德州儀器（TI）首次在其汽車SoC添加了一個專用深度學習加速器。TDA4VM的開發套件以及預生產設備已經可用。預計將于2020年下半年開始量產。
從這一舉動，我們可以看到深度學習技術在汽車ADAS系統中正日益普及。
一、TI中端ADAS處理器首次包含專用AI加速器
新的深度學習模塊基于TI全新的C7x DSP IP以及其內部開發的矩陣乘法加速器。
TDA4VM是Jacinto 7系列產品中首批推出的兩個SoC之一，它結合了傳感器預處理和數據分析功能，可處理800萬像素前置攝像頭系統的輸入。
另外，TDA4VM可以同時處理4-6個300萬像素攝像機，這些攝像機還能與雷達、激光雷達和超聲波傳感器的輸入同時工作。
這些攝像頭和傳感器可啟用高級駕駛員輔助系統（ADAS），如自動泊車。深度學習可用于融合來自不同傳感器的數據，或啟用目標檢測之類的技術。
二、第一款帶有C7x DSP的SoC
在德國慕尼黑舉行的TI新聞發布會上，EETimes Europe與TI處理器業務副總裁兼業務部門經理Sameer Wasson以及TI Jacinto產品線總經理兼產品線經理Curt Moore進行了交談。
▲Sameer Wasson（圖片來源：TI）
“這是第一款帶有C7x DSP的SoC。” Moore介紹道，他們添加了用于計算機視覺的矢量指令，并認識到，難點在于如何將大量數據存入SoC或數學引擎中、如何處理數據以及如何將其提取出來。
新型C7x DSP專用于處理大量數據，并在高難度的實時環境中執行復雜的數學運算。DSP的數據流功能與矩陣乘法加速器相結合，可促進深度學習應用更加高效。
Wasson說：“我們親切地稱其為MMA。如何在庫中使用它有不同的情況……我們有TIDL（Texas Instruments Deep Learning），它是抽象層MMA復雜性的頂層，您可以通過它進行編程。但是它的優點在于C7x與之交互的方式，以更快地獲取和輸出數據。”
TDA4VM適用于5W至20W功率的ADAS系統。Wasson表示，實際上，前置攝像頭系統的電源設計通常低于7W，但同一SoC還適合更復雜的系統，例如自動代客泊車，其功率可能接近20W。
TI的部分建議是，使用像這樣的高科技SoC實際上可以降低諸如前置攝像頭系統等應用的系統成本。
“如果您擁有正確的深度學習，則可能不需要立體聲相機。” 據Wasson介紹：“您可以使用價格較低的低端鏡頭來做到這一點。因此，對于OEM或Tier 1來說，成本要低得多，但那里的引擎可有效地對其進行補償，并提高性能。”
三、算力可達8TOPS
TDA4VM中的深度學習引擎算力可達8 TOPS。作為Jacinto 7系列的第一部分，Moore表示打算按照計算能力將其劃定為中間范圍的部分。未來的設備將高于或低于這一范圍。2 TOPS的未來部分可能對計算密集度較低的功能有用，比如駕駛員監視或占用檢測。
▲Curt Moore（圖片來源：TI）
“汽車市場的美麗之處之一是所有這些用例并存。” Wasson說：“即使OEM提供了一個全新的、更新的平臺，在同一平臺上也共存不同的汽車系列。最大的挑戰是如何使它們與軟件兼容……如果您構建最可擴展的平臺，并使用不同的用例擴展SoC，那么現在您已經給了他們一個畫布，他們可以在其中進行表達。”
Moore描述了預期擁有ADAS功能的廣泛車輛，價格從10-12000美元開始，到100,000美元甚至更高。
“這些車輛的駕駛員有不同的期望。”他指出，在售價100000美元的汽車中使用3000美元的ADAS系統，與在零售價為12,000美元的汽車中安裝相同的3000美元系統完全不同。
在他看來，這些公司面臨的另一個挑戰是，如果您想到一家大型汽車公司，他們的（發展計劃）可能會達到每年一千萬美元。手機制造商制造幾種型號，并且出貨量達數千萬，與手機制造商相比，他們必須攤銷相對較少數量的車輛開發成本。
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