色综合久久天天综合_ 用于自動(dòng)駕駛的嵌入式AI處理器

汽車(chē)中的技術(shù)正經(jīng)歷著(zhù)一個(gè)根本性的技術(shù)轉變。軟件監控發(fā)動(dòng)機，播放音樂(lè )，提醒司機注意來(lái)往的交通危險，并提供更多的功能。然而，隨著(zhù)汽車(chē)的自主化，"軟件慢，芯片快 "這句老話(huà)顯得格外重要。當汽車(chē)自己駕駛時(shí)，沒(méi)有出錯的余地，隨著(zhù)越來(lái)越接近自動(dòng)駕駛，芯片將需要迎來(lái)新的創(chuàng )新。

為什么邊緣人工智能需要最先進(jìn)的芯片？

人工智能需要一個(gè)特定的架構，更適合人工智能應用處理?，F在的趨勢是使用Tensor架構，而不是通常分別用于CPU、DPU或GPU的線(xiàn)性或矢量處理。尖端芯片或專(zhuān)用協(xié)處理器正在成為設備上、邊緣、甚至云端AI處理的主流。邊緣人工智能在其位置性、隱私性、延遲性、功耗限制和移動(dòng)性支持方面有其他好處（除了其架構）。

從技術(shù)角度來(lái)看，為什么自動(dòng)駕駛如此困難？

自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要處理由傳感器（攝像頭、LiDAR、雷達和超聲波）捕獲的大量數據。而且它必須提供實(shí)時(shí)反饋，如交通狀況、事件、天氣狀況、路標、交通信號和其他。這需要每秒高達數萬(wàn)億次的操作（TOPS）來(lái)同時(shí)處理多個(gè)具有挑戰性的任務(wù)（例如，物體提取、檢測、分割、跟蹤等）。它還會(huì )根據操作的不同而消耗大量的能量。最后，高速處理、可靠性和準確性是非常重要的，需要比人類(lèi)更好。

目前，大多自動(dòng)駕駛車(chē)輛使用GPU（圖形處理芯片）進(jìn)行核心人工智能處理。GPU的速度和成本效益不如定制芯片（ASIC）。最終，需要一個(gè)專(zhuān)門(mén)的人工智能自動(dòng)駕駛處理器。然而，最大的問(wèn)題之一是耗電量。為了讓上述L3智能駕駛車(chē)輛完美地工作，需要100到1000瓦的功率來(lái)處理來(lái)自多個(gè)攝像頭、雷達、LiDAR等的實(shí)時(shí)高清輸入。這是一個(gè)巨大的電力需求。這基本上意味著(zhù)需要一個(gè)專(zhuān)門(mén)的電池來(lái)處理。

對于自動(dòng)駕駛人工智能，最廣泛使用的是什么芯片（圖形處理單元（GPU）、現場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）、特定應用集成電路（ASIC）或中央處理單元（CPU）？

CPU是具有線(xiàn)性結構的通用處理器。理想情況下，最好是將CPU用于更一般（但重要）的非AI任務(wù)。如果可能的話(huà)，應該避免人工智能處理對CPU的超載。傳統上，GPU被用于圖形和游戲。然而，由于其靈活性和相對較高的處理能力，它可以用于人工智能訓練和邊緣應用。還有其他問(wèn)題，如GPU和CPU之間的數據傳輸最終成為系統的一大制約因素。GPU的其他主要缺點(diǎn)是功耗和成本。GPU主要用于云人工智能及其靈活性和可配置性能力。ASIC更適合于具有大型計算處理、低成本和電源效率要求的特定應用任務(wù)，如AI應用。在人工智能應用中使用人工智能專(zhuān)用協(xié)處理器（ASIC）正在成為主流，尤其是邊緣應用。相信在未來(lái)，對于自動(dòng)駕駛，會(huì )有專(zhuān)用的處理器和系統來(lái)服務(wù)，而不是基于GPU。

邊緣計算之所以重要，是因為有以下特點(diǎn)：定位、低延遲、隱私/安全、移動(dòng)性支持和耗電限制。

如果自動(dòng)駕駛人工智能犯了錯誤，生命可能會(huì )受到威脅。制造商如何確保不犯這些錯誤？

如果回顧一下其自動(dòng)駕駛的事故或問(wèn)題，每一個(gè)案例都是機器學(xué)習不太知道如何反應或反應錯誤的新案例。這需要時(shí)間，但必須做得正確。90%以上的汽車(chē)事故是由于人為錯誤造成的，雖然人類(lèi)的錯誤可以被原諒，但機器的錯誤是不能原諒的。由于學(xué)習能力和使用的算法，人工智能的準確性可以提高。除了算法，基礎設施和政府法規對于實(shí)現自動(dòng)駕駛也很重要。L3以上（L3+、L4和L5）的場(chǎng)景目前正由幾家頂級公司在高速公路路況下進(jìn)行評估。

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