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新思科技推出新型嵌入式视觉处理器
  • 发布时间:2019-11-15
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  • 原标题:新视觉技术引入的新嵌入式视觉处理器

    据国外媒体报道,新视觉技术(Synopsys)引入了最新一代嵌入式视觉处理器,配备了深度神经网络(DNN)加速器,为人工智能密集型边缘应用提供行业领先的计算性能每秒35万亿次运算(TOPS) 此外,NST还为车载传感器引入了高级驾驶辅助系统(ADAS)、雷达/激光雷达和片上系统(SoC)处理器的功能安全版本

    基于ARCv2 RISC指令集架构,全新设计软件ARC EV7x视觉处理器采用1、2或4核异构架构,集成矢量数字信号处理器、矢量FPU和神经网络加速器,可实现集成AES加密的各种智能汽车和消费应用 可选的DNN加速器可以从880 MAC扩展到14,080 MAC,使系统在16纳米鳍场效应晶体管(FinFET)技术的典型条件下提供高达35 TOPS的性能,是上一代ARC EV6x处理器性能的四倍。

    戈尔登库勃,新技术电动汽车处理器产品营销总监,表示电动汽车7x处理器是电动汽车6x处理器的优化版本,但不仅增加了4倍的媒体访问控制,增加媒体访问控制只是增强有线电视新闻网(卷积神经网络)图形性能的一个简单部分,真正的关键是提高外部存储器访问所需的内存带宽,以使其功耗最小化 新处理器处理带宽的方式使得它的计算能力可以扩展到100个最高位,从而能够使用更低成本的动态随机存取存储器接口。

    此外,还需要高级图像映射工具来在添加的媒体访问控制上划分有线电视新闻网图形。与EV6x处理器相比,EV7x处理器每秒的帧吞吐量增加了65%。

    DesignWare ARC EV7x视觉处理器的异构多核架构包括多达四个高性能虚拟处理器。 每个EV7x VPU包括一个32位标量单元和一个512位宽的矢量数字信号处理器,可以配置为8位、16位或32位操作,用于不同数据流上的同时乘法累加 新思科技表示,DNN加速器采用了一种特殊的架构,与其他神经网络知识产权相比,这种架构能够实现更快的内存访问、更高的性能和更好的效率 除了支持美国有线电视新闻网,DNN加速器还支持批处理LSTM(长期和短期记忆),用于需要基于时间序列预测行人位置的应用,例如基于观察到的路径和速度

    此外,视觉引擎与DNN加速器并行工作,使得电动车辆7x对于自动驾驶汽车和自动驾驶辅助设备等需要多个摄像机和视觉算法同时运行的应用特别有效

    新的EV7x处理器还重视安全性,从芯片存储器到视觉引擎和DNN加速器的数据传输将受到可选的AES-XTS加密引擎的保护。 该引擎可以防止使用训练数据集和个人生物数据,例如面部识别和视网膜扫描

    嵌入式ARC EV7x视觉处理器结合了高性能视觉引擎、DNN加速器和编程工具,适用于各种视觉应用

    (责任编辑:DF515)

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