML de hasta 479 TOPS.
Kria Robotics Stack y Vitis Video Analytics SDK
En abril, Xilinx lanzó un módulo de cómputo Kria K26 SOM basado en Linux basado en su híbrido ARM / FPGA anterior, el Zynq UltraScale + MPSoC, y una placa de desarrollo Kria KV260 Vision AI para el módulo. El fabricante de chips ahora ha anunciado un Kria Robotics Stack (KRS) para ambos.
Kria K26 SOM (izquierda) y Kria KV260 Vision AI Starter Kit
(Haga clic en las imágenes para ampliarlas)
KRS proporciona utilidades integradas para acelerar ROS 2 y Gazebo para «permitir un comportamiento del robot más rápido, seguro y completo», dice Xilinx. KRS ofrecerá una línea creciente de diseños de referencia, con planes para que las aplicaciones de KRS estén disponibles a través de la App Store de Xilinx. «KRS ayuda a aprovechar la aceleración de hardware en dispositivos Xilinx de alto rendimiento y baja latencia, al igual que Vitis AI ayuda a los desarrolladores de inteligencia artificial a implementar modelos de inferencia de aprendizaje automático en dispositivos Xilinx», dijo la compañía.
La pila Vitis AI, que admite Zynq, Zynq UltraScale + y Versal, se basa en Vitis, que se factura como una alternativa más simple a Vivado Design Suite. Xilinx ha anunciado ahora un Vitis Video Analytics SDK (VVAS) basado en Vitis AI. VVAS es una solución de análisis de video de «extremo a extremo» y «de borde a nube» que está equipada con funciones para decodificación de video, preprocesamiento, inferencia de IA, seguimiento y aceleración de posprocesamiento.
El VVAS SDK admite modelos de IA como YOLO, SSD, ResNet, Inception, RefindDet, ReID, FPN y OpenPose para la detección, clasificación y segmentación de objeciones en tiempo real. Las aplicaciones incluyen análisis de patrones de vehículos y peatones, monitoreo de salud y seguridad, autopago y análisis de venta minorista, y detección de fallas de componentes en instalaciones de fabricación. Un marco permite a los desarrolladores crear aplicaciones con complementos, bibliotecas de aceleración de software y una interfaz para desarrollar una biblioteca de aceleración personalizada para controlar un acelerador de hardware personalizado.
Diagramas de arquitectura para Vitis AI (izquierda) y Vitis Video Analytics SDK
(Haga clic en las imágenes para ampliarlas)
En otros anuncios, Xilinx agregó bibliotecas de imágenes ultrarrápidas a Vitis que están optimizadas y dirigidas a motores de IA de tamaño completo. También hay adiciones a la cartera de IP de video e imágenes para UltraScale + y Versal, incluidas las IP de mezclador y escalador 8K para permitir una grabación de video 8K de mayor calidad y visualización de 8K con HDMI 2.1 y DisplayPort 1.4.
Finalmente, Xilinx dice que su variante Zynq RFSoC DFE de UltraScale +, que originalmente se anunció como Zynq UltraScale + RFSoC, ahora está en plena producción. El SoC impulsado por Linux ofrece bloques específicos de la aplicación para el front-end digital reforzado (DFE) para el rendimiento de 5G NR y el ahorro de energía. El Zynq RFSoC DFE también ofrece lógica adaptativa programable «para permitir una solución a prueba de futuro para la evolución de los estándares 5G-3GPP y las arquitecturas de radio O-RAN», dice Xilinx.
Desafío de Computación Adaptativa
Vimos algunos de estos anuncios de Xilinx en Hackster.io, que se está asociando con Xilinx en un Desafío de Computación Adaptativa para el desarrollo de Vivado ML, Vitis y Vitis AI. La competencia otorga hasta $ 10,000 en tres categorías: computación de borde, inteligencia artificial del centro de datos y análisis de big data. También hay desafíos especiales de $ 2,500 para estudiantes universitarios y mujeres. El proyecto de computación de borde requiere el kit de inicio Kria KV260 Vision AI ya mencionado.
información adicional
Para obtener más información sobre los anuncios de Xilinx, consulte el comunicado de prensa de VVAS e IP Software, así como el anuncio principal con noticias sobre XQ, XQR, Kria Robotics Stack y más.
