图示：美国商业资讯
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直至现在，开发人员仍必须采用手动方式为基于安霸AI视觉SoC的设备优化ML模型。此步骤可能增加应用程序开发过程的延迟和错误。安霸和AWS合力将安霸工具链与Amazon SageMaker Neo云服务相整合，进而简化了流程。现在，开发人员只需将他们训练有素的模型引入Amazon SageMaker Neo，即可为Ambarella CVflow支持的SoC自动优化模型。
客户可利用MXNet、TensorFlow、PyTorch或XGBoost构建ML模型，并使用Amazon SageMaker在云端或本地计算机上训练模型。然后，他们可以将模型上传到其AWS账户，并使用Amazon SageMaker Neo来优化安霸SoC的模型。他们可以选择CV25、CV22或CV2作为编译目标。Amazon SageMaker Neo将经过训练的模型编译成可执行文件，该可执行文件针对安霸的CVflow神经网络加速器进行了优化。编译器运用一系列优化功能，可以使模型在安霸SoC上的运行速度提高多达2倍。客户可以下载编译后的模型，并将其部署到他们配备安霸的设备中。优化的模型可在专门为安霸SoC构建的Amazon SageMaker Neo运行环境中运行，并且可用于安霸SDK。Amazon SageMaker Neo运行时的磁盘和内存占用量不到TensorFlow、MXNet或PyTorch的十分之一，这使得在互联摄像头上部署ML模型变得更加高效。
安霸营销与业务开发副总裁Chris Day表示：“安霸的CVflow AI视觉处理器现已投入量产，可用于家庭监控、企业视频安全和汽车市场。能够通过单击选择安霸SoC并编译经过训练的ML模型是一种强大的方式，它使我们的客户能够快速将下一代AI产品推向市场。”
安霸的CVflow SoC系列采用先进的10纳米工艺制造，可设计具有超低功耗操作的紧凑型高性能视觉系统。例如，安霸CV22 CVflow SoC以每秒30帧（fps）的全4K或8百万分辨率提供计算机视觉处理，而其图像信号处理器（ISP）则可在弱光条件和高对比度场景下提供卓越的成像效果，从而进一步增强芯片的计算机视觉功能。CV22还包含一系列高级安全功能，可防止黑客入侵，包括安全启动、TrustZone?、输入/输出（I/O）虚拟化，以及支持OTA在线升级。
Amazon Web Services, Inc. 机器学习与引擎副总裁Bratin Saha表示：“AWS提供最广泛、最深层次的ML和AI服务，致力于解决开发人员面临的一些最严峻挑战。Amazon SageMaker是一项完全托管的服务，可为每个开发人员和数据专家提供快速构建、训练和部署机器学习模型的能力。我们很高兴看到VIVOTEK正在使用SageMaker Neo来简化ML模型在安霸CVflow支持的IP摄像头边缘的部署。”
全球领先的IP监控解决方案提供商VIVOTEK （TWSE:3454）是安霸和AWS的客户。该公司目前能够使用Amazon SageMaker Neo更快地将高级ML功能部署到由安霸CV系列SoC支持的新摄像头产品线中。VIVOTEK INC.品牌业务部工程副总裁Steve Ma博士说表示：“我们很高兴能够探索培训，并将客户需求日益增长的机器学习模型部署到我们未来的、由安霸CV系列支持且配置Amazon SageMaker Neo的摄像头中，此举有可能为我们节省长达数月的手动调整各模型的时间，以实现最佳边缘性能。使用Amazon SageMaker Neo可确保我们的IP摄像头解决方案能够全面利用安霸SoC市场领先的计算机视觉功能。”
安霸将于2020年国际消费电子展（CES 2020）期间向选定的客户和合作伙伴展示与Amazon SageMaker Neo整合的产品。
关于安霸
安霸的产品广泛用于人机视觉应用，包括视频安全、高级驾驶辅助系统（ADAS）、电子后视镜、行车记录仪、驾驶员/驾驶室监控、自动驾驶和机器人应用。安霸的低功耗芯片系统（SoC）提供高分辨率视频压缩、高级图像处理，以及强大的深度神经网络处理功能，从而使智能摄像头能够从高分辨率视频流中提取有价值的数据。欲了解更多信息，敬请访问www.ambarella.com
