人工智能（AI）從云端辦事器走向收集邊沿，直接內建到各類物聯網（IoT）裝配，曾經成為擋不住的成長趨向。有鑒于此，現場可編程門陣列（FPGA）供貨商賽靈思（Xilinx）宣告，將在其現有的嵌入式視覺處理計劃基本上，強化對機械進修（MachineLearning）等人工智能功效的支撐，并推出reVISION軟件客棧。

　　賽靈思工業、迷信、醫療（ISM）營銷資深技巧司理羅霖表現，人工智能曾經成為科技家當成長的主要趨向，并且從焦點（數據中間）往邊沿（各類聯網裝配）分散的態勢非常顯著。不外，因為缺少對應的函式庫（Library）等軟件客棧幫助，運用開辟者常常必需從頭至尾靠本身的力氣停止開辟，是以項目開辟的時程很長，并且須要消耗年夜量人力。

　　為懂得決這個成績，賽靈思宣告推出reVISION軟件客棧處理計劃。全新reVISION客棧可以讓對硬件設計不熟習的軟件及體系工程師，也可以或許更輕易、更疾速地開辟支撐人工智能的嵌入式視覺運用。這類運用涵蓋高階花費類產物、汽車、工業、醫療、和航天與國防等范疇，和新一代的運用包括協作機械人、具有感測與碰撞躲避功效的無人機、擴增實境、主動駕駛車、主動監督與醫學診斷等范疇。在這些運用上，除差別化相當主要外，其體系亦必需具有極快的反響才能，并疾速安排最新的算法與傳感器，年夜約三分之二的視覺導向半導體運用都屬于此類市場。

　　reVISION為反響最疾速的視覺體系鋪建了最快的成長門路，與嵌入式GPU、傳統SoC處理計劃比擬，以賽靈思FPGA計劃為基本的機械進修推論，其每秒每瓦影象效能晉升了高達6倍、盤算機視覺每秒每瓦每幀處置速度則晉升了40倍，而延遲卻只要五分之一。即便是對硬件不熟習的開辟者也能應用C、C++或OpenCL說話搭配如Caffe與OpenCV這類業界尺度框架與函式庫，在ZynqSoC或MPSoC等芯片平臺上開辟各類嵌入式視覺運用。

　　現實上，以FPGA來完成人工智能運用，具有異常年夜的優勢。人工智能范疇的演進異常疾速，具有可重組和支撐一切情勢鏈接等優勢的FPGA，可以很輕松地停止各類修正或進級，以便在最短時光內支撐新的人工智能算法。類神經收集、算法、傳感器技巧與接口尺度都邑連續加快演進，可重組特征關于「支撐將來需求」的智能視覺體系相當主要。

　　賽靈思reVISION客棧集浩瀚研發資本在平臺、算法、和運用等范疇的開辟。個中包含支撐最迎接的類神經收集如AlexNet、GoogLeNet、SqueezeNet、SSD、和FCN。除此以外，客棧供給了函式庫元素，包括針對卷積神經收集（CNN）分層事后界說和功課優化，用來樹立客制化類神經收集（DNN/CNN）。機械進修組件佐以浩瀚運算加快OpenCV功效，用以履行盤算機視覺處置功課。在運用層級開辟方面，賽靈思支撐業界尺度框架，包含專為機械進修的Caffe和盤算機視覺方面的OpenVX。另外reVISION客棧還包括賽靈思本身與第三方的開辟平臺，內含浩瀚品種的傳感器。