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嵌入式视觉处理器催生机器视觉新格局

Franklin Zhao?? 2015年05月06日 ?? 收藏1

EV处理器做视觉处理比CPU、GPU和DSP强在哪?

DesignWare EV处理器产品系列是完全可编程和可配置的视觉处理器IP核。该系列结合了软件解决方案的灵活性与专用硬件的低成本和低功耗特性,可以提供比CPU、GPU和DSP等更高的视觉处理效率。

图2:与CPU、GPU和DSP相比,Synopsys EV处理器的视觉处理效率高很多。
图2:与CPU、GPU和DSP相比,Synopsys EV处理器的视觉处理效率高很多。

“现有的视觉处理应用,包括智能监控、生物识别和机器视觉和基于云处理的城市监控技术,都是基于强大的CPU硬件和带操作系统的软件来实现的。这种解决方案尽管处理能力很强,但功耗很大,响应速度较慢。而一些特别的应用,如车载交通信号识别、人脸识别和手势识别,则要求低功耗并能即时响应。这些新应用就需要市场提供新的处理器IP,来设计研发出新的SoC或处理器。”Mike表示。

虽然视觉算法可以在大多数处理器上运行,但是这类算法牵涉到许多的复杂数学运算和数据迁移。通用处理器(GPP)可以用来做视觉处理,但是这样的处理器缺少复杂数学运算资源,运行起来速度会非常慢。在一些视觉应用中,采用的图形处理器(GPU)虽然具有许多的运算资源,但是却缺乏高效移动视觉数据的能力,因此其视觉性能相对较低,并且其功耗也非常的高。视觉处理器是专为视觉处理而设计,因此它们拥有所需的复杂数学运算能力,并且它们还具有精密的数据迁移能力,能够有效地处理视觉帧数据。此外,要能够在嵌入式视觉应用中得到使用,它们也需要满足低功耗要求。DesignWare EV处理器的高运算处理能力、优异的视觉数据迁移性能和非常低的功耗,使其成为了在SoC当中实现视觉处理的极佳选择。

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第2页: EV处理器做视觉处理比CPU、GPU和DSP强在哪?

第3页: EV处理器实现原理有何不同?

第4页: EV处理器识别精度比服务器还能更高?

第5页:什么是卷积神经网络(CNN)?

第6页:嵌入式视觉处理器解决方案的编程环境


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机器视觉系统? 卷积神经网络?

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