“初创企业推出AI解决器实现生物识别 可用于监控座舱乘客”

据外国媒体报道，初创企业deep vision推出新的ai解决方案，配备新的芯片设计，适用于智能城市、智能零售等低功耗边缘生物识别应用。

市场上其他芯片的用户市场也是低功耗应用，如智能相机和边缘网关，但deep vision将芯片设计与软件工具结合，实现了图像识别、物体跟踪能力、更好的计算机视觉精度、更低的延迟性 例如，在零售银行和杂货店的生物识别等应用中，摄像头可以以更高的精度跟踪越来越多的人，其他应用包括在自动驾驶车中，利用面部识别来监视客舱内的乘客。

deep vision芯片建立在解决各种数据流的数据体系结构上，以最大限度地减少芯片上的数据传输量。 该公司首席执行官ravi annavajjhala表示，通过使数据接近计算引擎，可以最大限度地减少数据传输，确保高推理吞吐量、低延迟和高功耗。

这家企业的设计基于rehan hameed博士和wajahat qadeer博士的研究成果，在这两年中创立了deep vision。 最终的设计是获得专利的多态性数据流架构，部署在英伟达gpu、谷歌TPU和云数据中心，侧重于延迟性，而不是侧重于为单个ai模型提供高数据吞吐量 据说deep vision的ara-1芯片与其他设计相比，系统功耗低(一般约为2瓦)，运行resnet-50等深度模型，因此延迟性能比谷歌提高了6倍 与英特尔myriadx相比，延迟性能提高了4倍。

该芯片的编译器由caffe、tensor flow、mxnet、pytorch、深度实验室v3、resnet-50、resnet-152、移动固态硬盘、yolo v3、Pose

除了标准模型外，deep vision软件开发工具包( sdk )还提供了位精度模拟器和工具，以根据客户的应用诉求优化电力和性能。 deep vision表示，sdk可以实现无摩擦的业务流程，实现从培训模式到批量生产应用的低代码、自动化的无缝迁移过程。

迄今为止，deep vision公司已筹集1900万美元，得到了silicon motion、western digital、斯坦福、exfinity ventures和sinovation ventures等投资者的支持