TI представляет первый автомобильный SoC с выделенным ИИ-ускорителем

Texas Instruments (TI) впервые встроила выделенный ИИ-ускоритель в свой автомобильный системный кристалл (SoC), подчеркивая быструю интеграцию возможностей глубокого обучения в передовые системы помощи водителю (ADAS). Новый блок объединяет новейший DSP IP C7x TI с проприетарным ускорителем матричного умножения.

TDA4VM, один из первых SoC Jacinto 7, объединяет предобработку сенсоров и аналитику данных для управления входами от 8-мегапиксельной фронтальной камеры, или альтернативно четырех-шести 3-мегапиксельных камер, работающих одновременно с радаром, LiDAR и ультразвуковыми датчиками. Эти сенсоры питают ADAS функции такие как автоматическая парковка, в то время как глубокое обучение обеспечивает сенсорную фузию и детекцию объектов.

TDA4VM включает ускоритель глубокого обучения для ADAS, анализирующий камеру, радар, LiDAR и ультразвук (Изображение: TI)

DSP плюс MMA

На пресс-событии TI в Мюнхене, Германия, EETimes Europe говорил с Самер Вассон, вице-президентом и менеджером бизнес-юнита процессоров TI, и Куртом Муром, генеральным менеджером и менеджером линейки продуктов Jacinto TI.

"Это первый SoC, имеющий C7x DSP", — сказал Мур. "Мы добавили векторные инструкции, адаптированные для компьютерного зрения, но также построили на наследии DSP обработки массивных потоков данных — перерабатывая их эффективно и выдавая результаты в реальном времени".

нажмите для увеличения

Рисунок: Функциональная диаграмма TDA4VM. (Источник: Texas Instruments)

Новый C7x DSP превосходно обрабатывает объемные потоки данных и выполняет сложные математические операции в требовательных реальном времени средах. Его способность потоковой передачи данных парена с ускорителем матричного умножения — «MMA» — для ускорения нагрузок глубокого обучения.

"Мы с любовью называем его MMA", — сказал Вассон. "С библиотеками вроде TIDL (Texas Instruments Deep Learning), сложность MMA абстрагирована; разработчики программируют через TIDL, в то время как C7x доставляет данные в и вне с беспрецедентной скоростью".

TDA4VM нацелен на ADAS системы с энергопотреблением между 5 Вт и 20 Вт. На практике фронтальные камеры обычно остаются под 7 Вт, в то время как более сложные случаи — такие как автоматический паркинг валета — могут приблизиться к верхнему пределу 20 Вт.

TI утверждает, что развертывание высокотехнологичного SoC может фактически снизить общую системную стоимость для фронтальных камерных приложений.

"С правильными моделями глубокого обучения вы можете избежать стереокамер", — сказал Вассон. "Одна дешевая линза может обеспечить эквивалентную производительность, благодаря мощному движку, компенсирующему сниженный сенсорный ввод".

Диапазон вычислений

Движок глубокого обучения TDA4VM выдает 8 TOPS. Как флагманский запуск Jacinto 7, Мур позиционирует его как средний исполнитель; будущие варианты охватывают как более низкие, так и более высокие уровни вычислений. Например, устройство 2 TOPS может подойти для мониторинга водителя или детекции заполняемости.

"Одна из красот автомобильного рынка в том, что все эти сценарии использования сосуществуют", — сказал Вассон. "Даже когда OEM выпускают новую платформу, один SoC может обслуживать несколько автомобильных линеек, каждая с отдельными требованиями. Вызов тогда — обеспечить программную совместимость по этому спектру".

Мур подсветил широту автомобилей, теперь включающих ADAS — от базовых моделей за $10–12 тыс. до премиальных выше $100 тыс.

"Водители в $100 тыс. автомобиле ожидают другой ADAS опыт, чем в $12 тыс. модели", — отметил он. "$3 тыс. ADAS пакет чувствуется премиально в первом, но базово во втором".

Он также указал на бюджетные ограничения: "Даже крупные автопроизводители могут тратить только $10 млн в год на разработку. Эта стоимость должна амортизироваться на относительно малом флоте, в отличие от производителей смартфонов, отгружающих десятки миллионов единиц".

Объемное производство TDA4VM планируется ко второй половине 2020 года, с предпроизводственными единицами и оценочным модулем TDA4VMXEVM уже доступными.