汽车处理器具有集成的 AI 加速器

TI 首次在其一款汽车 SoC 中添加了专用 AI 加速器，这一举措完美地说明了深度学习技术在汽车 ADAS 系统中的日益普及。新的深度学习模块基于 TI 全新的 C7x DSP IP 以及内部开发的矩阵乘法加速器。

TDA4VM 是 Jacinto 7 系列中首批推出的两款 SoC 之一，结合了传感器预处理和数据分析，旨在处理来自 8 兆像素前置摄像头系统的输入。或者，TDA4VM 可以处理 4 到 6 个 3 兆像素的摄像头，同时与来自雷达、激光雷达和超声波传感器的输入一起工作。这些摄像头和传感器支持高级驾驶辅助系统 (ADAS)，例如自动泊车。深度学习可用于融合来自不同传感器的数据或启用对象检测等技术。

TDA4VM 包括一个深度学习加速器，用于基于对摄像头、雷达、激光雷达和超声数据的分析（图片：TI）

DSP Plus MMA

在德国慕尼黑举行的 TI 新闻发布会上，EETimes Europe 与 TI 处理器业务副总裁兼业务部门经理 Sameer Wasson 以及 TI Jacinto 产品线总经理兼产品线经理 Curt Moore 进行了交谈。

“这是第一款搭载 C7x [DSP] 的 SoC，”摩尔说。 “我们为向量添加了指令，这是针对计算机视觉的，但我们也认识到，如果您查看 DSP 的传统使用方式，就会发现很多传统都与通信基础设施、[问题所在] 如何馈送将大量数据输入 SoC 或输入数学引擎，如何处理以及如何获取。太难了。”

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图：TDA4VM 功能图。 （来源：德州仪器）

新的 C7x DSP 专门用于处理大量数据并在困难的实时环境中执行复杂的数学运算。 DSP 的数据流功能与矩阵乘法加速器相结合，以促进深度学习应用。

“我们亲切地称它为 MMA，”沃森说。 “我们可以在不同的情况下将其与我们的库一起使用……我们有 TIDL [Texas Instruments Deep Learning]，它是抽象 MMA 复杂性的顶层，您可以通过它对其进行编程。但它的美妙之处在于 C7x 与它的交互方式，能够更快地输入和输出数据。”

TDA4VM 适用于 5W 至 20W 的 ADAS 系统。 Wasson 表示，在实践中，前置摄像头系统的功率预算通常低于 7W，但同样的 SoC 也适用于更复杂的系统，例如可能接近 20W 的自动代客泊车系统。

TI 的部分主张是使用像这样的高科技 SoC 实际上可以降低前置摄像头系统等应用的系统成本。

“如果你有正确的深度学习，你可能不需要立体相机，”沃森说。 “你可以用低端、更便宜的镜头来做到这一点。因此，对于 OEM 或 Tier 1 来说，这是显着降低的成本，但您在那里拥有 [有效] 补偿它的引擎，并为您提供性能升级。”

计算范围

TDA4VM 中的深度学习引擎能够达到 8 TOPS。作为 Jacinto 7 系列的第一部分，Moore 表示它打算在计算能力方面成为中端部分；未来的设备将在其上方和下方出现。具有 2 TOPS 的未来部件可能对计算密集程度较低的功能有用，例如驾驶员监控或占用检测。

“汽车市场的一个美妙之处在于所有这些用例共存，”沃森说。 “即使 OEM 推出全新的、更新的平台，在同一个平台中也会有不同的汽车系列，而且它们都共存。最大的挑战是它们如何变得软件兼容……如果你制作了最具可扩展性的平台，并使用不同的用例来扩展 SoC，现在你已经给了他们一个画布，他们可以在上面表达自己。”

Moore 描述了现在预计将具有 ADAS 功能的各种车辆，从售价 10-12,000 美元到 100,000 美元及以上的车辆。

“驾驶这些车辆的司机有不同的期望，”摩尔说，他指出，在一辆 100,000 美元的汽车中安装 3,000 美元的 ADAS 系统与在零售价为 12,000 美元的汽车中安装 3,000 美元的 ADAS 系统完全不同。

“这些公司面临的另一个挑战是，如果你考虑一下即使是一家大型汽车公司，他们的 [开发预算] 也可能是每年 1000 万美元，”摩尔说。 “与制造几种型号的手机制造商相比，他们必须通过相对较少的车辆来摊销开发成本，并且有数千万的[出货量]。”

TDA4VM 预计将于 2020 年下半年开始量产。试生产器件和 TDA4VMXEVM 评估模块现已上市。