chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

英國推出可應用于ADAS和自動駕駛的神經網絡加速器

姚小熊27 ? 來源:蓋世汽車 ? 作者:蓋世汽車 ? 2020-11-16 10:28 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

據外媒報道,英國半導體與軟件設計公司Imagination Technologies宣布推出新一代神經網絡加速器(NNA)——IMG Series4,可應用于高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和自動駕駛。Series4的目標客戶是汽車行業(yè)內領先的顛覆者以及一級供應商、原始設備制造商(OEM)以及汽車半導體片上系統(tǒng)(SoC)制造商。

Series4具備新型多核架構,運算能力超高,達到600 TOPS及以上,可為大型神經網絡工作負載提供低帶寬以及超低延遲性能。

汽車行業(yè)一直在進行一場革命,自動駕駛汽車和自動駕駛出租車等新用例都要求人工智能AI)技術的性能達到全新水平。為此,Imagination與汽車行業(yè)以及重視功能安全的其他行業(yè)的領導者和創(chuàng)新者合作。目前,Series4已經獲得許可證,將于2020年12月上市。

Imagination的低功耗NNA架構旨在用于運行全網絡推斷,同時也能滿足功能安全要求,可一次性執(zhí)行多個操作,以最大限度地提高性能功耗比,提供業(yè)內領先的能源效率。

Series4包括:

1、 多核架構可擴展性與靈活性:多核架構使其能夠跨核靈活分配和同步工作負載,Imagination的軟件具備精細控制能力,可通過分批處理、分割以及調度多個工作負載增加靈活性,而且可在任意數量的核上使用,每個集群有2、4、6或8核配置。

2、 超高性能:Series4每核的算力達12.5 TOPS,能耗卻低于1瓦特。例如8核配置的集群算力可達100 TOPS,因而6×100的解決方案算力可達600 TOPS。在AI推理方面,Series4 NNA的性能比嵌入式GPU快200倍,比嵌入式CPU快1000倍。

3、 超低延遲:通過將所有核合并到2、4、6或8核集群中,所有核都可用于專門執(zhí)行單個任務,通過相應的倍數減少延遲,從而減少響應時間。例如,對于8核集群而言,就是8倍。

4、 大大節(jié)省帶寬:Imagination的Tensor Tiling(ITT)是Series4的新功能,是一項正在申請專利的技術,能夠通過將輸入的數據張量分割成多個塊,以更高效地處理數據,從而解決帶寬效率問題。ITT利用本地數據的依賴關系,將中間數據存儲在芯片存儲器中,最大限度地減少將數據輸入到外部存儲器中,將帶寬減少90%。ITT是一種可擴展的算法,在具有大輸入數據量的網絡上具有很大的優(yōu)勢。

5、 汽車安全:Series4包括IP級別的安全功能以及符合ISO 26262的設計流程,可幫助客戶獲得認證。ISO 26262是汽車電子產品風險的行業(yè)安全標準,Series4能夠讓神經網絡安全推理,且不會影響到性能。硬件安全機制可以保護已編譯的網絡、網絡執(zhí)行和數據處理管道。
責任編輯:YYX

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • adas
    +關注

    關注

    310

    文章

    2258

    瀏覽量

    210264
  • 自動駕駛
    +關注

    關注

    790

    文章

    14321

    瀏覽量

    170693
  • 神經網絡加速器

    關注

    0

    文章

    13

    瀏覽量

    3698
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    MAX78002帶有低功耗卷積神經網絡加速器的人工智能微控制技術手冊

    的Maxim超低功耗微控制相結合。通過這款基于硬件的卷積神經網絡(CNN)加速器,即使是電池供電的應用也可執(zhí)行AI推理,同時功耗僅為微焦耳級。
    的頭像 發(fā)表于 05-08 10:16 ?217次閱讀
    MAX78002帶有低功耗卷積<b class='flag-5'>神經網絡</b><b class='flag-5'>加速器</b>的人工智能微控制<b class='flag-5'>器</b>技術手冊

    自動駕駛感知系統(tǒng)中卷積神經網絡原理的疑點分析

    和語音識別等領域取得了顯著成就,并廣泛用于車輛自動駕駛的圖像目標識別中。 1.局部連接:CNN通過局部連接的方式減少了網絡自由參數的個數,從而降低了計算復雜度,并使網絡更易于訓練。與全
    的頭像 發(fā)表于 04-07 09:15 ?364次閱讀
    <b class='flag-5'>自動駕駛</b>感知系統(tǒng)中卷積<b class='flag-5'>神經網絡</b>原理的疑點分析

    迅為瑞芯微RK3562開發(fā)板/核心板介紹可應用于人臉跟蹤、視頻監(jiān)控、自動語音識別(ASR)等

    可應用于人臉跟蹤、身體跟蹤、視頻監(jiān)控、自動語音識別(ASR)、圖像分類駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)、車牌識別、物體識別等。 iTOP-3562開發(fā)板/核心板采用瑞芯微RK3562處理
    發(fā)表于 02-18 14:46

    BP神經網絡與卷積神經網絡的比較

    多層。 每一層都由若干個神經元構成,神經元之間通過權重連接。信號在神經網絡中是前向傳播的,而誤差是反向傳播的。 卷積神經網絡(CNN) : CNN主要由卷積層、池化層和全連接層組成。
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:53 ?673次閱讀

    BP神經網絡的優(yōu)缺點分析

    自學習能力 : BP神經網絡能夠通過訓練數據自動調整網絡參數,實現對輸入數據的分類、回歸等任務,無需人工進行復雜的特征工程。 泛化能力強 : BP神經網絡通過訓練數據學習到的特征表示
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:36 ?926次閱讀

    什么是BP神經網絡的反向傳播算法

    BP神經網絡的反向傳播算法(Backpropagation Algorithm)是一種用于訓練神經網絡的有效方法。以下是關于BP神經網絡的反向傳播算法的介紹: 一、基本概念 反向傳播算
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:18 ?775次閱讀

    人工神經網絡的原理和多種神經網絡架構方法

    在上一篇文章中,我們介紹了傳統(tǒng)機器學習的基礎知識和多種算法。在本文中,我們會介紹人工神經網絡的原理和多種神經網絡架構方法,供各位老師選擇。 01 人工神經網絡 ? 人工神經網絡模型之所
    的頭像 發(fā)表于 01-09 10:24 ?1209次閱讀
    人工<b class='flag-5'>神經網絡</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經網絡</b>架構方法

    卷積神經網絡與傳統(tǒng)神經網絡的比較

    在深度學習領域,神經網絡模型被廣泛應用于各種任務,如圖像識別、自然語言處理和游戲智能等。其中,卷積神經網絡(CNNs)和傳統(tǒng)神經網絡是兩種常見的模型。 1. 結構差異 1.1 傳統(tǒng)
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:53 ?1879次閱讀

    Moku人工神經網絡101

    Moku3.3版更新在Moku:Pro平臺新增了全新的儀器功能【神經網絡】,使用戶能夠在Moku設備上部署實時機器學習算法,進行快速、靈活的信號分析、去噪、傳感調節(jié)校準、閉環(huán)反饋等應用。如果您
    的頭像 發(fā)表于 11-01 08:06 ?667次閱讀
    Moku人工<b class='flag-5'>神經網絡</b>101

    自動駕駛HiL測試方案案例分析--ADS HiL測試系統(tǒng)#ADAS #自動駕駛 #VTHiL

    自動駕駛
    北匯信息POLELINK
    發(fā)布于 :2024年10月22日 15:20:19

    自動駕駛HiL測試方案——攝像頭仿真之視頻注入#ADAS #自動駕駛 #VTHiL

    自動駕駛
    北匯信息POLELINK
    發(fā)布于 :2024年10月17日 15:18:41

    自動駕駛HiL測試方案介紹#ADAS #自動駕駛 #VTHiL

    自動駕駛
    北匯信息POLELINK
    發(fā)布于 :2024年10月12日 18:02:07

    康謀分享 | 直面AD/ADAS快速開發(fā)挑戰(zhàn):IVEX自動駕駛場景管理及分析平臺!

    如何快速了解開發(fā) AD/ADAS 組件中的車輛行為以便進行改進,是目前開發(fā) AD/ADAS 組件時面臨的重大挑戰(zhàn)。為此,康謀推出IVEX自動駕駛場景管理及分析平臺來克服這一難題,本文康
    的頭像 發(fā)表于 09-25 09:27 ?1107次閱讀
    康謀分享 | 直面AD/<b class='flag-5'>ADAS</b>快速開發(fā)挑戰(zhàn):IVEX<b class='flag-5'>自動駕駛</b>場景管理及分析平臺!

    FPGA在自動駕駛領域有哪些優(yōu)勢?

    領域的主要優(yōu)勢: 高性能與并行處理能力: FPGA內部包含大量的邏輯門和可配置的連接,能夠同時處理多個數據流和計算任務。這種并行處理能力使得FPGA在處理自動駕駛中復雜的圖像識別、傳感數據處理等
    發(fā)表于 07-29 17:11

    FPGA在自動駕駛領域有哪些應用?

    低,適合用于實現高效的圖像算法,如車道線檢測、交通標志識別等。 雷達和LiDAR處理:自動駕駛汽車通常會使用雷達和LiDAR(激光雷達)等多種傳感來獲取環(huán)境信息。FPGA能夠協(xié)助完成這些傳感
    發(fā)表于 07-29 17:09