Ambarella collabore avec AWS sur un apprentissage automatique à un seul clic pour les applications à la périphérie
LAS VEGAS–(BUSINESS WIRE)–Ambarella, Inc. (Nasdaq : AMBA), une société de vision à intelligence artificielle (IA) dans le silicium, a annoncé aujourd’hui que les clients d’Ambarella et d’Amazon Web Services, Inc. (AWS) peuvent désormais utiliser Amazon SageMaker Neo pour former des modèles d’apprentissage automatique (AM) une fois et les exécuter sur n’importe quel appareil équipé d’un système sur puce (SoC) de vision IA activé par Ambarella CVflow®.
Jusqu’à présent, les développeurs devaient optimiser manuellement des modèles AM pour les appareils basés sur les SoC de vision IA Ambarella. Cette étape pouvait causer des erreurs et des retards considérables au processus de développement d’applications. Ambarella et AWS ont collaboré pour simplifier le processus en intégrant la chaîne de compilation Ambarella au service cloud Amazon SageMaker Neo. Maintenant, les développeurs peuvent simplement apporter leurs modèles formés à Amazon SageMaker Neo et optimiser automatiquement le modèle pour les SoC activés par Ambarella CVflow.
Les clients peuvent construire un modèle AM en utilisant MXNet, TensorFlow, PyTorch, ou XGBoost et former ce modèle en utilisant Amazon SageMaker dans le cloud ou sur leur machine locale. Ils peuvent alors télécharger le modèle sur leur compte AWS et utiliser Amazon SageMaker Neo pour optimiser le modèle pour les SoC Ambarella. Ils peuvent choisir CV25, CV22, ou CV2 comme cible de compilation. Amazon SageMaker Neo compile le modèle formé en un exécutable qui est optimisé pour l’accélérateur de réseau neural CVflow d’Ambarella. Le compilateur applique une série d’optimisations qui peuvent rendre l’exécution du modèle jusqu’à 2 fois plus rapide sur le SoC Ambarella. Les clients peuvent télécharger le modèle compilé et le déployer sur leur parc d’appareils équipés d’Ambarella. Le modèle optimisé est exécuté dans le runtime Amazon SageMaker Neo conçu à cet effet pour les SoC Ambarella et disponible pour le SDK Ambarella. Le runtime Amazon SageMaker Neo occupe moins de 10 fois l’espace disque et mémoire de TensorFlow, MXNet, ou PyTorch, et est donc nettement plus efficace pour déployer des modèles AM sur les caméras connectées.
« Ambarella est produit en série aujourd’hui avec les processeurs de vision IA CVflow pour les marchés de la surveillance à domicile, de la sécurité vidéo d’entreprise, et de l’automobile », a déclaré Chris Day, vice-président en charge du marketing et du développement commercial chez Ambarella. « La capacité à sélectionner un SoC Ambarella et à compiler un modèle AM formé d’un seul clic est un outil puissant qui permet à nos clients de lancer rapidement la prochaine génération de produits assistés par l’IA sur le marché. »
Fabriquée à l’aide d’un processus de 10 nanomètres avancé, la gamme de SoC CVflow d’Ambarella permet de concevoir des systèmes de vision compacts, haute performance, avec une opération à ultra faible puissance. Le SoC CVflow CV22 Ambarella, par exemple, livre un traitement de vision par ordinateur à une résolution full 4K ou de 8 mégapixels à 30 cadres par seconde (cps), tandis que son processeur de signal d’image (ISP) fournit une imagerie exceptionnelle dans des conditions de faible luminosité et des scènes à contraste élevé, optimisant ainsi les capacités de vision par ordinateur de la puce. Le CV22 intègre une suite de dispositifs de sécurité avancés comme protection contre le piratage, y compris une initialisation sécurisée, TrustZone®, une virtualisation E/S, et une prise en charge de mises à niveau sans fil (OTA).
« AWS possède l’ensemble de services AM et IA le plus étendu et le plus profond permettant de résoudre les défis les plus importants auxquels sont confrontés les développeurs. Amazon SageMaker est un service pleinement géré qui permet à chaque développeur et chaque scientifique de données de construire, former et déployer rapidement des modèles d’apprentissage automatique », a ajouté Bratin Saha, vice-président, apprentissage automatique & moteurs, chez Amazon Web Services, Inc. « Nous sommes ravis que VIVOTEK utilise SageMaker Neo pour simplifier le déploiement de modèles AM en bordure sur des caméras IP activées par Ambarella CVflow. »
VIVOTEK (TWSE : 3454), un fournisseur de solutions de surveillance IP mondial de premier plan et un client d’Ambarella et d’AWS, pourra désormais déployer des capacités MA avancées sur une nouvelle gamme de caméras —pilotées par les SoC de la série CV Ambarella—et cela plus rapidement en utilisant Amazon SageMaker Neo. Dr Steve Ma, vice-président en charge de l’ingénierie, Brand Business Division, chez VIVOTEK INC. a confié pour sa part : « Nous sommes ravis à l’idée de pouvoir explorer et déployer les modèles d’apprentissage automatique que nos clients demandent de plus en plus sur nos caméras activées de notre future série CV Ambarella avec Amazon SageMaker Neo, économisant ainsi potentiellement des mois de réglage manuel des modèles individuels pour optimiser les performances en périphérie. L’utilisation d’Amazon SageMaker Neo garantit que nos solutions de caméra IP sont pleinement capables d’exploiter les capacités de vision par ordinateur leaders sur le marché d’Ambarella SoC. »
Ambarella démontrera l’intégration à Amazon SageMaker Neo dans le cadre de CES 2020 à des clients et partenaires sélectionnés.
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À propos d’Ambarella
Les produits d’Ambarella sont utilisés dans une large gamme d’applications de vision humaine et par ordinateur, notamment la sécurité vidéo, les systèmes avancés d’assistance au conducteur (ADAS), les miroirs électroniques, les enregistreurs de conduite, la surveillance du conducteur/habitacle, la conduite autonome, et les applications robotiques. Les systèmes sur puce (SoC) à faible puissance d’Ambarella offrent une compression vidéo à haute résolution, un traitement avancé de l’image, et un traitement de réseau neuronal profond et puissant permettant aux caméras intelligentes d’extraire de précieuses données des flux vidéo à haute résolution. Pour en savoir plus, rendez-vous sur www.ambarella.com
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