大聯大旗下世平推出基于MemryX MX3 AI推理加速卡和瑞芯微（Rockchip）Orange Pi 5 Plus模塊（RK3588）的邊緣AI多路物體檢測方案。
圖示1-大聯大世平基于MemryX和瑞芯微產品的邊緣AI多路物體檢測方案的優勢示意圖 隨著物聯網、大數據、云計算等技術的飛速發展，邊緣AI作為人工智能領域的一個重要分支，正逐漸成為推動智能應用普及和深化的關鍵力量。邊緣AI將AI算法直接部署到邊緣設備上，在靠近數據生成源的地方進行處理和推理，可極大地提升數據處理的實時性和效率，同時減少數據傳輸的延遲和成本。借助邊緣AI的優勢，大聯大世平基于MemryX MX3 AI推理加速卡和瑞芯微Orange Pi 5 Plus模塊（RK3588）推出邊緣AI多路物體檢測方案，旨在實現高效、低延遲、高性價比的智能監控和物體識別應用，滿足多樣化場景需求。
圖示2-大聯大世平基于MemryX和瑞芯微產品的邊緣AI多路物體檢測方案的場景應用圖 MemryX是一家專注于邊緣AI處理解決方案的半導體公司，致力于為各種工業和消費應用場景提供高性能、低功耗的AI處理能力。本方案搭載的MX3 AI推理加速卡將四個MX3 AI芯片封裝到M.2 2280擴展卡上，能夠輕松集成到配備PCIe 3.0 M.2插槽的系統中，MX3 AI芯片能夠提供每瓦5 TOPS的算力性能，并且支持浮點數（Brain Floating Point）運算來確保用戶的模塊準確度。每顆芯片內置10.5MB的靜態隨機存取存儲器用于訪問模塊，不會占用主系統的資源，最多可以串聯16顆芯片來擴展性能。借助MX3 AI芯片的性能，MX3 AI加速卡具備高達20 TOPS的卓越計算性能，可以為各類工業電腦帶來即插即用的便捷體驗。
圖示3-大聯大世平基于MemryX和瑞芯微產品的邊緣AI多路物體檢測方案的方塊圖 配合MemryX的強大運算能力，本方案能夠輕松實現多路物體檢測應用。開發者僅需利用普通的USB攝像頭或通過網絡串聯的方式，即可輕松實現諸如停車場管理系統、智能停車柱、智能交通監控、商場人流監測以及居家全方位意外檢測等多種監控功能。另外，為加速研發進程，MemryX還提供Developer Hub開發環境，使開發者能夠便捷地將TensorFlow Lite、ONNX、PyTorch、Keras等主流深度學習框架的模塊轉換為MX3 AI芯片所需的DFP框架，從而快速完成AI應用設計。 核心技術優勢： 采用浮點數BF16進行計算，確保模塊準確度： 模塊設計以BF16（Brain Floating Point 16）為基礎進行運算，相較于傳統的浮點數格式，BF16能夠在大幅減少內存使用量的同時，提供接近FP32的計算準確度。這使其特別適合用于人工智能和深度學習模型的推理與訓練場景，確保結果的精確性。 不占用系統內存： 模塊運行時采用獨立內存的架構，無需占用主系統的RAM資源，有效降低對系統整體性能的影響。這種設計特性確保模塊在高效運行的同時，仍能為其他應用程序預留足夠的系統資源。 高度可擴展性： 支持連接多達16個模塊，通過模塊化設計實現高擴展性。這使得系統能夠根據需求靈活擴展計算能力，以應對不同場景的計算需求，例如需要更高性能的數據中心或邊緣計算。 最佳數據流優化，最大限度減少數據移動： 模塊內部針對數據流進行了高度優化設計，通過智能路由和緩存機制，能夠最大程度地減少數據在運行過程中的移動頻率，從而提升處理性能并降低延遲。此外，這樣的設計也有助于降低能耗，進一步增強系統的運行效率。 高性價比與低功耗解決方案： 將主平臺Orange Pi 5 Plus搭配MemryX MX3 AI芯片，即可升級為更高階的AI平臺，每秒能夠運行約480幀（YOLOv8）的物體檢測；且MX3擁有5 TOPS/W的性能表現，整套多路物體檢測解決方案僅耗電約14W。 多路應用的新概念： 相較于近年來興起的邊緣計算，將其概念套用到區域性場景或許是一個新穎且能夠大幅降低成本的解決方案。利用輕松易得的攝像頭，再搭配一臺智能工業主機，即可實現許多應用，并且能夠對前端的攝像頭進行任意更換與配置。 方案規格： 主平臺開發板采用瑞芯微RK3588平臺為基礎，搭載四顆Cortex-A76處理器與四顆Cortex-A55處理器，并提供高性能圖像處理器Arm Mali-G610與神經運算處理器NPU等強大核心架構。 I/O Board開發板提供強大的周邊配置，如Gigabit Ethernet千兆以太網、USB Type A/C 3.0通用串行總線接口、HDMI高清多媒體接口、M.2 E-Key傳輸接口、M.2 M-Key傳輸接口，并能夠通過擴展的40 pin針腳來模擬常用的UART、I2C、SPI、CAN等信號。 MemryX MX3 AI芯片提供強大的AI運算能力（20 TOPS），以PCIe Gen3 M.2 2280 M-Key接口為主，其M.2加速卡搭載四顆MX3 AI芯片，每顆芯片能夠提供5 TOPS/W的性能，并內置10.5MB的靜態隨機存取存儲器用于存取模塊。支持Linux與Windows兩大操作系統，并提供豐富的軟件資源供開發者使用，能夠直接移植Tensorflow、ONNX、Pytorch、Keras等熱門的深度學習框架。 |
