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蓋世汽車訊 據(jù)外媒報道，自動駕駛需要極為強大的計算能力。然而，目前亟待討論的話題依然是：何種處理器架構(gòu)最適合運行目標識別及傳感器融合演算法（sensor fusion algorithms），以便實現(xiàn)計算機驅(qū)動車輛。

鏗騰（Cadence）現(xiàn)已通過旗下的泰思立達（Tensilica）推出了一款基于數(shù)字信號處理器（DSP）架構(gòu)的處理器。泰思立達的Vision C5產(chǎn)品旨在運行人工智能引擎的所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。

談及運行人工智能系統(tǒng)，最普遍的方法是利用圖形處理器（GPU），其優(yōu)點如下：常規(guī)計算機的標準圖形控制器通常包含許多并聯(lián)運行的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（Nvidia）等芯片廠商們在這方面做得很成功，但并非所有人都認為這是最佳的方法。

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算能力——其尺寸只有不足1平方毫米，其運算性能卻達到1 TeraMAC（乘積累加計算步驟，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、激光雷達和傳感器融合應(yīng)用進行了優(yōu)化。

重要的是，其針對多處理器設(shè)計進行了架構(gòu)構(gòu)建——畢竟，最先進的車載先進駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）、計算機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。

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)品可實現(xiàn)再編程，設(shè)計更為靈活且不會過時。同時，由于其功能性完全在軟件內(nèi)實現(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，鏗騰還計劃將該產(chǎn)品出售給無人機及安全系統(tǒng)的制造商，或使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別算法來執(zhí)行目標檢測及目標識別的其他應(yīng)用。