基于視覺的邊緣 AI 系統(tǒng)通常包括單攝像頭或多攝像頭圖像處理和傳統(tǒng)的計算機視覺任務(wù)。在 CPU 或 GPU 中執(zhí)行這些任務(wù)會產(chǎn)生大量功耗，并且存在吞吐量限制。

此類邊緣 AI 處理器 SoC 可以在硬件上加速計算密集型低級別強力像素處理視覺任務(wù)，例如視覺處理加速器內(nèi)核中的 ISP、鏡頭失真校正、多尺度縮放和雙邊噪聲濾波。深度和運動感知加速器內(nèi)核可以加速立體深度估算和密集光流，有助于增強對環(huán)境的感知，如圖 3 所示。

通過在硬件上加速這些任務(wù)，可以實現(xiàn)低功耗和小尺寸。盡管這些任務(wù)是在硬件中加速的，但其可配置性仍然提供了靈活性，從而可以使用加速器功能來更好地滿足您的系統(tǒng)需求。

這種集成和加速可以省去對定制 ISP 或 FPGA 的需求，同時還能釋放 CPU 的性能，用于在硬件中處理計算密集型成像和視覺任務(wù)。例如，單個視覺處理加速器內(nèi)核能夠以 30fps 的速度處理多達 8 個 200 萬像素或 2 個 800 萬像素攝像頭的數(shù)據(jù)。深度和運動處理加速內(nèi)核能夠以每秒 8000 萬像素的速度進行立體深度估算，并以每秒 15000 萬像素的速度處理運動矢量。