Çoxkameralı İİ Görüş Sistemi Nə Qədər DDR Yaddaş Tələb Edir? (RK3576 Seçim Cədvəli ilə)

İT görüntüsü tətbiqlərinin sürətli inkişafı ilə əlaqədar çoxkameralı həllər (stereokamera, dördkameralı və hətta daha çox kameradan ibarət kanallar) məlumat toplama, təhlükəsizlik nəzarəti, sənaye yoxlaması, robot qavrayışı və kənar hesablama kimi sahələrdə geniş yayılmışdır. Bir çox layihələr donanım seçimi zamanı ümumi bir səhvə düşür: yalnız çipin hesablama gücünə diqqət yetirilir, lakin yaddaş konfiqurasiyası nəzərdə tutulmur. Bu, nəticədə kadr itirmə, gecikməli İT çıxarımları və sistem çökmələri kimi problemlərə səbəb olur.

Daha böyük DDR yaddaşı həmişə daha yaxşıdır? Bəli, performans və sabitlik baxımından. Lakin bunun mənfi tərəfi aydındır — xüsusi ilə son dövrlərdə DDR qiymətlərinin artması fonunda bu, pulunuzu çox sıxır. Həll seçimi üçün xərcləri faktiki layihə tələbləri ilə tarazlaşdırmaq çox vacibdir.

Gəlin DDR ölçüsündə ən çox rast gəlinən səhvə baxaq: normal şəraitdə yaddaş istifadəsi aşağı görünə bilər, lakin eyni zamanda icra olunan tapşırıqların qısa müddətli artımında zirvəyə çata bilər və bu da birbaşa sistem çökməsinə səbəb olur. Bir çox komanda yaddaşın orta istifadəsini hardware qiymətləndirməsi üçün istifadə edir. Geniş yayılmış AR0234 sensorunu nümunə kimi götürək: tək 1080P kamera boşdaykən mülayim yaddaş istifadə edir. Bununla belə, tam emal zənciri — görüntünün alınması, ISP, süni intellekt çıxarımları və kodlaşdırma — işləyərkən hər kanal üçün zirvə yaddaş istifadəsi onlarla MB-a çata bilər. 4K kamerada hər kanal üçün zirvə istifadə 100 MB-dan artıq ola bilər. Hətta adi bir HTTP sorğusu da hər bağlantı üçün bir neçə MB yaddaş istifadə edir. Bu ayrı-ayrı yük artımları kiçik görünə bilər, lakin birdən çox kamera və tapşırıq eyni zamanda aktivləşdikdə sürətlə toplanır. Bu, OOM (Yaddaşdan Kənar) vəziyyətinə səbəb olub proseslərin dayandırılmasına və sistemin uğursuzluğuna gətirib çıxara bilər.

Çoxkameralı AI vizual sistemlərində yaddaş harada istifadə olunur?

Kənar görmə cihazlarında yaddaş yalnız süni intellekt modelləri tərəfindən istifadə olunmur. O, şəkil çəkmə, əvvəlcədən emal etmə, süni intellekt çıxarımları, sistem xidmətləri və tətbiq iş yükü arasında bölüşülür. Hər əlavə kamera kanalı ilə yaddaş yükü artır.

1. Şəkil tamponları (Ən böyük yük mənbəyi) Hər bir kameranın çıxardığı ham şəkillər, YUV kadrı və miqyaslandırılmış kadrlar yaddaş istifadə edir. 1080P@30fps tezliyində işləyən AR0234 sensoru üçün bir YUV kadri bir neçə MB tutur. Kadrların itirilməsini qarşısını almaq üçün sistem çoxkadrlı dairəvi tamponlar saxlayır ki, bu da yaddaş istifadəsini daha da artırır. Bir neçə şəkil variantının (orijinal, kiçik ölçülü, kəsilmiş kadrlar) yaradılması əlavə şəkil tamponları yaradır. Birdən çox kamera eyni zamanda yayım etdikdə yaddaş istifadəsi çoxalır.

2. ISP və şəkil əvvəlcədən emal yükü ISP müstəqil hardware sürətləndiricisidir və səs-küy azaldılması, rəng düzəlişləri, distorsiyaların düzəldilməsi, fırlanma, kəsilmə və format çevrilməsi əməliyyatlarını yerinə yetirir. ISP-də yalnız məhdud həcmli on-chip keş yaddaş var; böyük həcmli kadr yaddaşı yoxdur. Buna görə də bir çox əməliyyat üçün müvəqqəti buferlər DDR-də ayırılmalıdır. Daha çox kamera kanalı ISP-yə daha ağır iş yükü və daha yüksək DDR tutum tələbləri gətirir.

3. Süni intellekt modelinin çıxarım üçün yaddaşı Süni intellekt çıxarımı yaddaşı iki hissədə istifadə edir. Birinci hissə — modelin çəkiləridir: daha böyük model parametrləri daha yüksək yaddaş istehlakına səbəb olur. Xoşbəxtlikdən, çəkilər modelin başlanğıc qurulması zamanı bir dəfə yüklənir; onların yaddaşda tutduğu yer iş zamanı daha çox kamera kanalı və ya senarilər əlavə olunsa belə artmır.

Yaddaş çıxarış işləmə mərhələsində təsirlənmir? Ümumiyyətlə yox. Bu, bizə ikinci komponentə – çıxarış zamanı yaradılan orta səviyyəli xüsusiyyət buferlərinə gətirir. Hər bir kamera kanalı üçün ayrı bir hesablama buferi tələb olunur ki, bu da ümumi yaddaş istifadəsini artırır. Bir neçə kamerada eyni zamanda aparılan süni intellekt çıxarışı üçün bir neçə müstəqil hesablama buferinə ehtiyac duyulur. Beləliklə, daha çox kanal sayı çıxarış buferləri üçün daha yüksək yaddaş yükü deməkdir.

4.Sistem, sürücü və orta təbəqə yükü RK3576 görüntü həllimizi nümunə kimi götürək. Əsas sistem yaddaşı Linux kerneli, RK media sürücüləri, RKMPP media çərçivəsi, NPU sürücüləri, sistem qeydləri və işləyən proseslər tərəfindən istifadə olunur. Çoxkamerallı tətbiqlərdə media çərçivələri və video kodlaşdırma (H.264 / H.265 yazılması) əhəmiyyətli yaddaş yükü əlavə edir. Çoxkanallı kodlaşdırma və yazılmanın aktivləşdirilməsi yaddaş təzyiqində kəskin artıma səbəb olur.

Mühüm qeyd: Bu, işləyən yaddaş (DDR RAM)-ı, eMMC saxlama yeri deyil. eMMC yalnız kodlaşdırılmış video fayllarını saxlayır.

5.Tətbiq -Qatmali Biznes Yaddaşı Tətbiq məntiqi, o cümlədən çıxarım nəticələrinin təhlili, çoxob’yektli izləmə, məlumatların hesabat verilməsi, lokal keşləşdirmə və anlık şəkil saxlama yaddaşdan istifadə edir. Məsələn, izləmə alqoritmləri çoxkadrli hədəf məlumatlarını saxlayır. Daha çox kamera və izlənilən obyektlər daha böyük məlumat dəstləri və yüksək tətbiqi səviyyəli yaddaş istehlakı yaradır.

RK3576 Platformasında Praktiki Yaddaş Performansı

RK3576 — 6 TOPS NPU performansı təmin edən, çoxkameralı süni intellekt vizual tətbiqləri üçün uyğun olan, ölkə daxilində istehsal olunan əsas kənar süni intellekt prosessorudur. Bizim şirkətimizin 1-dən 6-ya qədər kamera kanalını dəstəkləyən bir neçə yetkin kütləvi istehsal məhsulu mövcuddur ki, bu da müxtəlif layihə tələblərinə cavab verir. 4 GB DDR əsas kütləvi istehsal konfiqurasiyasıdır, lakin müxtəlif iş yükü tələbləri üçün alternativ DDR həcmi variantları da dəstəklənir.

Aşağıdakı cədvəl bazarın ümumi 1080p–4K kamera sensorlarına aiddir:

Uyğun yaddaş konfiqurasiyasına dair şübhəniz varsa, zəhmət olmasın [email protected] ünvanına müraciət edin. Biz sizin kamera kanal sayı, həll etmə qabiliyyəti, biznes məntiqi və iş yükünə əsaslanan fərdiləşdirilmiş həll qiymətləndirməsi təqdim edəcəyik.