Zebra giảm đáng kể độ trễ và tăng cường hiệu suất, tăng tốc thời gian tiếp cận thị trường cho các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) trong xe tự hành, robot và thành phố thông minh.

SINGAPORE và THUNG LŨNG SILICON, CALIFORNIA - Media OutReach - Ngày 25/3/2020 - Công ty cung cấp giải pháp công nghệ toàn cầu  Avnet Asia và Misology, công ty sáng tạo phần mềm thông báo Avnet sẽ quảng bá và bán các sản phẩm tích hợp nền tảng phần mềm Zebra của Mipsology cho cơ sở khách hàng ở châu Á -- Thái Bình Dương. Nền tảng Zebra giúp loại bỏ đi sự phức tạp kỹ thuật của các vi mạch FPGA (Mảng cổng lập trình được dạng trường), giúp chúng dễ dàng được vận hành với hiệu suất và tốc độ cao. Thỏa thuận hợp tác của hai bên giúp mở rộng hệ sinh thái IoT của Avnet, từ đó mang giải pháp tăng tốc độ phỏng đoán kết quả học sâu của Mipsology đến các khách hàng châu Á. Các công ty đang muốn triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể chuyển sang sử dụng các công nghệ tăng tốc dựa trên mạch FPGA mới mà không cần thay đổi mã (code) và hưởng lợi ích tuổi thọ của phần mầm và phần cứng lâu hơn so với những giải pháp trên GPU (Bộ xử lý đồ họa).

 

Sản phẩm đầu tiên của Avnet tích hợp giải pháp sẽ là thẻ tăng tốc trung tâm dữ liệu Xilinx Alveo dựa trên nền tảng Zebra. Danh mục sản phẩm được cho là sẽ mở rộng trong tương lai. Ngoài phân phối giải pháp này, Avnet sẽ mang đến một loạt dịch vụ toàn diện cho những khách hàng đang mong muốn triển khai công nghệ học máy cho các trung tâm dữ liệu, bao gồm phần cứng, phần mềm, tích hợp hệ thống, phát triển ứng dụng, chuỗi thiết kế và chuyên môn kỹ thuật.

 

Công nghệ FPGA (Mảng cổng lập trình được dạng trường) phù hợp hơn GPU (Bộ xử lý đồ họa) trong việc tăng tốc quy trình đưa ra quyết định (phỏng đoán kết quả) cho các ứng dụng AI công nghiệp quy mô lớn như: hệ thống giám sát hình ảnh (video), thành phố thông minh và xe tự hành. Tuy nhiên, việc lập trình dựa trên FPGA yêu cầu kiến thức sâu rộng và sự tinh thông của các nhà thiết kế phần cứng có chuyên môn và khó tìm kiếm. Nền tảng Zebra loại bỏ đi yêu cầu cần phải có sự tinh thông về FPGA, làm cho công nghệ này dễ sử dụng để tăng tốc việc phỏng đoán kết quả học sâu như ở CPU/GPU. Chạy các mạng thần kinh nhân tạo (neural network) được xác định với TensorFlow, PyTorch, Caffe, và các chương trình khác trên FPGA thường cần có thời gian xử lý thủ công và công sức đầu tư tương đối, trong khi đó, nền tảng Zebra giúp cho việc này nhanh chóng và không mất nhiều công sức.


Alan Chui, Chủ tịch phụ trách quản lý kinh doanh cho nhà cung ứng của Avnet châu Á cho biết: "Avnet cam kết thúc đẩy các sáng tạo cho IoT và giảm thiểu sự phức tạp, từ đó giúp các doanh nghiệp triển khai các giải pháp toàn diện nhanh chóng hơn. Sự kết hợp của dịch vụ thiết kế toàn diện, công nghệ tăng tốc FPGA hạng nhất của Alveo và công nghệ nền tảng Zebra của Mipsology sẽ giúp khách hàng có được một giải pháp có chi phí thấp, hiệu suất cao và tuổi thọ cao dành cho các phỏng đoán về mạng thần kinh nhân tạo".


Nền tảng Zebra tăng mạnh tốc độ điện toán trong quá trình phỏng đoán, từ đó giảm độ trễ và tăng cường hiệu suất của các ứng dụng học máy. Nền tảng này giúp mạng lưới thần kinh nhân tạo tính toán nhanh hơn, với lượng tiêu thụ điện năng và chi phí thấp hơn.


Ông Ludovic Larzu, Tổng Giám đốc điều hành và nhà sáng lập của Mipsology cho biết: "Chúng tôi rất vui mừng khi Avnet giới thiệu nền tảng Zebra tới cơ sở khách hàng rộng lớn của họ tại châu Á -- Thái Bình Dương. Zebra đã được kiểm nghiệm bởi rất nhiều người dùng và đã chứng minh tính hiệu quả cho các ứng dụng AI thực tế, làm giảm nguy cơ khi triển khai ứng dụng với việc dịch chuyển trực tiếp từ giai đoạn đào tạo cho tới công việc thủ công. Chúng tôi mong muốn giúp khách hàng của Avnet không chỉ ở trung tâm dữ liệu mà còn với các ứng dụng AI công nghiệp như hệ thống giám sát/phân tích video, phương tiện giao thông, robot, vệ tinh và thành phố thông minh".


Talk to Media OutReach today

Let Media OutReach help you achieve your communication goals. Send an email to [email protected] or click below. You will receive a response within 24 hours.

Contact us now