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  • 神經網絡處理器將提升雷達、視覺應用的性能
    發(fā)布日期:2017-05-08  發(fā)布者:會員  PV:1913  字體:
    黑科技,前瞻技術,鏗騰DSP架構處理器,泰思立達Vision C5 GPU,鏗騰神經網絡

     

    蓋世汽車訊 據外媒報道,自動駕駛需要極為強大的計算能力。然而,目前亟待討論的話題依然是:何種處理器架構最適合運行目標識別及傳感器融合演算法(sensor fusion algorithms),以便實現(xiàn)計算機驅動車輛。

    鏗騰(Cadence)現(xiàn)已通過旗下的泰思立達(Tensilica)推出了一款基于數(shù)字信號處理器(DSP)架構的處理器。泰思立達的Vision C5產品旨在運行人工智能引擎的所有神經網絡層。

    談及運行人工智能系統(tǒng),最普遍的方法是利用圖形處理器(GPU),其優(yōu)點如下:常規(guī)計算機的標準圖形控制器通常包含許多并聯(lián)運行的GPU。選用適用的算法后,該類圖形設備可被人工智能引擎重復應用,以提供卓越的性能優(yōu)勢。目前,英偉達(Nvidia)等芯片廠商們在這方面做得很成功,但并非所有人都認為這是最佳的方法。

    Tensilica Vision DSP產品系列的產品營銷總監(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Desai表示:“該方法可能適用于高端服務器群,對于該類設備而言,能源并非關鍵因素。若將其應用于車內,就務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,鏗騰DSP架構處理器,泰思立達Vision C5 GPU,鏗騰神經網絡

     

    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算能力——其尺寸只有不足1平方毫米,其運算性能卻達到1 TeraMAC(乘積累加計算步驟,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)據結構(SIMD)的執(zhí)行)。該設備還針對可用性要求較高的視覺、雷達、激光雷達和傳感器融合應用進行了優(yōu)化。

    重要的是,其針對多處理器設計進行了架構構建——畢竟,最先進的車載先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)、計算機視覺及其他傳感器信息處理應用程序已愈發(fā)依賴于復雜的異構多處理器設計。

    鏗騰宣稱,相比與同類GPU解決方案相較,C5的能效高出近一個數(shù)量級。在神經網絡硬件加速器方面,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,該產品可實現(xiàn)再編程,設計更為靈活且不會過時。同時,由于其功能性完全在軟件內實現(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,公司會同時提供神經網絡函數(shù)庫。汽車應用將成為本產品最大的市場,除此之外,鏗騰還計劃將該產品出售給無人機及安全系統(tǒng)的制造商,或使用神經網絡識別算法來執(zhí)行目標檢測及目標識別的其他應用。

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