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蓋世汽車訊 據(jù)外媒報(bào)道，自動駕駛需要極為強(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。”

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。