GPU可以為汽車ADAS帶來什么?
“先進駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)最大的趨勢是,從不斷增加的離散傳感器中,獲取更高品質(zhì)的傳感器數(shù)據(jù),從而增強系統(tǒng)功能。系統(tǒng)可以更好地理解環(huán)境,故而改善性能,更好地協(xié)助駕駛員進行操作。本質(zhì)上來說,圖行處理單元(GPU)因為其高度并行且以吞吐量為導(dǎo)向的特性,非常適合解決這一挑戰(zhàn)。因此,目前領(lǐng)先的ADAS廠商開始利用嵌入式GPU,以使汽車的性能和功能實現(xiàn)跨越式提升?!?/p>本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201902/397902.htm
以GPU為核心的智能輔助駕駛芯片
人工智能的發(fā)展也帶動了汽車智能化發(fā)展,過去的以CPU為核心的處理器越來越難以滿足處理視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求,同時處理器也需要整合雷達、視頻等多路數(shù)據(jù),這些都對車載處理器的并行計算效率提出更高要求,而GPU同時處理大量簡單計算任務(wù)的特性在自動駕駛領(lǐng)域取代CPU成為了主流方案。
GPU占據(jù)現(xiàn)階段自動駕駛芯片主導(dǎo)地位,相比于消費電子產(chǎn)品的芯片,車載的智能駕駛芯片對性能和壽命要求都比較高,主要體現(xiàn)在以下幾方面:
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?、谏鷳B(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建,如用戶群、易用性等;
③滿足車規(guī)級壽命要求,至少1萬小時穩(wěn)定使用。
GPU是實現(xiàn)提升的剛需
在汽車的中央電子控制單元(ECU)中,您可以找到一個或多個大型硅器件,其中包含一個多核中央處理單元(CPU),一個圖形處理單元(GPU),一個為傳感器數(shù)據(jù)提供實時處理的內(nèi)存子系統(tǒng),以及一系列其他內(nèi)核,如I/O、外設(shè)連接、專用視頻和DSP。
GPU高度并行,以吞吐量為導(dǎo)向的特性使其非常適合ADAS應(yīng)用,并可應(yīng)對諸多挑戰(zhàn)。它就像是一個“渦輪增壓”的乘法累加引擎,而且是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型算法為基礎(chǔ)的。因此,毫無疑問,當(dāng)今許多領(lǐng)先的ADAS供應(yīng)商都開始利用GPU的能力和性能,來實現(xiàn)汽車所需要的功能和性能的提升。
GPU為ADAS提供計算
隨著邁向完全自主駕駛(Level5),車內(nèi)需要更多的駕駛輔助功能,包括緊急自動剎車、車道偏離警告、行人檢測、駕駛員提醒、盲點檢測、十字路口輔助等等。
先進的GPU是并行處理單元,可用于重復(fù)算法,如在ADAS的許多功能中使用的算法。GPU的并行性和乘法/累加結(jié)構(gòu)是實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)完美解決方案。
CNN算法已經(jīng)存在了30多年了,直到最近它們才為服務(wù)器群處理提供保護。然而,隨著SoC處理技術(shù)的進步、CNN算法效率的提高和GPU的進步,現(xiàn)在可以開始在網(wǎng)絡(luò)邊緣而不僅僅是在云端實現(xiàn)。
對于ADAS功能來說,任何需要某種程度的圖像處理的功能,比如提取道路標(biāo)志信息,都非常適合使用CNN來提高整體性能。與標(biāo)準(zhǔn)的高端CPU相比,嵌入式高端PowerVRGPU提供的性能高20倍,而功耗更低。
最終,CNN在硬件方面將會加速,因為它們的功能已經(jīng)被很好地理解,甚至已經(jīng)是標(biāo)準(zhǔn)化的。然而,在完全優(yōu)化的解決方案出現(xiàn)之前,GPU計算可以支持新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他加速技術(shù)的原型化和部署。
未來GPU和ADAS的兼容關(guān)系
未來ADAS平臺所需的性能水平迫使GPU日益增大,制造成本也會相應(yīng)地增加。平臺廠商將共同分擔(dān)這個成本,且與配置在汽車中的其他系統(tǒng)共享GPU。但前提是,GPU支持硬件加速虛擬化。有了虛擬化,GPU才可以被多個操作環(huán)境共享,且這些環(huán)境不會意識到彼此的存在(因此能夠互相影響)。
具有最佳的功耗效率和內(nèi)存帶寬PowerVRGPU微架構(gòu)的設(shè)計,可以提供一個契合汽車技術(shù)需求平衡的GPU設(shè)計。其系統(tǒng)具有絕佳的性能,顯示屏尺寸越來越大且分辨率越來越高,駕駛員和乘客可以有效地互動,這個設(shè)計本身便是非常符合下一代ADAS應(yīng)用程序的發(fā)展趨勢。
尤其是,當(dāng)下一代ADAS和全自動駕駛汽車到來的時候,任何有助于GPU固有優(yōu)勢的事物,尤其是在圖像分析或并行信號處理領(lǐng)域,都可以輔助汽車更好地感知周邊環(huán)境,并在更復(fù)雜的環(huán)境中更有效地運行。
結(jié)尾
過去汽車電子芯片以與傳感器一一對應(yīng)的電子控制單元(ECU)為主,主要分布與發(fā)動機等核心部件上。隨著汽車智能化的發(fā)展,汽車傳感器越來越多,傳統(tǒng)的分布式架構(gòu)逐漸落后,由中心化架構(gòu)DCU、MDC逐步替代。
隨著人工智能發(fā)展,汽車智能化形成趨勢,目前輔助駕駛功能滲透率越來越高,這些功能的實現(xiàn)需借助于攝像頭、雷達等新增的傳感器數(shù)據(jù),其中視頻(多幀圖像)的處理需要大量并行計算,傳統(tǒng)CPU算力不足,這方面性能強大的GPU替代了CPU.
無論是新動力系統(tǒng),車載信息娛樂系統(tǒng),還是自動駕駛汽車,汽車技術(shù)都在以前所未有的速度迅猛發(fā)展。新的顛覆性技術(shù)和行業(yè)參與者正在向傳統(tǒng)的汽車概念發(fā)起挑戰(zhàn)。明天的駕駛體驗將與今天大不相同。
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