Bilderkennung: Xilinx bringt FPGA-gestütztes AI-Modul Kria K26
Auf dem neuen Xilinx-Board K26 beschleunigt ein FPGA besonders jene Aufgaben, die eine künstliche Intelligenz bei der visuellen Erfassung erledigen muss.
- Carsten Meyer
Im Gewusel eines Fotos bestimmte Objekte zu erkennen, ist für das Gehirn eine leichte Aufgabe – nicht jedoch für Computer: Je nach Lernmodell ist hierfür eine erhebliche bis immense Rechenleistung erforderlich, die beim Einsatz in der Industrie oft zu übermäßigen Latenzen führt. KI-Entwickler greifen daher immer öfter auf leistungsfähige FPGAs zurück, bei denen ein neuronales Netz sozusagen in Hardware gegossen wird.
(Bild: Xilinx )
Das Design FPGA-basierter KI will Xilinx nun mit dem neuen, durchaus erschwinglichen Modul Kria K26 vereinfachen, das kaum größer als eine Scheckkarte ist und neben einem "Zync UltraScale+"-FPGA auch noch 4GB RAM (4 × 512Mb × 16 Bit) und eine Reihe von Kamera-, Display- und Netzwerk-Schnittstellen beinhaltet. Im FPGA-MPSoC mit üppigen 256.000 Logik-Zellen (zum Vergleich: das große Artix-7-FPGA XC7A200 bietet 215.000) und 1200 DSP-Slices ist ein ARM Cortex-A53-Prozessor mit vier Kernen enthalten, der jene Aufgaben übernimmt, die sich besser sequenziell (also als Programmcode) erledigen lassen.
Das K26-Starterkit mit Modul, Basisplatine, umfangreicher Dokumentation und Entwicklungs-Tools ist bei den Xilinx-Distributoren (Avnet, DigiKey, EBV Elektronik, Mouser) für 199 US-Dollar erhältlich. Es beinhaltet zwei IAS-MIPI-Sensor-Interfaces, ein Sensor-Interface für die RasPi-Kamera, vier USB-2.0/3.0-Anschlüsse, einen DisplayPort 1.2a und einen HDMI-Anschluss. Das FPGA-Image (also der Gatter-"Schaltplan") und die ARM-Firmware kann über einen SDHC-Kartenslot geladen werden.
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