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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器將提升雷達(dá)、視覺應(yīng)用的性能
    發(fā)布日期:2017-05-08  發(fā)布者:會(huì)員  PV:1924  字體:
    黑科技,前瞻技術(shù),鏗騰DSP架構(gòu)處理器,泰思立達(dá)Vision C5 GPU,鏗騰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

     

    蓋世汽車訊 據(jù)外媒報(bào)道,自動(dòng)駕駛需要極為強(qiáng)大的計(jì)算能力。然而,目前亟待討論的話題依然是:何種處理器架構(gòu)最適合運(yùn)行目標(biāo)識別及傳感器融合演算法(sensor fusion algorithms),以便實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)驅(qū)動(dòng)車輛。

    鏗騰(Cadence)現(xiàn)已通過旗下的泰思立達(dá)(Tensilica)推出了一款基于數(shù)字信號處理器(DSP)架構(gòu)的處理器。泰思立達(dá)的Vision C5產(chǎn)品旨在運(yùn)行人工智能引擎的所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。

    談及運(yùn)行人工智能系統(tǒng),最普遍的方法是利用圖形處理器(GPU),其優(yōu)點(diǎn)如下:常規(guī)計(jì)算機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)圖形控制器通常包含許多并聯(lián)運(yùn)行的GPU。選用適用的算法后,該類圖形設(shè)備可被人工智能引擎重復(fù)應(yīng)用,以提供卓越的性能優(yōu)勢。目前,英偉達(dá)(Nvidia)等芯片廠商們在這方面做得很成功,但并非所有人都認(rèn)為這是最佳的方法。

    Tensilica Vision DSP產(chǎn)品系列的產(chǎn)品營銷總監(jiān)普林·迪賽(Pulin Desai)評論道:“該方法需要非常高端的GPU,因而其能耗極大。”據(jù)Desai表示:“該方法可能適用于高端服務(wù)器群,對于該類設(shè)備而言,能源并非關(guān)鍵因素。若將其應(yīng)用于車內(nèi),就務(wù)必要考量嵌入式系統(tǒng)的空間受限、電量受限等問題。”

     

    黑科技,前瞻技術(shù),鏗騰DSP架構(gòu)處理器,泰思立達(dá)Vision C5 GPU,鏗騰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

     

    憑借Tensilica Vision C5 DSP,鏗騰采用了截然不同的方式。C5提供了高度集中的計(jì)算能力——其尺寸只有不足1平方毫米,其運(yùn)算性能卻達(dá)到1 TeraMAC(乘積累加計(jì)算步驟,Multiply-Accumulate computing steps),其高性能主要得益于其超長指令字(VLIW)向量處理指令組(借助128-way,8-bit或64-way,16-bit單指令多數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(SIMD)的執(zhí)行)。該設(shè)備還針對可用性要求較高的視覺、雷達(dá)、激光雷達(dá)和傳感器融合應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化。

    重要的是,其針對多處理器設(shè)計(jì)進(jìn)行了架構(gòu)構(gòu)建——畢竟,最先進(jìn)的車載先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)、計(jì)算機(jī)視覺及其他傳感器信息處理應(yīng)用程序已愈發(fā)依賴于復(fù)雜的異構(gòu)多處理器設(shè)計(jì)。

    鏗騰宣稱,相比與同類GPU解決方案相較,C5的能效高出近一個(gè)數(shù)量級。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件加速器方面,該款車品也擁有一定的優(yōu)勢:與專業(yè)化、基于硬件的加速器不同,該產(chǎn)品可實(shí)現(xiàn)再編程,設(shè)計(jì)更為靈活且不會(huì)過時(shí)。同時(shí),由于其功能性完全在軟件內(nèi)實(shí)現(xiàn),公司還采用了被廣泛使用的開發(fā)工具,因而其開發(fā)過程也更為容易。

    迪賽表示,最終版本的C5上市后,公司會(huì)同時(shí)提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)庫。汽車應(yīng)用將成為本產(chǎn)品最大的市場,除此之外,鏗騰還計(jì)劃將該產(chǎn)品出售給無人機(jī)及安全系統(tǒng)的制造商,或使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別算法來執(zhí)行目標(biāo)檢測及目標(biāo)識別的其他應(yīng)用。

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