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拓展可穿戴、IoT设计差异化,从DSP内核看起

拓展可穿戴、IoT设计差异化,从DSP内核看起

关键字:IoT   可穿戴   DSP内核   IP授权   计算机视觉  

处理:IoT设备需要怎样的处理能力?

具备处理能力是使IoT设备拥有智能的关键。IoT数据在哪里进行处理,是一个困扰设计人员的两难话题。Eran Briman 表示,“以往我们都觉得对数据的处理能力通常由云端来完成,但发展经验证明IoT设备自身拥有本地处理能力(Edge Processing)变得越来越重要。基本上对于轻量级处理量、小规模数据库、涉及安全/隐私信息、低延时需求、上传到云端会增加功耗开销等情况下,更倾向于在本地设备端(Local)处理数据,相反对于大数据库搜寻、机器学习、非隐私性信息则倾向于云端处理。”但事实上,对于如何合理分配处理能力并同时平衡功耗、效率等问题往往要复杂的多。”Eran Briman进一步给出意见,“功效第一和分层处理是关键。首先把处理需求分层,从底层往上,决策逻辑、DSP、包涵CPU/GPU的SoC、再到与云端对接。通过这种分层来选择合适的解决方案应对具体的处理需求,才能达到更好的功耗与性能平衡。当然实际设计起来仍将会是一个需要妥协的问题。”

针对不同处理需求,CEVA提出IoT整体的参考设计方案(图2),包括有CEVA提供的互连互通方案平台、针对Always –on Sensor 处理的CEVA-TL410 DSP核与平台、适合语音分析的本地DSP核和处理平台 CEVA-TL421,以及适合计算机视觉、视频处理的本地DSP核和处理平台CEVA-MM3101。



图2: CEVA IoT整体参考设计方案



特别值得一提的是对于图像和视觉处理市场,处理能力的差异将直接导致产品的差异化。“这种差异不仅仅是应对越来越高的分辨率,如16MP,UHD,还包括各种应用功能的创新和新算法的演进,以及在完成高处理性能情况下的电源效率。对此,Eran Briman表示,“我们认为在完成上述性能和功耗挑战的情况下,使用DSP进行视频和计算机视觉处理会比目前的CPU和GPU更有优势。为此,CEVA提出其DSP内核平台CEVA-MM3101,可应用于包括移动智能终端、安防、汽车等更广泛IoT领域的视频和计算机视觉处理,为这些领域的IoT终端实现差异化设计提供可能性。MM3101内核具有高度可编程性、高性能及低功耗,为满足最复杂图像增强和计算机视觉处理所需的计算性能而设计。可分担设备主CPU的运算负荷并替代多个用于高强度图像和视觉处理任务的硬件加速器,也可大幅减少整体系统功耗,并提供充分的灵活性。MM3101平台(图3)不仅提供硬件层的DSP核,更提供软件层的各类模块,包括优化后的视频处理库,和硬件开发工具套件以及应用开发工具套件(ADK),便于开发设计。其中,CEVA ADK包括为简化软件开发集成工作的 Android Multimedia Framework (AMF)、一套先进软件开发工具和一系列为DSP平台优化的软件产品和程序库。



图3: CEVA-MM3101处理平台



MM3101平台更建立了强大的生态环境。据Eran Briman介绍, “CEVA刚赢得一家最新的合作伙伴Novatek,将CEVA MM3101平台应用于其下一代面向监控、摄像、汽车市场的SoCs中。除此之外,CEVA的合作伙伴还包括很多算法公司和软件应用公司。在所有合作伙伴的共同努力下,MM3101已可广泛应用于各类图像增强算法应用,如超分辨率图像技术(Super Resolution)、HDR(High Dynamic Range)和数字视频防抖器(Video Stabilizer),也可应用于各类自然用户界面(Natural UI)与视觉算法应用,如手势识别(Gesture Recognition)、人脸识别(Face Recognition)和视线检测(Gaze Detection/Eye Tracking),更可应用于先进的汽车ADAS算法应用,如前向防撞告警(FCW)、车道偏离告警(LDW)、行人侦测(PD)、深度图等。”(麦迪)
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