人工知能

機械学習、動画処理

機械学習推論

スムーズな開発、大規模ネットワークのサポート、電力効率

ビデオトランスコード

エッジベースの、待ち時間の少ないビデオトランスコードのユースケース

カスタム処理

FPGA対応のカスタムアクセラレーション

機械学習（ML）は、急速に私たちの日常生活の一部となりつつあります。Western Digitalでは、当社の製品やプロセスへの利用を調査するエンジニアリングプロジェクトを実施しています。アルゴリズムやネットワークの学習、精度、インテリジェンスの鍵となるのがデータであることを考えると、MLは私たちにとってますます重要なテーマとなっています。Western DigitalのU.2 FPGAベースのカードを使用すると、機械学習の推論やビデオトランスコードなどのエッジ処理アプリケーションが可能になります。このソリューションには、FPGAベースのハードウェアボードにさまざまなファームウェア構成が組み合わされています。電力を意識したエッジアプリケーションに対応するため、さまざまな処理ソリューションに対応できます。

エッジにおける機械学習

機械学習推論は、MipsologyのZebra IPを組み合わせて、Western DigitalのU.2 FPGAベースのカードに実装されます。このソリューションは、低消費電力のフォームファクターで魅力的なパフォーマンスを提供します。多くの一般的なネットワークに対応しているため、スムーズな展開が可能です。アルゴリズムの再トレーニングや枝刈りは必要ありません。このFPGAベースのソリューションは、産業オートメーション、医療、スマートシティ、その他のエッジベースのMLアプリケーションに最適です。

エッジベースのビデオトランスコード

Western DigitalのU.2 FPGAベースのカードは、エッジでのさまざまな処理アクセラレーションをサポートします。XilinxのFPGAベースカードのアプリケーションを使用すると、ビデオトランスコードを実装できます。複数のH.264またはH.265のエンコードおよびデコードに対応しています。最大4k@60fpsの解像度に対応しています。このトランスコードソリューションはXilinxから提供されています。Xilinxのパーツ注文番号はA-U2MA-P04G-PQG-021です。

スムーズな開発、大規模ネットワークのサポート、電力効率

多くの場合、エッジベースのアプリケーションは、消費電力とサイズの両面で制約を受けます。Western DigitalのU.2 FPGAベースのカードは、さまざまな機械学習アプリケーションにとって魅力的です。機械学習に特化した機能を持つ専用アクセラレータが人気を集めています。MipsologyのZebra IPを搭載したWestern DigitalのU.2 FPGAベースカードは、従来のプロセッサの負荷を軽減し、電力を節約してパフォーマンスを向上させます。

ZebraIPを使用すると、トレーニングされたネットワークを、クラウドでトレーニングされた実装向けにスムーズに実行できます。このソリューションは、エッジベースの機械学習推論アプリケーション向けに魅力的なパフォーマンス/mワットを提供します。