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인공지능/AI

인공지능AI에 대한 정보와 활용 방법을 공유하는 커뮤니티입니다

새로 발표된 Hailo 가속기 칩 덕분에 이제 더 많은 디자이너가 엣지의 AI를 사용할 수 있습니다.

 

더 많은 장치가 더 스마트해짐에 따라 엣지 AI 프로세서는 생성된 방대한 양의 데이터를 처리해야 합니다. 이러한 수요를 충족하기 위해 어제 Hailo는 엣지에서 새로운 AI 과제를 해결하기 위해 Hailo-8 플랫폼을 확장했다고 발표했습니다.

 

Hailo-8L AI 가속기

Hailo-8L AI 가속기는 에지 장치를 위한 보급형 AI 설계를 지원하므로 설계자는 중앙 집중식 서버에서 계산 부담을 덜 수 있습니다. 이미지 사용: Hailo
 

이번 발표는 Hailo-15 비전 SoC 제품군이 출시된 지 불과 몇 달 만에 나온 것으로 , 기존 컴퓨팅을 위한 비용 효율적인 AI 솔루션뿐만 아니라 크기와 전력 소비가 제한된 엣지 장치의 새로운 AI 기능을 향한 움직임을 나타냅니다.

이 기사에서는 설계자에게 새로운 엣지 AI 설계에 어떤 이점을 줄 수 있는지에 대한 맥락을 제공하기 위해 Hailo의 새로운 칩의 기술 사양을 다룹니다. 

 

두 가지 새로운 AI 가속 옵션

Hailo-8 제품군의 두 가지 새로운 참가자인 Hailo -8L과 Hailo-8 Century는 모두 다양한 대상 애플리케이션에 대한 AI 가속을 제공합니다. Hailo -8 Century는 Hailo-8 라인에 PCIe 지원을 추가하여 설계자에게 전력 및 비용 효율적인 PCIe 기반 AI 가속기의 새로운 경쟁자를 제공합니다.

소형 폼 팩터와 넓은 호스트 호환성을 모두 포함하는 8가지 버전으로 제공되는 Hailo-8 Century는 설계자가 PCIe 가속기를 선택할 때 더 많은 선택권을 제공합니다. 덜 까다로운 애플리케이션의 경우 0802 카드는 최대 52 TOPS를 지원하고, 0808S는 더 까다로운 애플리케이션의 경우 최대 208 TOPS를 지원합니다. 모든 모델은 65W 미만의 TDP를 지원하고 249달러(작성 당시)부터 시작하므로 AI 가속화를 위한 비용 효율적인 솔루션이 됩니다.

 

Hailo-8 Century PCIe 솔루션

Hailo-8 Century PCIe 솔루션은 설계자에게 턴키 방식의 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 이미지 사용: Hailo
 

반면 Hailo-8L은 AI 가속 을 위한 보급형 솔루션을 제공합니다 . 최대 13개의 TOPS를 지원하는 Hailo-8L은 엣지 장치에 대한 낮은 수량 또는 복잡성이 낮은 AI 모델을 지원하여 새로운 수준의 엣지 비디오 처리를 구현하고 중앙 처리 서버의 부담을 제거하도록 설계되었습니다. Hailo-8L은 칩 전용 및 모듈 폼 팩터로 제공되어 출시 기간을 단축하고 하드웨어 통합을 단순화합니다.

 

Hailo-8L 및 Hailo-8 Century는 Edge AI를 더 많은 장소로 가져옵니다.

Hailo의 새로운 칩은 여러 가지 새로운 애플리케이션을 구현 하고 설계자가 센서 또는 카메라 네트워크를 보다 효율적으로 배포하는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다. 특히 Hailo는 자사의 새로운 칩이 자율 보안, 소매 및 스마트 시티의 발전을 촉발할 것으로 기대하고 있으며, 이 모두는 대규모 배포를 위해 엣지에서 AI 처리가 증가함으로써 이점을 얻을 수 있습니다.

 

확장 가능한 엣지 AI는 스마트 홈 지능형 카메라와 같은 애플리케이션을 지원합니다.

확장 가능한 엣지 AI는 스마트 홈 지능형 카메라, 스마트 시티 점유 모니터링, 교통 모니터링과 같은 애플리케이션을 지원합니다. 이미지 사용: Hailo
 

Hailo 참조 플랫폼 Edge AI Box는 이러한 기능을 강조하여 다양한 도시 및 상업용 애플리케이션에 대한 실시간 컴퓨터 비전을 제공합니다. Hailo의 지능형 카메라와 함께 사용할 경우 Hailo-8L 및 Hailo-8 Century는 가장자리에 두 개의 처리 레이어를 제공합니다.

Hailo는 Hailo ADAS ECU 참조 에 설명된 대로 이 업데이트된 제품군 이  자동차 산업에 도움이 될 것으로 기대합니다 비디오 스트림 외에도 Hailo-8L은 센서와 비디오 데이터를 통합하여 더 나은 센서 통합을 수행하고 자율 주행 경험을 향상시키는 데 사용될 수도 있습니다.

 


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