SiMa.ai ハードウェアに関するドキュメント

このサイトでは、SiMa.ai MLSoC Modalix製品のハードウェア設定、ファームウェアのワークフロー、および低レベルインターフェイスについて説明します。ソフトウェア、機械学習、およびパイプラインツールについては、別のドキュメントで解説します。

MLSoC Modalixについて

MLSoC Modalix は、SiMa.ai の第 2 世代の機械学習システム・オン・チップです。Arm Cortex-A65 アプリケーション・コンプレックス、高スループットの 機械学習アクセラレータ (MLA)、カメラからの画像入力用の 画像信号プロセッサ (ISP)、および従来の画像処理ワークロード用の コンピュータ・ビジョン・ユニット (CVU) を 1 つのチップに集約しています。

この統合により、個別のアクセラレータ、ホスト CPU、およびカメラブリッジを組み合わせることなく、エッジでマルチモーダル、生成、およびビジョン AI パイプラインを実行できます。Modalix SoM は、キャリアボードおよび製品への統合のために MLSoC Modalix をパッケージ化しており、ここに記載されているすべての DevKit は同じシリコンを使用しています。

DevKitポートフォリオ

SiMa.aiは、エッジAIアプリケーション向けのMLSoC Modalixベースの開発キットとPCIe製品を提供しています。以下の製品から選択するか、表で機能を比較してください。

Modalix DevKit

MLSoC Modalixの評価や、Modalix SoM上でアプリケーションを構築するための現在の開発キット。

Modalix PCIe Card

拡張可能なエッジコンピューティングシステム向けに設計された、ハーフハイト/ハーフレングス（HHHL）カード。

Modalix Early Access DevKit

既存のEarly Accessのお客様向けの旧開発キット。

機能比較

機能	Modalix開発キット	Modalix PCIeカード	Modalix早期アクセス開発キット
ドキュメントとOS
製品概要	ビュー	—	ビュー
プリインストールされたオペレーティングシステム	eLxr Linux	eLxr Linux	eLxr Linux
計算
ARMコア	8コアのArm Cortex-A65、クロック周波数1.4 GHz	8コアのArm Cortex-A65、クロック周波数1.4 GHz	8コアのArm Cortex-A65、クロック周波数1.4 GHz
画像信号プロセッサ（ISP）。	Arm C-71、1.2 GHz	Arm C-71、1.2 GHz	Arm C-71、1.2 GHz
CVU（コンピュータービジョンユニット）	Synopsys EV74、750 16ビット GOPS	Synopsys EV74、750 16ビット GOPS	Synopsys EV74、750 16ビット GOPS
メモリとストレージ
RAM サイズ	32GB LPDDR5	32GB LPDDR5	64GB LPDDR5
ストレージ	16GB eMMC、500GB NVMe	16GB eMMC	10GBのeMMC
SDカードスロット	✖	✔	✔
ネットワーク
イーサネット	1つの1GbE	1つの1GbE	1x 1GbE（end0）、1x 10GbE（end1）、2x 10GbE SFP+（end2/3）
カメラ入力
MIPI CSI	2レーンのMIPI CSIを2系統	✖	4レーンMIPI CSIを4つ
FAKRA 経由の GMSL2	✖	FAKRA経由の2つのGMSL2	✖
入出力と表示
GPIO / ヘッダー	40ピンGPIOヘッダー	✖	40ピンGPIOヘッダー
USB	USB 3.0ポート4つ	✖	✖
HDMI	1つのHDMI 1.4ポート	✖	✖
グラフィックスコントローラー	シリコンモーション SM768	✖	✖
ビデオコーデック
H.264/H.265エンコーダー	4kp60	4kp60	4kp60
MJPEGエンコーダ	4kp30	4kp30	4kp30
H.264/H.265 デコーダー	4kp60	4kp60	4kp60
AV1およびMJPEGデコーダー。	4kp60	4kp60	4kp60
フォームファクター
ホストに接続された PCIe カード	✖	✔	✖

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デプロイメントアーキテクチャ

MLSoC Modalix は、スタンドアロンモードと PCIe モードという、一般的な 2 種類の開発アーキテクチャをサポートしています。ハードウェアの接続方法とアプリケーションの実行場所に応じて、適切なアーキテクチャを選択してください。

スタンドアロンモード

スタンドアロンモードでは、Modalix DevKitまたはカスタムのModalix SoMベースのシステムが、独立したデバイスとして動作します。このモードは、デバイスがセンサー、カメラ、ストレージ、またはネットワークインターフェースから直接データを受信する際に使用します。

主な活用事例

• エッジAIアプリケーション: 中央サーバーやクラウドインフラストラクチャに依存せずに推論を実行します。
• コンパクトなデプロイメント: 追加のホストハードウェアの必要性を低減します。
• 電力制約のあるシステム: バッテリーやソーラーパネルで電力を供給されるリモート監視システムをサポートします。

利点

• スタンドアロン: ホストマシンなしで実行されます。
• 電力効率に優れている: 電力消費に配慮が必要な環境に対応します。
• コンパクト: スペースが限られた環境での設置に適しています。

一般的なデータフロー

1. DevKitは、ネットワークインターフェースまたはセンサーから直接データを受信します。
2. DevKitは、デバイス上での推論パイプラインを定義するNEATアプリケーションをロードします。
3. MLSoC Modalix は、推論を実行し、データをローカルで処理します。
4. 結果は、ネットワーク接続を介して他のデバイスまたはシステムに送信され、さらなる処理や視覚化が行われます。

スタンドアロンモードを設定する

PCIe モード

PCIeモードでは、Modalix PCIeカードをホストマシンにインストールします。サーバー、デスクトップ、またはワークステーションがオーケストレーション、ストレージ、およびI/Oを処理し、カードがModalix推論の高速化を提供する際に、このモードを使用します。

主な活用事例

• 高性能システム: データ処理とストレージには、データセンターサーバーまたはワークステーションを使用し、推論処理はModalix PCIeカードで実行します。
• ホスト管理型 I/O: ホストのストレージ、ネットワーク、またはセンサーからのデータ取り込みを使用し、推論処理はカードにオフロードします。

利点

• 専用の高速化: ホスト CPU から推論処理をオフロードし、Modalix ハードウェアに割り当てます。
• 拡張可能な容量: 需要の増加に合わせて推論カードを追加できます。

一般的なデータ処理フロー

1. ホストマシンは、センサー、周辺機器、ストレージ、またはネットワークインターフェースからデータを収集します。
2. Modalix PCIeカードは、推論パイプラインと最適化されたAIモデルをパッケージ化したNEATアプリケーションをロードします。
3. ホストは、PCIe経由でデータをModalix PCIeカードに送信します。
4. ホストは結果を処理するか、下流システムに転送します。

PCIeモードを設定する

始めましょう

ご自身の環境に合った方法を選択してください。各ガイドでは、そのモードにおけるシリアルコンソールへのアクセス、ネットワークの起動、およびファームウェアの管理について説明します。

クイックスタートガイド

初回DevKitのセットアップのための段階的なインタラクティブなチュートリアル。

スタンドアロンモード

Modalix DevKitまたはModalix SoMベースのシステムを、独立したエッジデバイスとして実行します。

PCIeモード

Modalix PCIeカードをホストマシンにインストールして、推論処理をオフロードします。