前言

FPGA技术能够以低功耗和低延迟实现复杂的神经网络，同时还能连接大量外设并提供对工业应用非常重要的高稳定性，因此正在成为嵌入式人工智能应用领域的主要参与者。

客户挑战

在这种情况下，瑞苏盈科Enclustra本身就是自己的客户。Enclustra面临的挑战是探索FPGA在嵌入式人工智能应用中的潜力，并通过演示系统进行展示。

解决方案

该应用基于火星Mars XU3模块，采用AMD Zynq™ UltraScale+™ MPSoC器件，安装在Mars ST3底板上，采用resnet50和SSD等流行的神经网络分别进行图像分类和实时人脸检测。图像由连接到Mars ST3底板的标准USB摄像头捕获。为了获得更高的性能，还可以使用MIPI接口，Mars ST3也提供该接口。然后，可以在支持DisplayPort的显示器上查看添加了叠加层的实时图像。此外，使用Enclustra的通用驱动控制器IP核，添加无刷直流电机或步进电机等执行器也是轻而易举的事情。

亮点

成果