面對產業內對視覺人工智慧(AI)運算的需求不斷增加，根據不同應用場景須考量功耗、算力等特性，賽靈思(Xilinx)推出適用於邊緣運算的自行調適系統模組(SOM)，期望為研發人員減少開發時間並控制成本，達到加速部署的目的。
賽靈思工業/視覺/醫療與科學市場總監Chetan Khona指出，SOM是小型化嵌入式PCB，包含SoC、微處理器、FPGA等，可以直接用於終端產品，縮短開發時間。對硬體設計人員而言，可以減少重複性的低階工作，軟體也可以跟硬體平行工作。SOM小尺寸且可以直接部署的特性，使其逐漸成為市場應用主流，年複合成長率達11%，並預估總市值在2025年達到23億美元。
視覺AI的複雜度不斷提升，為了滿足整合感測器等需求，開發門檻提高。同時在市場破碎化的狀況下，多元應用無法取得統一的解決方案。因此賽靈思建立Kria解決方案，現階段的產品K26 SOM可應用在智慧城市及智慧工廠中。在智慧城市中，此產品可以提供高解析度、低延遲的影像辨識功能，可辨識車牌等資訊。智慧工廠則著重在嚴苛環境的耐受度，確保在極端溫度等嚴苛環境下可維持正常運作。
Kria之外，賽靈思的發布VITIS AI來加速應用。VITIS開發套件中的硬體函式庫，可客製化相機鏡頭應用，包含零售、安全防護等。有了加速應用的概念，就能幫助開發人員快速開發產品。加速器如果應用在智慧攝影機，入門套件有輸入/輸出、感測器、顯示接口等。其中有四種方式使用方式為：
1.簡單的編寫軟體，在處理器裡完成應用。
2.用裝置裡自主訓練的客製化AI模型，取代原本的模型。
3.協助開發者在不熟悉FPGA的前提下，改動裡面的FPGA。
4.專業的FPGA的設計人員，也可以執行傳統的FPGA設計。
