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2021年10月19日 | 用于自動駕駛技術的嵌入式AI處理器

發(fā)布者:gamma14 來源: eefocus關鍵字:自動駕駛  邊緣計算  GPU 手機看文章 掃描二維碼
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汽車中的技術正經(jīng)歷著一個根本性的技術轉(zhuǎn)變。軟件監(jiān)控發(fā)動機,播放音樂,提醒司機注意來往的交通危險,并提供更多的功能。然而,隨著汽車的自主化,"軟件慢,芯片快 "這句老話顯得格外重要。當汽車自己駕駛時,沒有出錯的余地,隨著越來越接近自動駕駛,芯片將需要迎來新的創(chuàng)新。

 

為什么邊緣人工智能需要最先進的芯片?

 

人工智能需要一個特定的架構,更適合人工智能應用處理。現(xiàn)在的趨勢是使用Tensor架構,而不是通常分別用于CPU、DPU或GPU的線性或矢量處理。尖端芯片或?qū)S?a href="http://www.womende.cn/zhuanti/jXHKeL" style="color:#4595e6;" target="_blank">協(xié)處理器正在成為設備上、邊緣、甚至云端AI處理的主流。邊緣人工智能在其位置性、隱私性、延遲性、功耗限制和移動性支持方面有其他好處(除了其架構)。

 

從技術角度來看,為什么自動駕駛?cè)绱死щy?自動駕駛汽車需要處理由傳感器(攝像頭、LiDAR、雷達和超聲波)捕獲的大量數(shù)據(jù)。而且它必須提供實時反饋,如交通狀況、事件、天氣狀況、路標、交通信號和其他。這需要每秒高達數(shù)萬億次的操作(TOPS)來同時處理多個具有挑戰(zhàn)性的任務(例如,物體提取、檢測、分割、跟蹤等)。它還會根據(jù)操作的不同而消耗大量的能量。最后,高速處理、可靠性和準確性是非常重要的,需要比人類更好。

 

目前,大多自動駕駛車輛使用GPU(圖形處理芯片)進行核心人工智能處理。GPU的速度和成本效益不如定制芯片(ASIC)。最終,需要一個專門的人工智能自動駕駛處理器。然而,最大的問題之一是耗電量。為了讓上述L3智能駕駛車輛完美地工作,需要100到1000瓦的功率來處理來自多個攝像頭、雷達、LiDAR等的實時高清輸入。這是一個巨大的電力需求。這基本上意味著需要一個專門的電池來處理。

 

對于自動駕駛?cè)斯ぶ悄埽顝V泛使用的是什么芯片(圖形處理單元(GPU)、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)、特定應用集成電路(ASIC)或中央處理單元(CPU)?CPU是具有線性結構的通用處理器。理想情況下,最好是將CPU用于更一般(但重要)的非AI任務。如果可能的話,應該避免人工智能處理對CPU的超載。傳統(tǒng)上,GPU被用于圖形和游戲。然而,由于其靈活性和相對較高的處理能力,它可以用于人工智能訓練和邊緣應用。還有其他問題,如GPU和CPU之間的數(shù)據(jù)傳輸最終成為系統(tǒng)的一大制約因素。GPU的其他主要缺點是功耗和成本。GPU主要用于云人工智能及其靈活性和可配置性能力。ASIC更適合于具有大型計算處理、低成本和電源效率要求的特定應用任務,如AI應用。在人工智能應用中使用人工智能專用協(xié)處理器(ASIC)正在成為主流,尤其是邊緣應用。相信在未來,對于自動駕駛,會有專用的處理器和系統(tǒng)來服務,而不是基于GPU。

 

邊緣計算之所以重要,是因為有以下特點:定位、低延遲、隱私/安全、移動性支持和耗電限制。如果自動駕駛?cè)斯ぶ悄芊噶隋e誤,生命可能會受到威脅。制造商如何確保不犯這些錯誤?如果回顧一下其自動駕駛的事故或問題,每一個案例都是機器學習不太知道如何反應或反應錯誤的新案例。這需要時間,但必須做得正確。90%以上的汽車事故是由于人為錯誤造成的,雖然人類的錯誤可以被原諒,但機器的錯誤是不能原諒的。由于學習能力和使用的算法,人工智能的準確性可以提高。除了算法,基礎設施和政府法規(guī)對于實現(xiàn)自動駕駛也很重要。L3以上(L3+、L4和L5)的場景目前正由幾家頂級公司在高速公路路況下進行評估。

 

 


關鍵字:自動駕駛  邊緣計算  GPU 引用地址:用于自動駕駛技術的嵌入式AI處理器

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