近日，賽靈思宣布推出Xilinx reVISION 堆棧，意味著將廣泛的視覺導向機器學習應用領域得到實現。reVISION 正在汽車、醫(yī)療、工業(yè)、傳統(tǒng)的高端消費市場航天航空與國防中實現一系列快速增長。此外，如協(xié)作機器人、自動駕駛汽車、自動監(jiān)控、具有“感應和躲避”功能的無人機、增強現實和醫(yī)療診斷等新應用也迅速跟進。差異化在這些市場中至關重要，系統(tǒng)必須具備最高響應速度、最新算法和快速的傳感器部署，大約三分之二的視覺導向半導體應用屬于這類市場。

　　較早前賽靈思推出的可重配置加速堆棧，reVISION 堆棧則是在此之上的進一步補充和完善。他擴展了賽靈思技術在機器學習應用領域從端到云的部署。全新的reVISION堆棧能夠支持更廣泛的沒有或者很少硬件設計專業(yè)知識的嵌入式軟件和系統(tǒng)工程師，使其也可以使用賽靈思技術更輕松、更快速地開發(fā)視覺導向的智能系統(tǒng)。一旦將機器學習、計算機視覺、傳感器融合和連接的優(yōu)勢融為一體，這些工程師將從中大受裨益。

　　reVISION 正在各類市場中實現一系列快速增長的應用，其中包括傳統(tǒng)的高端消費市場、汽車、工業(yè)、醫(yī)療和航空航天與國防等， 還包括新一代應用如協(xié)作機器人、具有“感應和躲避”功能的無人機、增強現實、自動駕駛汽車、自動化監(jiān)視和醫(yī)療診斷等。在這些市場中，差異化至關重要，系統(tǒng)必須具備最高響應速度、最新算法和快速的傳感器部署，大約三分之二的視覺導向半導體應用屬于這類市場。

　　reVISION 支持以最快速度打造響應最快的視覺系統(tǒng)，相比最具競爭力的計算嵌入式 GPU 和典型 SoC，將機器學習推斷的單位功耗圖像捕獲速度提升了 6 倍，將計算機視覺處理的單位功耗幀速度提升了 40 倍，時延降低為 1/5。即便是沒有硬件專業(yè)知識的開發(fā)人員也能通過結合使用 C/C++/OpenCL 開發(fā)流程、業(yè)界標準的框架，以及 Caffe 和 OpenCV 等庫，用單個 Zynq SoC 或 MPSoC 芯片開發(fā)出嵌入式視覺應用。

　　借助reVISION堆棧所獨具的可重配置性和任意連接優(yōu)勢，開發(fā)人員可以利用堆?？焖匍_發(fā)和部署升級。隨著神經網絡、算法和傳感器技術和接口標準的不斷加速發(fā)展，可重配置性對“適應未來”的智能視覺系統(tǒng)至關重要。

　　賽靈思 reVISION 堆棧包括平臺、算法和應用開發(fā)所需的豐富的開發(fā)資源，可支持最流行的神經網絡， 包括 AlexNet、GoogLeNet、SqueezeNet、SSD 和 FCN。此外，該堆棧還提供了庫元素， 包括 CNN 網絡層的預定義的優(yōu)化型實現方案，這也是構建定制神經網(DNN/CNN)所必需的。機器學習元素配合豐富的滿足加速要求的 OpenCV 系列功能用于計算機視覺處理。對應用層開發(fā)來說，賽靈思支持業(yè)界標準的框架，包括用于機器學習的 Caffe 和用于計算機視覺的 OpenVX。reVISION 堆棧還包括賽靈思及第三方提供的開發(fā)平臺，諸如各種類型的傳感器。

　　Eyetech Digital Systems 公司 CEO 兼創(chuàng)始人 Robert Chappell 指出：“我們的眼部跟蹤科技采用 Zynq SoC 支持高清視覺分析功能，讓 ALS 等各種癱瘓病人受益匪淺。新型reVISION 堆棧借助機器學習的力量為算法開發(fā)提供了各種新的機會。這必將支持我們進一步擴展我們的人機交互硬件產品，并提升我們核心眼部跟蹤產品的價值。”

　　ARM細分市場營銷高級總監(jiān)Lakshmi Mandyam表示：“嵌入式市場是一個不斷發(fā)展的應用領域，其中算法，神經網絡和傳感器的變化需要目標平臺的可重構性。來自賽靈思的基于ARM®的Zynq技術能夠有效地部署這些應用，同時加速創(chuàng)新型機器學習應用從端到云的廣泛采用。”

　　賽靈思公司戰(zhàn)略與市場營銷高級副總裁 Steve Glaser表示：“我們從端到云看到來自機器學習應用領域的巨大興趣，而且我們也相信賽靈思對堆棧開發(fā)持續(xù)的投入能加速主流應用。今天，成百上千的嵌入式視覺客戶都借助賽靈思技術實現了性能和時延 10 倍以上的提升。新增 reVISION 之后，成千上萬的客戶也將受益于上述種種優(yōu)勢。”