SOM缩短边缘AI产品的开发到量产时间

很多时候，产品的开发周期都比较短，因此，在国内，不论是方案厂商，还是终端厂商都比较喜欢集成度高的芯片，这样新产品开发起来速度比较快。系统模块（SOM）就是一个集成度很高的产品，它其实是一个小型化的嵌入式板卡，大小与信用卡相当，内部一般会包含一个微处理器（CPU、DSP、FPGA、或MPU等其中的一个或者几个），以及存储器、电源管理和其他的一些配套电路系统等。
 
简单点说，SOM的作用是可以将硬件抽象化，工程师可以在板卡级，而不是芯片层面开始设计产品，效果就是可以缩短产品开发周期。
 
对硬件工程师来说，他可以避免做一些重复性、比较低端的设计工作；对软件工程师来说，他们可以跟硬件工程师同时开展工作，而不需要等硬件工程师把系统做好之后才开始工作。

 

SOM市场在快速增长

在赛灵思工业、视觉、医疗及科学（ ISM ）市场总监Chetan Khona看来，这几年来SOM市场增长迅速，“据行业报告显示，SOM市场的复合年增长率大概是11%，预计到2025年，SOM总市场规模可达23亿美元。”
 
“我们了解到SOM市场虽然在增长，但是在增长过程中，客户现有嵌入式处理器和基于GPU的解决方案经常会遇到一些问题，特别是在视觉AI领域”他指出，“也正是因为这样，为更高性能、更具弹性的解决方案留下了一个施展拳脚的空间，而我们赛灵思的产品刚好可以满足这些需求。”
 
就拿视觉应用市场来说，基于视觉的应用层出不穷，简单统计下就有70多种，而且还在不断增多，很多应用都用到了AI、传感器融合等技术。

 
而AI的模型精度越来越高，这些模型在开发之初一般是不太会考虑硬件方面的限制的，很多都是直接在超算平台上开发的，但是真正应用到量产市场的时候，这些AI模型必须要能够在硬件受限的终端上运行，比如在边缘端设备，就需要考虑设备的尺寸和功耗等问题。
 
Chetan Khona表示，在视觉AI市场，需要一些创新的硬件解决方案来帮助开发人员增强他们的开发能力，“针对这个市场，我们推出了Kria系列产品，最新的一个产品就是生产就绪型Kria K26 SOM。”

针对视觉应用的Kria K26 SOM

赛灵思基于以上对市场的洞察，利用赛灵思FPGA在功耗、性能和自适应的优势，推出了第一款产品Kria K26 SOM，这款产品瞄准的是智慧城市及智能工厂中的视觉AI领域，包括安全摄像头、城市摄像头、交通摄像头、零售分析、机器视觉、视觉引导机器人等应用。
 
K26是赛灵思推出的第一款SOM产品，主要针对中端市场，未来会继续推出针对高端市场的高AI算力的SOM产品，以及成本优化型SOM产品。

 
硬件配置方面，K26 SOM基于Zynq UltraScale+ MPSoC架构设计，整体尺寸为77×60×11mm，搭载四核Arm A53处理器，内置64位4GB的DDR4内存，拥有256K系统逻辑单元，拥有1.4TOPSAI处理器性能，支持4K60p的H.264/265视频编解码器。

 
此外，K26 SOM支持丰富的接口标准和扩展性，拥有245个I/O，支持MIPI、sub-LVDS、SLVS-EC等标准连接15个摄像头，通过4x10G提供1Gb到40Gb的以太网，拥有4个USB接口。
 
Chetan Khona强调，Kria SOM是作为生产就绪型的产品来设计、制造和测试的，它可以承受各种比较严苛的应用环境。目前Kria SOM分为工业级和商用级两种类别，工业级支持更高的振动和更极端的温度，同时也有更长的生命周期的等级和维保。
 
另外，他承诺，Kria SOM是市场上最安全的SOM，因为K26架构本身就带有安全启动功能，而且赛灵思在每一个SOM上都增加了TPM模块，增加了安全性能。同时，K26还经过了工业应用所需的所有认证，为产品全球范围内的部署做好了准备。
 
除了K26 SOM，赛灵思还推出了Kria KV260视觉AI入门套件。根据Chetan Khona的介绍，赛灵思的战略不仅仅是生产量产型的K26 SOM，也需要提高业务性，提供具有成本效率的入门套件供用户实现视觉AI应用。

具体从售价上来说，Kria KV260视觉AI入门套件定价199美元，Kria K26商用级定价250美元，Kria K26工业级定价350美元。

丰富的生态系统

在Chetan Khona看来，做一个产品，不仅是单一的产品，还需要做好其生态，针对K26，赛灵思也在跟合作伙伴一起构建一个丰富生态系统，来帮助工程师更快上手，更容易使用他们的产品。

 
在软件方面，据Chetan Khona介绍，Kria继续了赛灵思在软件上加速应用的传统，支持Vitis、Vitis AI一体化软件平台，同时也支持开发人员熟悉的设计开发环境。

Kria能够面向不同深度和不同职位提供四种不同方式开发。第一种，简单编写软件；第二种，将设备AI模型用用户自主培训过的AI模型取代；第三种，利用Python、C、C++、OpenCL等熟知的语言对FPGA进行改动；第四种，利用传统高阶的FPGA语言进行设计模型的全栈修改。
 
除此之外，赛灵思这次还推出了首个针对边缘应用的嵌入式App Store，这极大地加速了应用的落地，也使得无FPGA经验的人也可以很快上手。Chetan Khona特别指出，在App Store里，除了有赛灵思提供的解决方案，也有其第三方合作伙伴提供交钥匙的解决方案和定制化解决方案。

 
但其实，Kria SOM的概念并不是一个完全全新的概念，而是与Alveo的做法类似，Alveo和SOM都能实现更快的部署时间，不过Alveo是针对数据中心应用，而SOM针对的是边缘，两者形成了一定的互补。通过一些用例可以看出，Alveo+Kria的数据中心加速和边缘应用已形成了非常好的加速应用生态。
 
Chetan Khona强调，虽然SOM可以适用于众多应用非常强大的解决方案，但是首批SOM的产品主要还是集中于智能视觉的应用。