Ambarella展示了新的機器人平台和AWS人工智慧編程協議

• 2020 年 2 月 12 日
• 筆記

Ambarella公司總部位於加州聖克拉拉，以晶片聞名。近日，它宣布了一個新的機器人平台，該平台基於其用於人工智慧處理的CVflow架構。此外，它還與亞馬遜網路服務簽署了一項協議，以簡化用其晶片設計產品的過程，有助於訓練機器學習模型。

Ambarella將在CES 2020上，以單個CV2晶片的形式展示該平台的最高級版本，該晶片將執行立體處理(最高4Kp30或多個1080p30對)、對象檢測、關鍵點跟蹤、佔用網格和視覺里程測量。該公司表示，這種高水平的電腦視覺性能與安巴雷拉的先進影像處理技術相結合，可以使機器人設計比傳統的機器人架構更簡單、更強大。

公司高級營銷總監傑羅姆·吉格特表示，該技術將先進的成像能力與高性能的電腦視覺CVflow架構相結合，從而產生更智慧、更高效的消費和工業機器人。平台支援Linux作業系統，同時也支援ThreadX實時作業系統，為那些需要功能性安全的產品提供支援，並且提供了一個完整的工具包，用於影像調優、神經網路移植和電腦視覺演算法開發。此外，它還支援機器人作業系統，便於開發和可視化。

Ambarella和AWS通過整合Ambarella工具鏈和Amazon SageMaker Neo雲服務來簡化流程。現在，開發人員可以簡單地將他們訓練過的模型帶到Amazon SageMaker Neo，並為Ambarella cvflow晶片自動優化模型。預設的結果是：

客戶可以使用MXNet、TensorFlow、PyTorch或XGBoost構建ML模型，並在雲中或本地機器上使用Amazon SageMaker培訓模型。然後他們將模型上傳到AWS賬戶，並使用Amazon SageMaker Neo為Ambarella soc優化模型。它們可以選擇CV25、CV22或CV2作為編譯目標。Amazon SageMaker Neo將經過訓練的模型編譯成可執行文件，針對Ambarella的CVflow神經網路加速器進行優化。

編譯器應用了一系列的優化後，可以使模型在Ambarella SoC上運行快2倍。客戶可以下載編譯後的模型並將其部署到他們裝備了Ambarella的設備上。優化後的模型運行在Amazon SageMaker Neo運行時中，該運行時專門為Ambarella SoCs構建，可用於Ambarella SDK。

Amazon SageMaker Neo運行時佔用的磁碟和記憶體不足TensorFlow、MXNet或PyTorch的10%，這使得在連接的相機上部署ML模型的效率大大提高。

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