适配英伟达HSB标准 高云半导体推出边缘AI桥接解决方案,助力传感接口无感接入英伟达平台

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随着边缘人工智能、智能机器人、工业自动化、自动驾驶等领域高速发展,多传感器融合的低延迟、高可靠数据传输成为行业核心技术痛点。

针对传统传感器接口协议繁杂、集成难度大、传输延迟高、CPU占用率高的行业难题,NVIDIA(英伟达)推出Holoscan Sensor Bridge(HSB)标准化传感桥接方案。

针对这一行业主流标准,国内FPGA龙头企业高云半导体快速响应市场需求,率先推出兼容英伟达HSB协议的国产化传感桥接解决方案,正式成为英伟达HSB标准生态的重要合作伙伴。高云半导体HSB方案的发布,有效解决边缘AI传感系统的落地难题,全面加速AI端侧方案的规模化商用进程。

英伟达HSB:基于以太网传输的传感器桥接协议,重构边缘AI数据传输体系

NVIDIA Holoscan Sensor Bridge(HSB)是英伟达专为边缘AI平台打造的新一代以太网传感器传输技术,核心目标是简化高速传感器融合与执行器集成流程,解决不同传感器设备协议不统一、开发维护成本高、扩展性差的行业痛点,为机器人、医疗影像、自动驾驶、工业视觉等场景提供实时、高效的传感数据传输支撑。

相较于传统传感传输方案,英伟达原生HSB方案具备四大核心技术优势。

其一,极致低延迟传输,方案基于UDP协议搭建传输链路,可将传感器数据直接流式写入Jetson、IGX等边缘AI平台的GPU显存,大幅规避CPU中转损耗,有效降低端到端传输延迟,满足实时AI推理、动态感知等高时效需求。

其二,轻量化硬件负载,通过FPGA接口完成高速传感数据预处理与传输调度,将传感器控制、数据同步、链路传输任务从CPU剥离,极大降低主控CPU资源占用,让算力集中于AI算法推理核心任务。

其三,标准化开源生态,HSB配备统一标准API与全套开源软件工具链,打破各类传感器专有协议壁垒,支持多传感器统一接入、同步校准与数据采集,大幅降低开发者的适配与二次开发门槛。

其四,高扩展性,可适配数百级传感器规模化组网,支持万兆级高速数据传输,同时兼容多品类执行器设备,适配复杂大型边缘AI系统搭建。

目前,英伟达HSB已成为英伟达Holoscan物理智能生态、DRIVE Hyperion自动驾驶平台的核心底层传输架构,是全球边缘传感融合技术的主流标准。

高云HSB方案:中低密度多Sensor接口集成高速SerDes FPGA芯片,完美适配NVIDIA HSB方案需求

高云半导体基于其GW5AT-60多Sensor接口集成高速SerDes FPGA芯片,推出适配英伟达HSB标准的传感桥接解决方案,为企业提供标准化解决方案,助力用户AI端侧应用的快速落地。

高云HSB方案依托高云自研22nm Arora V系列GW5AT-60 FPGA产品搭建核心硬件架构,此芯片集成高速SerDes接口、MIPI D-PHY硬核(2.5Gbps)、MIPI CPHY硬核(2.5Gsps),支持多路MIPI DPHY软核(速率最高可达2Gbps),完美适配英伟达Holoscan生态,单芯片即可实现与英伟达主流边缘AI算力平台的无缝对接。高云HSB方案优势:

1. 高云可以单芯片实现完整HSB方案,芯片的高集成度可以满足各类Sensor的接入(MIPI CPHY,MIPI DPHY,SLVS-EC,LVDS等),高速SerDes的集成可以轻松实现10G以太网(高云提供10G以太网IP),整个HSB方案单芯片即可完成,极致精简。

2. 高云FPGA芯片封装类型丰富,针对HSB应用可以提供极小尺寸封装,适配空间受限场景的应用落地。

3. 高云免费提供全套IP和参考设计,助力客户快速推进项目。

高云HSB方案简介

目前已经完成匹配的Sensor有:IMX586(CPHY,DPHY),SC233 DPHY

Stereo Camera-60K_V1.0板卡

获取更多方案详情,请访问:

高云半导体官网:Holoscan Sensor Bridge方案  https://www.gowinsemi.com.cn/solution/4

精准适配英伟达HSB标准,高云方案加速行业规模化落地

业内人士表示,英伟达HSB方案构建了全球边缘AI传感器融合的标准化体系,凭借低延迟、高适配、高拓展的特性,成为物理智能领域的核心底层技术。而高云半导体推出的HSB方案,实现了对英伟达HSB标准的完美适配,为边缘AI传感系统提供了核心支撑。

未来,随着边缘AI产业持续渗透,多传感器融合技术将成为智能设备的核心竞争力。英伟达标准化HSB生态将持续引领技术迭代,而高云国产HSB方案将持续优化性能、丰富适配场景,双方形成“标准引领、方案落地”的协同格局,全方位赋能国内智能机器人、自动驾驶、工业智造、智慧医疗等产业升级,加速边缘AI技术规模化普及与场景落地。


责编: 爱集微
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