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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ー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。

SiMa.ai ハードウェアの概要​

SiMa.ai は MLSoC Modalix を、チップ単体、モジュール、完成品として提供しています。お持ちの、または使用を予定しているフォームファクターから始めてください。

製品概要ここから始める
MLSoC Modalixシステムオンチップです。独自に設計したボードに実装します。SoC で構築する
Modalix SoMSoC、LPDDR5 メモリ、電源を搭載したモジュールです。キャリアボードに差し込んで使用します。SoM で構築する
Modalix DevKitModalix SoM をキャリアボードに載せ、筐体に収めた評価・開発用キットです。DevKit の評価
Modalix PCIe Cardホストマシンに Modalix の推論機能を追加する、ハーフハイト・ハーフレングスのカードです。PCIe モード

これらのいずれかでシステムソフトウェアを変更したり、カメラを追加したりするには、システムソフトウェアのビルドとカメラの統合を参照してください。

SoM かチップダウンか​

独自のハードウェアを構築するには、Modalix SoM 用のキャリアボードを設計するか、SoC を直接実装したボードを設計するかを選択します。設計作業、関連資料、立ち上げ作業がそれぞれ異なります。

チップダウン設計キャリアボード設計
設計対象パッケージ化された Modalix SoC を搭載するボード。メモリ、電源、クロックも含みますModalix SoM 用のキャリアボード。SoM には SoC、LPDDR5、電源がすでに搭載されています
主な設計作業電源シーケンス、クロックとリセット、LPDDR5 の配線とチューニング、高速信号のレイアウト、インターフェース、熱設計コネクターのマッピング、電源供給、インターフェース、熱設計
関連資料チップダウン設計ガイド、SoC データシート、設計パッケージ(NDA を締結のうえ SiMa.ai が提供します)公開されているデータシートと立ち上げガイド
ソフトウェアの出発点Modalix BSP と、ボードレベルの適合作業Modalix BSP と、キャリアボードに合わせたデバイスツリーの変更

ボードが起動した後は、どちらの方法でも同じシステムソフトウェアを使用します。システムソフトウェアのビルドを参照してください。

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。

Modalixのブロック図。PCIe Gen5、10Gイーサネット、MIPI CSI2、Arm A65、ISP、CVU、ビデオコーデック、MLA、LPDDR5、NoC、およびシステムブロックが示されている

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。

機能比較​

機能Modalix DevKitModalix PCIeカードModalix Early Access DevKit
ドキュメントとOS
製品概要表示表示表示
プリインストールされたオペレーティングシステムeLxr LinuxeLxr LinuxeLxr Linux
計算
ARMコア8コアのArm Cortex-A65、クロック周波数1.4 GHz8コアのArm Cortex-A65、クロック周波数1.4 GHz8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 Mali-C71AE、1.2 GHzArm Mali-C71AE、1.2 GHzArm Mali-C71AE、1.2 GHz
CVU(コンピュータビジョンユニット)Synopsys EV74、720 16ビット GOPSSynopsys EV74、720 16ビット GOPSSynopsys EV74、720 16ビット GOPS
メモリとストレージ
RAM サイズ16GB LPDDR5(以前のキットは 32GB)8GB または 16GB LPDDR564GB LPDDR5
ストレージ16GB eMMC、500GB NVMe32GB eMMC10GB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1GbE1つの10GbE1x 1GbE(end0)、1x 10GbE(end1)、2x 10GbE SFP+(end2/3)
カメラ入力
MIPI CSI2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
USBUSB 3.2ポート4つ✖✖
HDMI1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4kp604kp604kp60
MJPEGエンコーダー4kp304kp304kp30
H.264/H.265 デコーダー4kp604kp604kp60
AV1およびMJPEGデコーダー4kp604kp604kp60
フォームファクター
ホストに接続された PCIe カード✖✔✖
DevKit をご注文ください

デプロイアーキテクチャ​

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: 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読み込みます。
  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

目的に合わせて選ぶ​

必要なものがすでに決まっている場合は、次のページを参照してください。

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、ネットワークの立ち上げ、およびファームウェアの管理について説明します。