深度学习 – 高效先行
深度学习及其基础上的神经网络需要极高的处理能力，这在实际应用中可能带来各种挑战。AI 加速器作为解决方案，通常是专门用于加速 AI 处理任务的处理器，Hailo 公司正是提供这种处理器的企业。Hailo 欧洲总经理 Andreas Lambauer 解释了 AI 加速器的重要性、它们如何支持企业，以及客户在未来可以期待的技术发展。
AI 加速器赋能边缘设备，以高效且全面的方式执行深度学习应用，利用神经网络的基本特性进行架构优化。这些加速器为在各种应用和行业中实现实时、高能效的智能提供了新的机会，如工业自动化、智慧城市、汽车、安防和零售。像 Hailo-8 系列这样的 AI 加速器非常重要，因为它们为边缘设备提供了一种经济有效的解决方案，使其具备强大的计算能力，能够以高精度、低延迟和低功耗运行 AI 任务。
全规模运行深度学习应用
智能边缘设备在工厂和物流自动化中具有重要意义，可以帮助制造商简化流程、降低成本并提高产量，同时不影响质量和安全。从用于缺陷检测的智能线扫描相机到在工厂车间导航的自主机器人，边缘 AI 处理在工业 4.0 解决方案中至关重要。专为严苛环境和可扩展性设计的定制 AI 加速器，为工业相机和小型工业 PC 引入强大功能。这些加速器以非常高的效率和低功耗提供低延迟、高分辨率、高帧率的神经图像处理。
这些解决方案还可用于各种工业自动化和机器视觉任务，例如自动光学检测 (AOI)、过程控制、加工、机器人引导等，执行检测和分析工作。
通过利用高分辨率相机和先进的图像处理算法，AOI 系统能够迅速而准确地检测和识别每个制造组件。我们的处理器能够提供低延迟和高吞吐量的处理能力，消除分析瓶颈，使机器在全速运行和最大生产力下保持正常运转，同时确保质量不受影响。目前，我们的客户使用这些处理器执行过多项任务，包括光学字符识别 (OCR)、分拣、拾取与放置、质量控制等。
这些处理器亦可用于自主引导车辆和机器人，以执行物体检测和分类、路线规划和导航、障碍物回避和清理、复杂模式识别等任务，使机器能够在不对工人或制造过程构成风险的情况下全容量运行。
AI 加速与机器视觉 — 未来可期！
Hailo 一直与 MVTec 密切合作，开发了一款插件，使 Hailo 的 AI 加速功能能够快速且轻松地集成到 MVTec HALCON 中。我们已经看到一些客户基于该插件强大的深度学习推理能力开发出突破性的产品。
随着 AI 的快速发展和机器视觉应用不断带来新的生产力提升机遇，我们预计将会有更多先进的深度学习算法被用于提高精度和加快检测速度。
AI 加速器的优势
- 低延迟 实现实时检测和警报，从制造过程中的异常到安全隐患
- 高性能视频分析，支持高分辨率和高帧率，消除所有分析瓶颈，确保机器在最大吞吐量下全速运行
- 低功耗 和 宽温范围设计，适用于无风扇设计， 可于严苛环境条件下操作
- 工业级品质，保证长期稳定运行，并在未来需要更多计算能力时实现可扩展性
- 边缘 AI 分析，降低延迟以实现更短的响应时间和更高的准确性，同时增强员工和数据的隐私保护
我们正在开发能支持任何复杂机器视觉应用的AI加速器，以提高制造效率。这些加速器支持最新的神经网络模型和视觉变换器（ViT），是最先进的视觉算法。展望不久的将来，我们预见生成式 AI 将在边缘设备上出现，带来众多新的机会，特别是在人机界面（HMI）领域。
目前，生成式AI依赖于远程云数据中心进行处理，带来带宽、成本和隐私问题。随着公司开发多样化的生成式AI应用，云处理可能成为瓶颈，特别是在驾驶辅助、视频会议和安全等需要不断数据传输的场景中，隐私问题尤为突出。
解决方案在于使设备能够在边缘处理生成式 AI。除了应对连接和隐私挑战，边缘AI还降低了带宽需求并提升了应用性能。这种本地化方法确保高性能、低延迟的结果，特别适用于安全、机器人和加工等需要高效处理的应用。