CN209895339U - 一种人工智能边缘计算设备 - Google Patents
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Abstract
本专利申请属于人工智能领域,具体公开了一种人工智能边缘计算设备,包括核心板和用于辅助功能以及接口扩展的接口扩展板;所述核心板是可不依赖于接口扩展板独立工作的一个最小计算***;本方案可具有高运算能力,低功耗,扩展接口丰富,硬件上采用模块化设计,可以根据产品需求进行扩展,具有非常好的场景适用性,解决了目前人工智能各种应用场景中,缺少合适的边缘计算平台和端智能平台的问题。为边缘计算提供了可用的平台,而且平台具有高度的灵活性,特别适用各种场景的边缘计算和端智能,有利于边缘计算和端智能在各种应用场景的快速产品化和实施。
Description
技术领域
本实用新型申请属于人工智能领域,具体公开了一种人工智能边缘计算设备。
背景技术
目前,人工智能发展非常快,在安防、教育、金融、机器人、自动驾驶等等领域得到广泛应用。人工智能的算法,得益于大量样本数据的训练,以及处理器计算能力的增长,也从传统算法演进到采用深度学习,算法的精度也不断得到提升。
然而,由于人工智能算法对计算能力有着极大的要求,目前大部分人工智能算法,特别是基于深度学习的算法,需要大数据量的训练和计算,对计算能力要求非常高,都是在云端通过大规模的处理器阵列来完成。在很多应用场景,受限于通信带宽、时延和隐私等使用场景限制,在很多情况下,AI算法需要在设备端实现,例如自动驾驶、机器人、家居安防、无人机视觉追踪和避障等,最合理和有效的实施方式是在现场感知和快速决策。因此,基于设备端或边缘端的人工智能,越来越得到业界重视和实施。
目前业界针对端侧和边缘侧的人工智能计算平台,受限于核心处理器能力和功耗限制,核心处理器要么采用GPU,要么采用ASIC或FPGA,功能单一,计算能力较低,板卡结构尺寸较大,设计不灵活,只能用于常规的算法验证,使用场景上受到较大限制。
实用新型内容
针对上述不足,本实用新型的目的在于提供一种人工智能边缘计算设备,具有高运算能力,低功耗,扩展接口丰富,硬件上采用模块化设计,可以根据产品需求进行扩展,具有非常好的场景适用性,解决了目前人工智能各种应用场景中,缺少合适的边缘计算平台和端智能平台的问题。
为了达到上述目的,本实用新型的基础方案为:
一种人工智能边缘计算设备,包括核心板和用于辅助功能以及接口扩展的接口扩展板;所述核心板是可不依赖于接口扩展板独立工作的一个最小计算***,所述核心板包括:
用于完成图像处理、图像编解码、图像识别、语音识别、深度学习等计算处理的AI核心处理器;
用于配合AI核心处理器完成数据存储的高速存储模块;
用于为电路提供输入时钟源的时钟模块;
用于为电路提供电源的核心板电源模块;
用于支持摄像头传感器采集的原始图像数据输入的图像输入接口;
用于与接口扩展板相连,包括一个或多个连接器的实现核心板各种外部接口及辅助功能的扩展接口模块。
所述接口扩展板包括:
用于与核心板相连,实现核心板AI核心处理器各种接口信号与各个接口功能模块的连接的板间接口模块;
主要用于集成电路供电的扩展板电源模块;
支持百兆/千兆自适应的以太接口模块;
支持HDMI2.0协议,支持4k60fps的视频输出的HDMI接口;
支持PCIe2.0协议,单lane支持2.5Gbps速率的PCIe接口;
一个USB2.0和一个USB3.0device/host接口;
用于无线通信的且支持wifi 802.11bgn/ac和蓝牙功能的无线通信模块;
用于支持SD卡扩展大容量存储且支持SDIO3.0协议的SDIO接口;
用于连接MIC采集音频进行语音处理,同时支持连接扬声器进行语音输出的音频接口;
用于连接LCD显示屏,将核心计算模块的处理结果,或者摄像头采集到底视频等通过LCD显示屏进行显示的显示接口;
可用于调试或与其他外部模块进行交互的多个UART串口、I2C接口和GPIO接口。
本人工智能边缘计算设备采用ZEUS AIOS操作***,ZEUS AIOS是与平台AI处理器深度融合的智能操作***,包括多层软件架构:
基础层完成硬件平台各多核异构处理器的总线及设备驱动、文件***、处理器间通信管理及调度、内部存储管理等处理,根据处理器功能及性能要求不同,可支持单linux操作***或linux+RTOS异构操作***;
平台层提供深度学习算法框架、神经网络模型、各种算法SDK和服务,包括多媒体服务、通信服务、图形服务、图像采集、图像处理、计算机视觉、语音处理及识别、基于视觉的定位和建图VSLAM等。
接口层用于连接平台层和应用层,为应用层提供平台层各种SDK库或业务的服务接口API,包括***管理API,多媒体服务API,通信服务API,显示API,AI算法SDK API和工具链。
应用层为面向各种应用场景的应用,根据产品需求及应用场景,应用层通过调用接口层API,完成相应的产品功能。例如智能相机应用,人脸识别应用,目标识别应用,服务机器人应用等。
本基础方案的工作原理在于:
人工智能边缘计算设备包括核心板和接口扩展板两部分,其中核心板是可不依赖于接口扩展板独立工作的一个最小计算***,包括AI核心处理器,高速存储模块、时钟模块、电源模块、图像输入接口和扩展接口模块。AI核心处理器完成平台最核心的图像处理、图像编解码、图像识别、语音识别、深度学习等计算处理,本实用新型核心板采用的AI核心处理器为海思Hi3559A/C系列处理器,Hi3519A系列处理器,也可以是其他类似的AI处理器。高速存储模块配合AI核心处理器,完成数据存储,包括DDR4或LPDDR4、eMMC存储或UFS存储、BOOT FLASH等,时钟模块包括OSC及相应的匹配电路,用于为电路提供输入时钟源,电源模块为核心板各集成电路提供相应的电源,图像输入接口为核心板图像采集接口,该接口支持MIPI CSI/LVDS等协议,用于摄像头传感器(camera sensor)采集的原始图像数据的输入。扩展接口模块包括一个或多个连接器,用于与接口扩展板相连,实现核心板各种外部接口及辅助功能的扩展。
接口扩展板用于辅助功能和接口扩展,包括电源模块、以太接口、PCIe接口、HDMI接口、USB2.0/3.0接口、无线通信模块、串口、LCD显示屏接口、I2C接口和各种GPIO,以及板间接口模块,完成边缘计算平台所需的辅助控制功能和输入输出功能。其中板间接口模块用于核心板相连,实现核心板AI核心处理器各种接口信号与本板各个接口功能模块的连接,从而实现了各种接口的扩展。电源模块主要用于本板其他集成电路的供电,以太接口模块支持百兆/千兆自适应,HDMI接口支持HDMI2.0协议,支持4k60fps的视频输出,PCIe接口支持PCIe2.0协议,单lane支持2.5Gbps速率。接口板支持一个USB2.0和一个USB3.0device/host接口,无线通信模块用于无线通信,支持wifi 802.11bgn/ac和蓝牙,SDIO接口支持SDIO3.0协议,用于支持SD卡扩展大容量存储,也可以用于扩展连接支持SDIO3.0的模块,音频接口主要用于连接MIC采集音频进行语音处理,同时支持连接扬声器进行语音输出,显示接口可以用于连接LCD显示屏,将核心计算模块的处理结果,或者摄像头采集到的视频等通过LCD显示屏进行显示。此外,还支持多个UART串口、I2C接口和GPIO接口,可用于调试或与其他外部模块进行交互。从而完成图像采集及图像处理、计算机视觉处理、深度学习训练、推断和决策处理,语音输入及语音识别处理等功能。
有益效果如下:
一、本方案提出了一种用于人工智能边缘计算设备,通过设计复杂度、工艺要求、可扩展性等原则,将AI边缘计算平台的功能模块进行划分,放到不同的电路板上进行实现。划分后的AI边缘计算平台包括核心板和接口扩展板两部分,核心板完成最重要的AI计算和处理功能,是一个AI计算最小电路***,功能稳定,但设计复杂、对板卡生产工艺要求高,板卡按最小尺寸设计,设计定型后就不需要再根据不同场景进行修改;接口扩展板完成辅助扩展功能,设计技术复杂度和生产工艺要求相对较低,可针对不同的应用场景和产品形态,针对性的进行设计,包括各种场景所需的接口扩展、通信、显示或大容量存储等扩展。本实用新型将完成核心计算和配套的高速存储、时钟及电源集成到核心板上,将各种接口扩展等适配功能模块集成到接口扩展板上。本方案可以完成多路图像采集输入及编解码,图像处理、计算机视觉算法处理、深度学***台与其他设备的互联互通和协调完成产品所需要的相关功能。
二、因为AI核心处理模块采用的AI芯片非常复杂,对PCB板卡工艺要求非常高,核心处理器还需要通过高速信号线与配套的高速存储如DDR4、LPDDR4、eMMC、UFS等存储相连,而这些高速器件均对电路设计要求非常高,一般都需要采用6层以上的电路板设计,对板卡的布局布线要求非常高,从而带来就是制造工艺复杂、生产时间长、成本高。而另一方面,与核心处理模块配套的其他***电路,包括电源、外部接口、通信模块等,对电路板设计要求相对低,同时在生产制造时对工艺的要求及生产成本都相对于AI核心处理模块要低,生产时间也比较短。传统方式一般把核心计算部分和***辅助电路和接口都设计在一块板卡上,从成本、生产周期、应用场景使用度等方面来看,都是不合适的。从使用场景来看,用于边缘计算平台可以在多种场景,例如机器人、智能IPC、无人机、家居安防等领域得到广泛应用,同一领域不同产品和不同领域的产品结构上差异较大,对计算平台的接口功能要求也不一样,因此,设计一个边缘计算平台,采用模块化的方式,核心计算部分独立为一个模块,辅助功能及接口部分独立为一个模块,对于各种应用场景,核心计算部分保持稳定不变,而只需根据不同应用场景的产品需求定制接口模块即可,因此,本方案一方面可以节省产品开发成本、降低技术风险、降低产品生产时间,另一方面,使得计算平台的灵活性和适用度极高。
三、本方案,除了用于人工智能边缘计算外,还可以用作智能摄像机,完成超高清的视频录像和播出,同时还可以通过深度学***台,还可以进行多路输入的视频拼接,包括4路或6路的视频拼接,输出全景视频或3D视频。
四、本方案具有高运算能力,低功耗,扩展接口丰富,硬件上采用模块化设计,可以根据产品需求进行扩展,具有非常好的场景适用性,解决了目前人工智能各种应用场景中,缺少合适的边缘计算平台和端智能平台的问题。为边缘计算提供了可用的平台,而且平台具有高度的灵活性,特别适用各种场景的边缘计算和端智能,有利于边缘计算和端智能在各种应用场景的快速产品化和实施。
进一步,AI核心处理器包括多核ARM处理器、多核GPU、多核神经网络处理器NNIE和多核DSP,计算能力强,集成度高。
进一步,所述核心板支持两路MIPI CSI的摄像头传感器图像输入,通过扩展可以支持八路摄像头传感器图像输入。
进一步,在进行人工智能图像算法处理或深度学习处理时,图像还可以通过扩展板的以太口或其他接口,直接输入摄像头的图像数据进行处理。
进一步,SDIO接口的扩展电路为:型号为KZ7001-13S-D的芯片U1的引脚DAT0、DAT1、DAT2、DAT3以及引脚CMD、引脚CLK、引脚CD与SD卡槽连接,U1的引脚VSS2、GND0、GND1、GND2、GND3接地,U1的引脚VDD与电容C1第一端相连,C1的第二端与C2第二端相连,C2第一端与C1第一端相连同时与电阻R1第一端相连,R1第二端接地,R1第一端与mos管Q1的栅极连接,Q1的源极与C3第一端连接,C3第二端与R3第二端连接,R3第一端与C3第一端连接同时接3.3v电压,Q1的漏极与R2第一端以及C3第一端连接,R2的第二端与三极管Q2的集电极连接,Q2的发射极接地,Q2的基极与R4第一端连接,C4第一端与R3第一端连接,C4第二端接地。
附图说明
图1为本实用新型实施例示意图;
图2是图1中SDIO接口处扩展电路图;
图3是本实用新型核心板示意图;
图4是本实用新型接口扩展板示意图;
图5是本实用新型AIOS操作***示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明:
实施例基本如附图1-5所示:
一种人工智能边缘计算设备,核心板部分包括功能模块为AI核心处理器、高速存储、时钟模块、电源模块和图像接口camera sensor接口、扩展接口模块。通过camerasensor接口接入两路camera sensor,可通过AI核心处理器实现机器人深度视觉,同时可以针对摄像头输入图像进行深度学习和图像识别相关的处理和决策控制。核心板通过扩展接口与接口扩展板相连,从而实现与机器人其他模块的连接和控制。接口扩展板根据机器人应用要求,包括无线通信模块,电源模块,USB接口、显示接口、SDIO接口、音频接口、UART/GPIO/I2C接口等。其中无线通信模块可支持wifi和蓝牙通信,实现机器人与互联网或其他控制设备的无线联网,音频接口支持麦克风语音信号的采集,作为人机对话接口将采集的语音通过板间接口发送给核心板上的AI核心处理器进行语音处理和识别。喇叭用于输出机器人针对人机接口语音命令的响应,或者输出机器人执行的各种结果如音乐播放、视频播放的声音播放等。USB接口可以用于机器人扩展功能,包括电池充电、数据传输等功能,SDIO接口可用于扩展SD卡存储,可存储机器人录制的大量录像语音数据。显示接口可用于连接LCD显示屏,将机器人摄像头采集的视频、或者作为人机交互的接口显示相关信息;UART/GPIO/I2C接口可以连接机器人中电机控制模块,用于根据核心计算的结果控制机器人行动,还可以连接led灯和按键。
其中SDIO接口的扩展电路为:型号为KZ7001-13S-D的芯片U1的引脚DAT0、DAT1、DAT2、DAT3以及引脚CMD、引脚CLK、引脚CD与SD卡槽连接,U1的引脚VSS2、GND0、GND1、GND2、GND3接地,U1的引脚VDD与电容C1第一端相连,C1的第二端与C2第二端相连,C2第一端与C1第一端相连同时与电阻R1第一端相连,R1第二端接地,R1第一端与mos管Q1的栅极连接,Q1的源极与C3第一端连接,C3第二端与R3第二端连接,R3第一端与C3第一端连接同时接3.3vPER电压,Q1的漏极与R2第一端以及C3第一端连接,R2的第二端与三极管Q2的集电极连接,Q2的发射极接地,Q2的基极与R4第一端连接,C4第一端与R3第一端连接,C4第二端接地。
以上所述的仅是本实用新型的实施例,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述。应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本实用新型结构的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本实用新型的保护范围,这些都不会影响本实用新型实施的效果和专利的实用性。
Claims (5)
1.一种人工智能边缘计算设备,其特征在于,包括核心板和用于辅助功能以及接口扩展的接口扩展板,以及运行于核心板完成边缘计算设备的***管理、人工智能算法处理和业务应用的操作***AIOS;所述核心板是可不依赖于接口扩展板独立工作的一个最小计算***,所述核心板包括:
用于完成图像处理、图像编解码、图像识别、语音识别、深度学习等计算处理的AI核心处理器;
用于配合AI核心处理器完成数据存储的高速存储模块;
用于为电路提供输入时钟源的时钟模块;
用于为电路提供电源的核心板电源模块;
用于支持摄像头传感器采集的原始图像数据输入的图像输入接口;
用于与接口扩展板相连,包括一个或多个连接器的实现核心板各种外部接口及辅助功能的扩展接口模块;
所述接口扩展板包括:
用于与核心板相连,实现核心板AI核心处理器各种接口信号与各个接口功能模块的连接的板间接口模块;
主要用于集成电路供电的扩展板电源模块;
支持百兆/千兆自适应的以太接口模块;
支持HDMI2.0协议,支持4k60fps的视频输出的HDMI接口;
支持PCIe2.0协议,单lane支持2.5Gbps速率的PCIe接口;
一个USB2.0和一个USB3.0 device/host接口;
用于无线通信的且支持wifi 802.11 bgn/ac和蓝牙功能的无线通信模块;
用于支持SD卡扩展大容量存储且支持SDIO3.0协议的SDIO接口;
用于连接MIC采集音频进行语音处理,同时支持连接扬声器进行语音输出的音频接口;
用于连接LCD显示屏,将核心计算模块的处理结果,或者摄像头采集到底视频等通过LCD显示屏进行显示的显示接口;
可用于调试或与其他外部模块进行交互的多个UART串口、I2C接口和GPIO接口;
所述AIOS操作***包括:
用于完成硬件平台多核异构处理器的总线及设备驱动、文件***、处理器间通信管理及调度、内部存储管理等处理基础层,根据处理器功能及性能要求不同,可支持单linux操作***以及linux+RTOS异构操作***;
用于提供深度学***台层,包括多媒体服务、通信服务、图形服务、图像采集、图像处理、计算机视觉、语音处理及识别、基于视觉的定位和建图VSLAM等;
用于完成各种产品应用功能的应用层,应用层面向各种应用场景,根据产品和场景需求,通过调用接口层API,完成相应的产品功能;
用于为应用层提供平台层各种SDK库或业务的服务接口API调用的接口层,包括***管理API,多媒体服务API,通信服务API,显示API,AI算法SDK API和工具链。
2.根据权利要求1所述的一种人工智能边缘计算设备,其特征在于,所述AI核心处理器包括多核ARM处理器、多核GPU、多核神经网络处理器NNIE和多核DSP。
3.根据权利要求1所述的一种人工智能边缘计算设备,其特征在于,所述核心板支持两路MIPICSI的摄像头传感器图像输入,通过扩展可以支持八路摄像头传感器图像输入。
4.根据权利要求1所述的一种人工智能边缘计算设备,其特征在于,在进行人工智能图像算法处理或深度学习处理时,图像还可以通过扩展板的以太口或其他接口,直接输入摄像头的图像数据进行处理。
5.根据权利要求1所述的一种人工智能边缘计算设备,其特征在于,SDIO接口的扩展电路为:型号为KZ7001-13S-D的芯片U1的引脚DAT0、DAT1、DAT2、DAT3以及引脚CMD、引脚CLK、引脚CD与SD卡槽连接,U1的引脚VSS2、GND0、GND1、GND2、GND3接地,U1的引脚VDD与电容C1第一端相连,C1的第二端与C2第二端相连,C2第一端与C1第一端相连同时与电阻R1第一端相连,R1第二端接地,R1第一端与mos管Q1的栅极连接,Q1的源极与C3第一端连接,C3第二端与R3第二端连接,R3第一端与C3第一端连接同时接3.3v电压,Q1的漏极与R2第一端以及C3第一端连接,R2的第二端与三极管Q2的集电极连接,Q2的发射极接地,Q2的基极与R4第一端连接,C4第一端与R3第一端连接,C4第二端接地。
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