4基のHailo-8™ AI Processorを搭載した開発環境
1.マルチAIアルゴリズムに対応
ディープラーニングでは、様々なアルゴリズムが開発されており、画像、音声、時系列など『扱うデータソースの種類』や 『分類』 『深度推定』 『物体認識』 『顔の検出』 『姿勢の推定』など、そのデータソースで何を学習させたいかの用途に応じて、都度、最適なアルゴリズムを選択して適用します。
一般的に、エッジ推論では、一つの画像ソースに対して一つの学習モデルが実行されます。AT-Hailo8-Multiでは、複数のHailo-8™ AIチップを搭載することで、ソースに対して『複数のアルゴリズムを同時に適用することが可能』となりました。
2.4基のチップを並列処理させることで推論性能をリニアに拡張
4基のチップを並列処理させることで、データセンタークラスGPUに迫る最大104TOPSの処理能力をサポート。
この104TOPSの性能を処理するチップ消費電力はわずか25Wです。
Hailoは2017年に設立されたエッジデバイス向けに最高性能のAIプロセッサを開発しているチップメーカーです。
Hailoが開発した『Hailo-8™ AIプロセッサ』は、AI処理に特化したアーキテクチャのチップです。
データプールとコンピューティングユニットを非常に小さなエリアに配置しており、外部のI/FやI/Oを使用することなく低遅延/低消費電力で処理を実現しています。
汎用GPUと比較して面積を15分の1に削減、20倍の消費電力効率を達成しており、FPS比較では1.1倍の性能を達成しています。
● 電力効率3TOPS/Wにおける最高クラスのAI処理性能により1チップ26TOPSの高性能
● リアルタイム、低遅延、高効率でのエッジでのAI推論を実行
● Hailoのデータフローコンパイラと、標準AIフレームワークのサポートにより、開発者は簡単に手早くニューラルネットワークモデルをポーティング
業界標準フレームワークからHailoフォーマットへのモデル変換をサポート、最新の量子化アルゴリズムによるモデルのビット構成をHailoの構成へ変換します。
ハードウェアリソース、ユーザーネットワークに必要なリソースをHailoデバイスの物理リソースに割り当てます。
モデルをHailoバイナリにコンパイル、バイナリをロードし、Hailoターゲットデバイス上で推論を実行します。
SDKは、デバイスへの直接アクセスを可能にするスタンドアロン推論と、既存の環境との統合を容易にするTensorflow統合推論の両方をサポートしています。
チップの動作をビット単位で正確にエミュレートするエミュレータと、チップ性能の推定(FPS、消費電力、レイテンシなど)を提供するプロファイラをにより、さまざまな解析とデバックをおこなう事ができます。
評価開発キットはコンパイルしたHailoバイナリを実行する動作環境を提供します。
AIアプリケーション開発を行うためにはSDKをインストールするワークステーションが別途必要です、必要な場合は評価開発キットとあわせてご用命ください。
Hailo-8™のSDKソフトウェアは、Hailo社のホームページからダウンロード頂けます。
SDKのワークステーション動作環境
Ubuntu 18.04, 64 bit
16GB以上のRAM (32GB以上を推奨)
プロセッサー | Intel Core i7-7700 3.2GHz (up to 3.6GHz) |
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メモリー | 16GB MAX 64GB |
拡張スロット | PCIe (x16) x1 ※Hailo-8 AI Processors x4 Board搭載 PCIe (x4) x1 , PCI (32bit) x1 PCIe (x1) x1 |
ドライブ(HDD/SSD) | HDD(1TB)x1 Option:HDD/SSD (2.5") Swap-bay対応可 Option:DVD , RAID1ユニット |
ネットワーク | 10/100/1000BaseT x2 |
グラフィック | VGA x1 , DVI-D x1、HDMI x1、DP x1 |
シリアルポート | RS-232 x4 RS-232/422/485 x2 (Default:232) |
USBポート | USB2.0 x2 (前面)、USB3.0 x4 (背面) |
動作環境 | 100-240VAC ±10% |
OS | Ubuntu 20.04 LTS |
寸法 | 365 (W) X 461 (D) X 190 (H) mm |
その他 | GPIO(4-in/4-out) |
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