Ambarella, Inc. (Nasdaq: AMBA), ein im Silicon Valley ansässiges Unternehmen für künstliche Intelligenz (KI) im Bereich Bildverarbeitung, gab heute bekannt, dass Kunden von Ambarella und Amazon Web Services, Inc. (AWS) nun Amazon SageMaker Neo verwenden können, um Modelle für maschinelles Lernen (ML) einmal zu trainieren und sie auf jedem Gerät auszuführen, das mit einem Ambarella CVflow®-gestützten KI-Bild-System-on-Chip (SoC) ausgestattet ist.

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Ambarella and Amazon Web Services (AWS) collaborate on single-click machine learning for edge applications and announce joint customer VIVOTEK. (Graphic: Business Wire)

Bisher mussten Entwickler ML-Modelle für Geräte, die auf Ambarellas KI-Bildverarbeitungs-SoCs basieren, manuell optimieren. Dieser Schritt kann zu erheblichen Verzögerungen und Fehlern im Anwendungsentwicklungsprozess führen. Ambarella und AWS haben zusammengearbeitet, um den Prozess durch die Integration der Ambarella-Toolchain in den Amazon SageMaker Neo-Clouddienst zu vereinfachen. Jetzt können Entwickler ihre trainierten Modelle einfach zu Amazon SageMaker Neo bringen und das Modell automatisch für Ambarella-SoCs mit CVflow optimieren.

Kunden können ein ML-Modell mit MXNet, TensorFlow, PyTorch oder XGBoost erstellen und das Modell mit Amazon SageMaker in der Cloud oder auf ihrem lokalen Computer trainieren. Anschließend können sie das Modell auf ihr AWS-Konto hochladen und mit Amazon SageMaker Neo das Modell für Ambarella-SoCs optimieren. Sie können CV25, CV22 oder CV2 als Kompilierungsziel auswählen. Amazon SageMaker Neo kompiliert das trainierte Modell in eine ausführbare Datei, die für Ambarellas CVflow-Beschleuniger für neuronale Netzwerke optimiert ist. Der Compiler wendet eine Reihe von Optimierungen an, mit denen das Modell auf dem Ambarella SoC bis zu 2x schneller ausgeführt werden kann. Kunden können das kompilierte Modell herunterladen und auf ihrer Flotte von mit Ambarella ausgerüsteten Geräten bereitstellen. Das optimierte Modell wird in der Amazon SageMaker Neo-Laufzeitumgebung ausgeführt, die speziell für Ambarella-SoCs entwickelt wurde und für das Ambarella-SDK verfügbar ist. Die Amazon SageMaker Neo-Laufzeit benötigt weniger als das Zehnfache der Festplatten- und Speicherfläche von TensorFlow, MXNet oder PyTorch, wodurch die Bereitstellung von ML-Modellen auf angeschlossenen Kameras wesentlich effizienter wird.

„Ambarella ist heute mit CVflow-KI-Bildverarbeitungsprozessoren für die Bereiche Heimüberwachung, Unternehmensvideosicherheit und Automobilindustrie in Serie“, sagte Chris Day, Vice President für Marketing und Geschäftsentwicklung bei Ambarella. „Die Möglichkeit, einen Ambarella-SoC auszuwählen und ein trainiertes ML-Modell mit einem einzigen Klick zu kompilieren, ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem unsere Kunden die nächste Generation von KI-fähigen Produkten schnell auf den Markt bringen können.“

Die CVflow-SoC-Familie von Ambarella wurde im fortschrittlichen 10-Nanometer-Verfahren hergestellt und ermöglicht den Entwurf kompakter Hochleistungsbildsysteme mit äußerst geringem Stromverbrauch. Beispielsweise liefert der Ambarella CV22 CVflow-SoC Computerbildverarbeitung mit einer Auflösung von 4K oder 8 Megapixeln bei 30 Bildern pro Sekunde (fps), während der Bildprozessor (ISP) hervorragende Bilder bei schlechten Lichtverhältnissen und bei kontrastreichen Szenen liefert, wodurch die Bildverarbeitungsfunktionen des Chips weiter verbessert werden. Der CV22 enthält außerdem eine Reihe erweiterter Sicherheitsfunktionen zum Schutz vor Hacking, einschließlich sicheren Systemstarts, TrustZone®, E/A-Virtualisierung und Unterstützung für Over-the-Air-Online-Upgrades (OTA).

„AWS verfügt über das umfassendste und tiefgreifendste Sortiment von ML- und KI-Services, die sich auf die Lösung einiger der schwierigsten Herausforderungen konzentrieren, denen sich Entwickler gegenüber sehen. Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Dienst, mit dem jeder Entwickler und Datenwissenschaftler in der Lage ist, Modelle für maschinelles Lernen schnell zu erstellen, zu schulen und bereitzustellen“, sagte Bratin Saha, Vice President, Machine Learning & Engines bei Amazon Web Services, Inc. „Wir freuen uns, dass VIVOTEK SageMaker Neo einsetzt, um den Einsatz von ML-Modellen am Edge bei Ambarella CVflow-fähigen IP-Kameras zu vereinfachen.“

VIVOTEK (TWSE:3454), ein weltweit führender Anbieter von IP-Überwachungslösungen und Kunde von Ambarella und AWS, kann nun schneller mithilfe von Amazon SageMaker Neo erweiterte ML-Funktionen für eine neue Kameraproduktlinie bereitstellen, die mit SoCs der Ambarella CV-Serie ausgerüstet ist. Dr. Steve Ma, Vice President of Engineering in der Brand Business Division von VIVOTEK INC., sagte: „Wir freuen uns, dass wir in der Lage sein werden, Schulung und Bereitstellung der von unseren Kunden zunehmend nachgefragten Modelle des maschinellen Lernens für unsere zukünftigen Kameras der Ambarella CV-Serie mit Amazon SageMaker Neo anzugehen. Dies erspart uns möglicherweise Monate, um die einzelnen Modelle für eine optimale Leistung am Edge von Hand zu optimieren. Durch die Verwendung von Amazon SageMaker Neo wird sichergestellt, dass unsere IP-Kameralösungen die marktführenden Computerbildfunktionen des Ambarella SoCs optimal nutzen können.“

Ambarella wird die Integration mit Amazon SageMaker Neo während der CES 2020 ausgewählten Kunden und Partnern demonstrieren.

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Über Ambarella

Die Produkte von Ambarella werden in einer Vielzahl von Bildverarbeitungsanwendungen für Mensch und Computer eingesetzt, darunter Videosicherheit, fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS), elektronische Spiegel, Fahrtaufzeichnung, Fahrer-/Kabinenüberwachung, autonomes Fahren und Roboteranwendungen. Ambarellas Low-Power-System-on-Chip (SoC) bietet hochauflösende Videokomprimierung, erweiterte Bildverarbeitung und leistungsstarke tiefe neuronale Netzwerkverarbeitung, damit intelligente Kameras wertvolle Daten aus hochauflösenden Videoströmen extrahieren können. Weitere Informationen erhalten Sie unter www.ambarella.com

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