这款售价199美元的Kria KV260入门套件配备了多摄像头输入、图像处理逻辑和用于目标检测的软件，让人们可以轻松开始使用计算机视觉产品。
在竞争激烈的“边缘”人工智能领域，系统和芯片制造商正在想出办法，让他们的客户在不经过数月或数年的机器学习开发的情况下进入市场。这方面的最新竞争者是可编程逻辑制造商Xilinx，其中被GPU和CPU供应商Advanced Micro Devices收购。
Kria由Xilinx“Zynq Ultrascale”现场可编程门阵列（FPGA）组成，位于小尺寸卡上，包括内存、电源管理、外围互连和其他关键支持逻辑，与之配套的Kria应用程序商店提供了一些应用程序，这些应用程序可以在安全摄像头和用于制造的机器视觉系统等用途中执行机器学习推理任务。
克里亚应用商店提供了预构建的应用程序用于机器学习中的基本功能，如目标检测和面部识别。
App Store上提供的应用程序包括人脸和语音识别、自然语言处理、缺陷检测，甚至包括高度特定的功能，如车牌识别。
Kria首次采用了ubuntulinux，作为公司多年来提供的PetaLinux的替代品。PetaLinux被设计成一个模块化的Linux发行版，只有开发人员想要的部分，而Ubuntu则被认为是更多的带有所有装饰的凯迪拉克发行版。性能和效率是FPGA方法的一大吸引力，Khnoa说。Xilinx采用了一个现有的车牌识别应用程序，该程序设计在GPU上运行，并显示它在Kria上的运行速度可以提高50%，功耗可以降低三分之一。
开发者可以超越应用商店使用Xilinx的Vitis开发环境和他们想要的TensorFlow或Pytorch代码。
实际的好处是能够将更多的摄像头连接到Kria SOM上，而不是基于GPU的SOM上，Khona说。
更重要的是，克里亚线为物联网和人工智能在该领域的其他应用的开发者平滑了两个具有挑战性的领域。一个是编程机器学习的劳动。预构建的应用程序提供了一些预构建的代码，例如目标检测，但是加载一个新的模块，例如人脸识别，给了它另一种功能。
“这些加速的应用程序做的是，就像你的智能手机应用程序一样，你把应用程序放到你的SOM中，整个设备就会呈现出应用程序的个性，孔纳说。
但产品也意味着客户需要对FPGA知之甚少，FPGA是一种芯片，往往需要特殊的编程专业知识，而大多数程序员除非已经花时间使用这项技术，否则就不具备这种专业知识。
“您可以在上下文中从做一件事切换到做其他事情，然后不用做任何FPGA设计n、 霍纳说，最初客户的反馈是，FPGA在许多应用中都有很大的好处，但许多客户“没有技能，甚至不想学习。”
“老实说，我们说我们能做些什么来吸引新客户，重新设想用户如何使用Xilinx产品。“
该公司的特点是，开发人员可以在不到一小时的时间内启动并运行Kria，“不需要FPGA经验”。
希望获得更多控制的程序员可以使用该公司的Vitis编程环境来扩展应用程序的功能，例如，引入TensorFlow和Pytorch应用。
最初的Kria模块称为K26，它有两个版本。商业级选项可以在0摄氏度（32华氏度）到85摄氏度（185华氏度）的温度范围内工作，成本为250美元。一个坚固的版本可以从负40度在高达212华氏度，为350美元。两个版本今天都有。
除了K26模块之外，该公司还为计算机视觉应用提供了一套完整的入门套件，即KV260 vision AI入门套件。KV260超越了芯片和主板，还增加了硬件接口，可连接多达8个摄像头和图像信号处理逻辑。KV260售价199美元，现已上市。
Xilinx已经有了一个早期的访问程序，并且已经有了一些有趣的用途。用Kria开发的一个示例应用程序是可以在南非野生动物园中使用的摄像头，用于监视偷猎者等动物的风险。该应用程序将分辨出什么是动物，什么是被摄像机捕捉到移动的人，以及这个人是否是被授权的个人，比如公园管理员。
该应用程序是由南非一家小型公司Kutleng Engineering Systems开发的。Kutleng能够在两个月内开发出这个应用程序。该公司正在竞争政府合同以实施该应用程序。
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