Ambarella, AI 기반 비디오 인코딩으로 지능형 엣지 카메라 구동하는 CV28M SoC 공개
컴퓨터 비전 프로세서 선도 기업 Ambarella가 CVflow 포트폴리오를 확장하고 유연한 엣지 AI 센싱과 처리를 요구하는 더 넓은 범위의 스마트 디바이스 애플리케이션을 겨냥한 새로운 SoC를 출시했습니다.
CVflow 제품군의 최신 추가 제품인 CV28M은 고급 이미지 처리, 고해상도 비디오 인코딩, 컴퓨터 비전 가속을 단일 저전력 패키지에 통합합니다. 지능형 엣지 센싱과 대역폭 효율성에서 돋보이는 두 가지 기능은 AI 기반 레이트 제어(이미지 품질 최적화하면서 스토리지와 네트워크 대역폭 절감)와 AI-Timelapse(장면을 분석하여 가치 있는 순간만 기록하여 수시간 분량의 영상을 뒤질 필요 없음)입니다.
"AI 기반 비트레이트 제어는 Ambarella CVflow AI 엔진을 사용하여 인코딩 전에 모든 프레임을 분석하여 각 프레임에서 가장 중요한 영역(예: 얼굴이나 자동차)을 찾아내고, 중요하지 않은 배경이나 기타 객체보다 해당 특정 비디오 영역을 더 높은 품질로 인코딩하는 능력입니다."라고 Ambarella 마케팅 디렉터 Jerome Gigot은 말했습니다.
또한 Ambarella의 마케팅 및 비즈니스 개발 부사장 Chris Day는 embedded.com에 새 장치가 CV25와 동일한 AI 엔진과 기능을 사용하지만 새로운 비용 의식 시장을 다루고 스마트 홈 보안, 소매 모니터링, 소비자 로보틱스, 점유율 모니터링 등의 애플리케이션을 위한 새로운 클래스의 스마트 엣지 디바이스를 가능하게 한다고 설명했습니다.
"우리 주변의 기기들이 점점 더 스마트해지고 있습니다. 최신 CV28M SoC로 고객은 다양한 새로운 애플리케이션을 위한 지능형 센싱 카메라의 새로운 세대를 개발할 수 있습니다. 소매점, 직장, 임대 부동산, 가정 내 노인 모니터링 같은 프라이버시 민감 애플리케이션에서 엣지 기반 AI 처리는 비디오를 클라우드에 녹화하거나 스트리밍할 필요 없이 지능형 모니터링과 신속한 의사결정을 지원할 수 있습니다."
그는 새 카메라 SoC의 주요 차이점은 쿼드코어 대신 듀얼 코어 Arm Cortex-A53을 사용한다는 점이라고 말했습니다. 이는 엣지 센싱 AI에 더 큰 효율성을 가져오고 최대 30% 비용 절감을 초래합니다. 많은 소비자 지향 임베디드 비전 애플리케이션에서 CV25의 전체 AI 기능이 필요하지 않으므로 새로운 CV28M이 더 표적화된 접근 방식을 제공합니다.
소매 모니터링이나 점유율 모니터링 같은 AI 센싱 애플리케이션에서 CV28M은 카메라에서 모든 결정을 내릴 수 있는 AI 성능을 제공하여 프라이버시를 보호하고 백엔드 서버에서 무거운 비디오 처리를 실행하지 않아도 됩니다. 소비자 로보틱스 애플리케이션에서 CV28M은 가시광, 구조광, ToF(Time-of-Flight) 등 다양한 센서에 연결되어 내비게이션에 필요한 데이터를 캡처하고 처리할 수 있습니다.
CV28M은 AVC와 HEVC 형식 모두에서 효율적인 비디오 인코딩을 제공합니다. 고성능 이미지 신호 프로세서(ISP)가 저조도 조건에서 뛰어난 이미징을 제공하고, HDR(High-Dynamic-Range) 처리가 고대비 장면에서 최대 이미지 디테일을 추출합니다. 카메라 SoC에는 시큐어 부트, TrustZone, I/O 가상화를 포함한 완전한 고급 사이버 보안 기능 제품군이 포함되어 해킹으로부터 보호합니다. 10nm 초저전력 공정 기술로 제조된 CV28M 칩은 긴 배터리 수명과 작은 폼 팩터가 필요한 무선 카메라 애플리케이션에 최적화되어 있습니다.
CV28M 칩은 Ambarella의 CV25, CV22, CV2 CVflow SoC 제품군과 공통 SDK 및 컴퓨터 비전(CV) 도구를 공유하여 다양한 가격과 성능 옵션을 가진 카메라 개발을 단순화합니다. 완전한 CV 도구 세트는 고객이 자체 신경망을 CV28M에 포팅하는 것을 돕고 컴파일러, 디버거, Caffe 및 TensorFlow 같은 업계 표준 머신 러닝 프레임워크 지원, CNN(Convolutional Neural Network) 성능 최적화를 위한 광범위한 가이드라인을 포함합니다.