Translate

Поиск по этому блогу

AImotive запускает aiWare4 с расширенной обработкой волнового фронта, повышенной безопасностью и функциями низкого энергопотребления

Аппаратное IP-решение автомобильного NPU aiWare ™ 4-го поколения обеспечивает до 64 TOPS на ядро, используя инновационные алгоритмы обработки волнового фронта и обновленную архитектуру памяти, чтобы обеспечить значительно улучшенный PPA * и улучшенную встроенную поддержку безопасности ISO26262

Аппаратное IP-решение автомобильного NPU aiWare ™ 4-го поколения обеспечивает до 64 TOPS на ядро, используя инновационные алгоритмы обработки волнового фронта и обновленную архитектуру памяти, чтобы обеспечить значительно улучшенный PPA * и улучшенную встроенную поддержку безопасности ISO26262

AImotive, один из ведущих мировых поставщиков масштабируемых модульных технологий автоматизированного вождения, сегодня анонсировал последний выпуск отмеченного наградами  IP-оборудования aiWare NPU. Благодаря существенным обновлениям архитектуры встроенной памяти, инновационным новым алгоритмам обработки волнового фронта и улучшенным функциям безопасности, совместимым с ISO26262, aiWare4 представляет собой идеальное масштабируемое решение от самых сложных одночиповых периферийных приложений до высокопроизводительных платформ центральной обработки для автомобильного ИИ. Благодаря aiWare4 были улучшены многие ключевые показатели, включая TOPS / мм2, эффективное TOPS / Вт и ряд высокоэффективных топологий CNN.

Обновленные возможности aiWare4 включают:

Масштабируемость:  до 64 TOP на ядро ​​(до 32 TOPS для aiWare3) и до 256 TOPS на многоядерный кластер, с большей настраиваемостью встроенной памяти, механизмами безопасности оборудования и поддержкой внешней / общей памяти

Безопасность:  расширенные стандартные аппаратные функции и соответствующая документация, обеспечивающие прямое соответствие ISO26262 ASIL B и более высокое соответствие как для SEooC (элемент безопасности вне контекста), так и для приложений элементов безопасности в контексте

PPA (Примечание 1):  8-10 эффективных TOPS / Вт для типичных CNN (теоретический пик до 30 TOPS / Вт) с использованием технологического узла 5 нм или меньше; КПД до 98% для более широкого диапазона топологий CNN; более гибкие домены питания, обеспечивающие динамическое управление питанием, способное реагировать на изменения контекста в реальном времени без необходимости перезапуска

Обработка:  инновационная ОЗУ волнового фронта (WFRAM) использует новейшие алгоритмы обработки волнового фронта и чередующиеся многозадачные алгоритмы aiWare, обеспечивая более параллельное выполнение, улучшенные возможности многозадачности и значительное сокращение полосы пропускания памяти по сравнению с aiWare3 для CNN, требующих доступа к значительным ресурсам внешней памяти.

aiWare4 продолжает обеспечивать лучшую в отрасли эффективность NPU (см. примечание 2), обеспечивая превосходную производительность при использовании меньшего количества кремния. Эти последние обновления также позволяют aiWare4 выполнять широкий спектр рабочих нагрузок CNN, используя только встроенную SRAM для однокристального периферийного ИИ или более высокооптимизированных приложений ASIC или SoC.

«AiWare4 основывается на обширном опыте, который мы приобрели при работе с нашими партнерами по полупроводниковым технологиям и автомобильной промышленности, а также на знаниях нашей команды aiDrive ™ о последних тенденциях и методах, лежащих в основе новейшего мышления в CNN для автомобильных приложений», - говорит Мартон Фехер, старший вице-президент по аппаратному обеспечению. инженерия для AImotive. «Мы гордимся тем, что предлагаем самый эффективный в отрасли NPU для автомобильных выводов, и теперь расширили возможности aiWare для достижения нового уровня безопасности, гибкости, работы с низким энергопотреблением и производительности в самых сложных условиях эксплуатации автомобилей».

Щелкните здесь, чтобы узнать больше об aiWare4

AImotive будет поставлять aiWare4 RTL для ведущих клиентов начиная с третьего квартала 2021 года.

ИСТОЧНИК: AImotive

Комментариев нет:

Отправить комментарий