FPGA技术能够以低功耗和低延迟实现复杂的神经网络，同时还能连接大量外设并提供对工业应用非常重要的高稳定性，因此正在成为嵌入式人工智能应用领域的主要参与者。
客户挑战
在这种情况下，瑞苏盈科Enclustra本身就是自己的客户。Enclustra面临的挑战是探索FPGA在嵌入式人工智能应用中的潜力，并通过演示系统进行展示。
解决方案
该应用基于火星Mars XU3模块，采用AMD Zynq™ UltraScale+™ MPSoC器件，安装在Mars ST3底板上，采用resnet50和SSD等流行的神经网络分别进行图像分类和实时人脸检测。图像由连接到Mars ST3底板的标准USB摄像头捕获。为了获得更高的性能，还可以使用MIPI接口，Mars ST3也提供该接口。然后，可以在支持DisplayPort的显示器上查看添加了叠加层的实时图像。此外，使用Enclustra的通用驱动控制器IP核，添加无刷直流电机或步进电机等执行器也是轻而易举的事情。
火星Mars XU3核心板
亮点
基于AMD Zynq Ultrascale+™ MPSoC XCZU2CG/2EG/3EG
将CPU系统的灵活性与并行处理能力和FPGA系统的实时能力相结合
高速DDR4 SDRAM
支持模拟差分输入
多个型号可供选择，提供工业级型号
支持USB 3.0，CAN，千兆以太网和PCIe® Gen2 x4
提供Linux BSP和工具链
火星Mars XU3结构框图
火星Mars ST3底板
成果
Enclustra成功部署了一个人工智能驱动的嵌入式实时图像处理应用，该应用在Enclustra自主研发的SoC模块上运行，现已成为演示系统。如果您的项目上有需求，可以点击联系我们，我们将竭诚为您服务。
文章来源：Enclustra 瑞苏盈科
