作者：莱迪思半导体
各行各业的企业都在寻求更智能的方式来实现流程自动化、提高生产力和优化劳动效率，人们对边缘计算的兴趣也随之日益浓厚。边缘系统通过在更靠近数据源的位置处理数据，可带来诸多好处，如降低传输和存储成本并且增强安全性。它们还能推动先进的高精度和高速运行的机器和设备的开发，包括从自主移动机器人（AMR）、人形机器人到智能医疗设备。
这些优势对于优化生产质量和效率尤为重要，在高风险的关键基础设施中更是如此，在这些环境中，实时监控、快速决策和可扩展能力可能决定成败。然而，打造满足这些需求的设备绝非易事。
这正是莱迪思的边缘人工智能传感器桥接解决方案发挥作用的地方。该解决方案专为简化边缘系统的开发和部署而设计，结合了莱迪思现场可编程门阵列（FPGA）和英伟达（NVIDIA）Holoscan技术的优势，为下一代智能边缘计算能力提供低延迟、高吞吐量的连接能力。
边缘连接面临的挑战
边缘开发者不得不在条件极为受限的环境中工作。由于可用的物理空间、电力和计算能力有限，边缘并非总是适合高性能处理能力的理想环境，更不用说完全自动化的系统了。
对于开发者而言，这是一个长期存在的问题。即使如今的半导体采用先进的处理节点制造，大大提高了计算能力，但它们仍受空间和连接限制。这些先进节点的加入限制了芯片的输入/输出（I/O）能力，使系统设计变得更为复杂，尤其是当这些设备需要集成各种传感器和设备输入时。
此外，在当今这个时代，系统需求远非一成不变。随着人工智能（AI）和机器学习（ML）模型等解决方案不断演进，它们所需的资源在不断变化，需要获得这些资源的速度也越来越快。计算需求持续上升，而电池和热限制条件基本保持不变，这为开发者制造了一个困难且互相矛盾的场景。
FPGA联合英伟达Holoscan的解决方案
为了克服这些限制，开发者需要一种将灵活性与高性能连接能力相结合的解决方案。通过结合莱迪思FPGA和NVIDIA Holoscan软件的力量，开发者可以创建一个支持快速开发互连的边缘应用的基础平台。联合开发的传感器到以太网桥接板设计将通用Lattice CertusPro™-NX FPGA的可编程性与Holoscan的处理能力相结合，以在边缘应用中支持无缝的传感器融合。
该解决方案的主要优势包括：
低延迟、高吞吐量且可扩展的传感器数据流传输。
全栈解决方案，能将传感器数据直接传输至英伟达（Nvidia）的本地存储。
即用型开源软件。
内部AXI数据流和APB控制总线支持模块化、可配置的传感器配置和数据流传输。
支持多达2条10G以太网通道。
该解决方案的优势和实用性源于其基于FPGA的架构。FPGA作为NVIDIA IGX Thor和AGX Orin硬件组件之间的智能桥梁，能够为中央计算单元分担大量处理任务。莱迪思FPGA尤其适合这一角色，因为其具备低功耗特性、确定的并行处理能力、I/O可扩展性以及内置的安全特性。这使得它们能够高效地预处理传感器数据，同时降低整体系统功耗和延迟，并为中央计算单元腾出计算资源，以运行更复杂的人工智能（AI）模型。
精简边缘运算带来的影响
这些强大的技术协同作用，有助于在各种场景中简化并加速智能边缘系统的部署，同时解决边缘人工智能（AI）开发者面临的最紧迫挑战。
为平衡日益增长的算力需求与强大的输入/输出（I/O）支持能力，这款基于FPGA的解决方案将所有传感器和输入数据打包，并通过以太网进行数据流传输。这种方法利用了以太网的普适性以及其在成本效益和高带宽方面的优势，能够在不占用过多空间的情况下实现高效的数据传输。采用这种设计，FPGA能够支持将传统I/O功能与新需求进行桥接，对所有数据进行聚合和打包，简化从传感器到处理器的数据传输过程。
该解决方案还支持为满足不断演变的系统需求而进行的必要更新。为满足不断变化的系统需求，FPGA支持低功耗计算机视觉和AI处理，能够降低链路带宽和功耗，同时为中央计算单元分担这些任务。随着系统发生变化以及新任务和工作负载的引入，可根据需要重新编程FPGA，以保持最高效地平衡分配处理任务。
构建更智能、更快速且更具可扩展性的边缘系统
随着边缘解决方案持续推动各行各业变革，在数据源头高效且安全地聚合和处理传感器数据变得至关重要。通过将莱迪思FPGA的强适应性与英伟达NVIDIA Holoscan功能相结合的传感器桥接解决方案，使得开发者能够克服常见限制，加速边缘部署的成功实现。
如需进一步了解传感器桥接解决方案，请参加Lattice Insights提供的免费课程，并注册参加我们即将与英伟达联合举办的Holoscan网络研讨会。如需深入了解莱迪思边缘AI FPGA解决方案如何助您构建更智能的边缘应用，请立即与我们联系。