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Kria KV260 Vision AI 入门套件
© 版权所有 2021 Xilinx, Inc. Xilinx、Xilinx 徽标、Artix、ISE、Kintex、Spartan、Virtex、Vivado、Zynq 和本文包含的其他指定品牌是 Xilinx 在美国和其他国家/地区的商标。AMBA、AMBA Designer、ARM、ARM1176JZ-S、CoreSight、Cortex 和 PrimeCell 是 ARM 在欧盟和其他国家/地区的商标。PCIe 和 PCI Express 是 PCI-SIG 的商标，经许可使用。所有其他商标均为其各自所有者的财产。在美国印刷。SF0421
KRIA KV260，Jetson Nano和RTX 3060
随着边缘计算平台变得更加广泛，新公司加入了该领域，因此很难知道在任何特定情况下要使用哪个平台。这些系统通常包含一系列不同的计算体系结构和不同的硬件加速技术，这在选举时可能会令人困惑，以将它们整合为较大设计中的硬件加速器。由于这些平台的效率，它们通常可以为机器人技术和其他领域提供创造性的解决问题的方法，在这种情况下，很久以前的计算在边缘上并不常见。本文深入研究了领先的硬件加速器，分析了三个平台的性能和功率使用：KRIA KV260，Jetson Nano和RTX 3060。实验是使用两个神经网络模型-Resnet-50进行的，并进行了YOLO训练以进行图像识别任务。与其他平台相比，我们的发现在每瓦的推理速度方面强调了基于FPGA的平台的效率。
Kria KV260 Vision AI 入门套件数据表
Xilinx ® Kria™ KV260 Vision AI 入门套件由非量产版 K26 系统级模块 (SOM)、载卡和散热解决方案组成。SOM 非常紧凑，仅包含关键组件，例如基于 Zynq ® UltraScale+™ MPSoC 的硅片器件、内存、启动和安全模块。载卡允许各种接口选项，并包括电源解决方案和用于摄像头、显示器和 microSD 卡的网络连接器。散热解决方案具有散热器、散热器盖和风扇。Kria KV260 Vision AI 入门套件旨在为客户提供一个平台来评估他们的目标应用，并最终使用 Xilinx K26 SOM 设计自己的载卡。虽然 SOM 本身在各个市场和应用中具有广泛的 AI/ML 适用性，但 Kria KV260 Vision AI 入门套件的目标应用包括智能城市和机器视觉、安全摄像头、零售分析和其他工业应用。
计算机科学学生 /软件工程师-Alex Chitham < / div>
2023 - 2024软件工程实习生（长达一年的位置）PQShield（量子加密专家）•研究的软件材料法案（SBOM）建议最好的PQShield如何使其成为最佳的PQShield。了解了SBOM对软件安全性的重要性。•使用C和C＃，编写了两个API来包裹PQShield的加密软件库，以帮助其可移植性。一个人已交付给客户。•在C中产生了一个兼容性演示，显示了他们的两个产品一起工作。我修改了他们的软件开发套件以进行加密和安全通信，以将其加密操作卸载到执行加速加密的专用硬件上。我将硬件加载到KV260 FPGA板上，并使用其API将其添加为软件开发套件的新的后端编译选项，从而消除了对软件加密库库的依赖。使用Docker容器和Make Build System，我将此修改后的SDK添加到了他们现有的Quantum后Web浏览演示中。此演示现在已成为关键客户端的完整产品。•在C中实现了量子安全通信协议PQnoise，并使用静态分析仪符合CERT-C。创建了已知的答案测试，并使用统一测试框架彻底验证实现。•通过聘用新实习生来获得面试技巧。我提供了我的学生经验的见解，CV筛选，询问了候选人，并参与了最终决策。
接受的手稿 - addi
摘要 - 基于机器学习的嵌入式系统，这些系统在安全 - 关键应用中（例如航空航天和自主驾驶）中所需的系统需要强大，以防止软错误产生的扰动。软误差是现代数字处理器越来越多的关注点，因为较小的晶体管几何形状和较低的电压使电子设备对背景辐射具有更高的敏感性。深神经网络（DNN）模型对参数扰动的弹性在很大程度上是通过模型本身的结构以及所选的数值表示并使用算术精确的。应用诸如模型修剪和模型量化之类的压缩技术来减少内存足迹和部署的计算复杂性时，模型结构和数值表示都会修改，因此，软误差稳健性也会改变。从这个意义上说，尽管DNN模型中的激活功能（AFS）的选择经常被忽略，但它不仅可以预测它们的准确性和训练性，还可以应对可压缩率和数值鲁棒性。本文涉及使用有限的AFS来提高模型鲁棒性对DNN参数扰动的适用性，同时评估了此选择对模型准确性，可压缩性和计算负担的影响。尤其是我们分析了旨在在高光谱图像上执行语义分割任务的编码器完全卷积模型，以在自主驾驶中进行场景理解。部署表征是在AMD-Xilinx的KV260 SOM上进行实验的。索引项 - 稳定性，激活功能，模型组合，边缘计算，语义分割