使用SOM的方法和理由

 

　　SOM （System-on-Module） 的概念萌芽于刀片服务器。创建这些瘦服务器的目的是：节省存储空间并最大限度降低功耗。刀片服务器背后的精益设计理念延续到了 SOM 架构中。它们不仅只在尽可能最小的封装中包含其预期功能所需的组件，而且非常灵活，完全可以适应广泛的应用。

　　SOM 不同于片上系统 （SoC）。顾名思义，SoC 是一系列布置在单个芯片上的重要计算机组件。虽然 SOM 可能包含一个 SOC，但它们是基于电路板的，因此有空间容纳额外的组件。

　　为什么使用 SOM （System-on-Module） ？

　　SOM 助力开发者实现设计突破，不仅可缩短上市时间，还可保持低成本。创建嵌入式系统通常是一个漫长的过程，需要设计制造定制电路板。SOM 可优化完成设计所需的步骤。只需选择一个符合您的要求的 SOM 并将其集成到终端系统中，就可以部署了。除实现大批量部署外，模块化设计还可简化产品生命周期管理，降低材料清单 （BOM） 费用。

　　您的工作重点无论是软件，还是硬件，甚至 AI 开发，SOM 都值得仔细了解：

　　软件开发者可释放边缘计算的潜能，从而可在本地无时延处理数据。SOM 无需深度硬件经验，可提供一个舒适、直观的设计环境。从事视觉应用工作的软件开发者会喜欢 SOM 可提供的、易于配置的高灵活传感器。最好的 SOM 甚至还提供内建驱动程序和其它软件，节省设计时间。

　　硬件开发者需要尽快完成生产，将有限的资源集中在影响最大的任务上。通过 SOM，他们可获得现场可编程门阵列 （FPGA） 的性能和灵活性，没有有关 PCB 设计和集成的困难。这可帮助他们在预算范围内提前完成项目。

　　AI 开发者需要的系统是无需他们成为硬件专家，便可提供高效率的高性能。值得庆幸的是，他们可以选择一款 SOM，其既能提供所需的计算功能，又能保持便捷获得 AI 模型的灵活性，这要归功于最佳模块上系统提供商提供的预构建应用。

　　SOM 正在全世界范围内使用。以下是它们的一些应用。

　　安全摄像头

　　最前沿安全摄像头系统充分发挥视频分析优势，SOM 功不可没。支持视频分析的 安全摄像头使用机器学习来分类和理解其所看到的事务，可实时提供准确的数据流。如果没有边缘计算，没有摄像头及其它设备现场分析信息的功能，这是不可能实现的。

　　机器视觉

　　现代经济依靠机器视觉来满足从库存检查到签名识别，再到缺陷检测的一切需求。机器视觉需要既能现场分析数据，又能提供可配置传感器功能的嵌入式系统。SOM 可帮助开发者在保持低成本的同时，大规模利用机器视觉。

　　智慧城市

　　智慧城市使用无处不在的传感器收集数据，为决策者提供保持社区功能性及活力所需的深度信息。SOM 主要为这些传感器提供支持，帮助城市官员实时掌握从公共事业设备到交通的一切情况，不会遗漏任何一个细微的环节。

　　探索 SOM 入门套件带来的一切可能。

　　Xilinx Kria™ KV260 Vision AI 入门套件是专门为那些还没有体验过模块化设计优势，不确定该从哪里开始的开发者准备的。Xilinx 始终致力于为全球开发者提高效率、降低风险。它通过选择范围不断增加的 加速应用（通过其市场向所有用户提供）来为其产品提供支持，这些加速应用旨在满足 SOM 的主要使用案例需求。Xilinx 主要通过减少自己编写代码的需求，帮助您更快交付终端系统，探索您在其他情况下没有机会访问的市场。

　　审核编辑：郭婷