用于自动驾驶的嵌入式AI处理器 2024-05-29 03:10:25 汽车中的技术正经历着一个根本性的技术转变。软件监控发动机,播放音乐,提醒司机注意来往的交通危险,并提供更多的功能。然而,随着汽车的自主化,"软件慢,芯片快 "这句老话显得格外重要。当汽车自己驾驶时,没有出错的余地,随着越来越接近自动驾驶,芯片将需要迎来新的创新。为什么边缘人工智能需要最先进的芯片?人工智能需要一个特定的架构,更适合人工智能应用处理。现在的趋势是使用Tensor架构,而不是通常分别用于CPU、DPU或GPU的线性或矢量处理。尖端芯片或专用协处理器正在成为设备上、边缘、甚至云端AI处理的主流。边缘人工智能在其位置性、隐私性、延迟性、功耗限制和移动性支持方面有其他好处(除了其架构)。从技术角度来看,为什么自动驾驶如此困难?自动驾驶汽车需要处理由传感器(摄像头、LiDAR、雷达和超声波)捕获的大量数据。而且它必须提供实时反馈,如交通状况、事件、天气状况、路标、交通信号和其他。这需要每秒高达数万亿次的操作(TOPS)来同时处理多个具有挑战性的任务(例如,物体提取、检测、分割、跟踪等)。它还会根据操作的不同而消耗大量的能量。最后,高速处理、可靠性和准确性是非常重要的,需要比人类更好。目前,大多自动驾驶车辆使用GPU(图形处理芯片)进行核心人工智能处理。GPU的速度和成本效益不如定制芯片(ASIC)。最终,需要一个专门的人工智能自动驾驶处理器。然而,最大的问题之一是耗电量。为了让上述L3智能驾驶车辆完美地工作,需要100到1000瓦的功率来处理来自多个摄像头、雷达、LiDAR等的实时高清输入。这是一个巨大的电力需求。这基本上意味着需要一个专门的电池来处理。对于自动驾驶人工智能,最广泛使用的是什么芯片(图形处理单元(GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)、特定应用集成电路(ASIC)或中央处理单元(CPU)?CPU是具有线性结构的通用处理器。理想情况下,最好是将CPU用于更一般(但重要)的非AI任务。如果可能的话,应该避免人工智能处理对CPU的超载。传统上,GPU被用于图形和游戏。然而,由于其灵活性和相对较高的处理能力,它可以用于人工智能训练和边缘应用。还有其他问题,如GPU和CPU之间的数据传输最终成为系统的一大制约因素。GPU的其他主要缺点是功耗和成本。GPU主要用于云人工智能及其灵活性和可配置性能力。ASIC更适合于具有大型计算处理、低成本和电源效率要求的特定应用任务,如AI应用。在人工智能应用中使用人工智能专用协处理器(ASIC)正在成为主流,尤其是边缘应用。相信在未来,对于自动驾驶,会有专用的处理器和系统来服务,而不是基于GPU。边缘计算之所以重要,是因为有以下特点:定位、低延迟、隐私/安全、移动性支持和耗电限制。如果自动驾驶人工智能犯了错误,生命可能会受到威胁。制造商如何确保不犯这些错误?如果回顾一下其自动驾驶的事故或问题,每一个案例都是机器学习不太知道如何反应或反应错误的新案例。这需要时间,但必须做得正确。90%以上的汽车事故是由于人为错误造成的,虽然人类的错误可以被原谅,但机器的错误是不能原谅的。由于学习能力和使用的算法,人工智能的准确性可以提高。除了算法,基础设施和政府法规对于实现自动驾驶也很重要。L3以上(L3+、L4和L5)的场景目前正由几家顶级公司在高速公路路况下进行评估。 赞 (0) 相关推荐 ASIP:人工智能芯片的新门类、少数派 编写丨张曙东一.关于人工智能芯片的分类1.云天励飞招股说明书及问询回复材料的分类深度神经网络处理器芯片以GPU为代表,进一步提高云端芯片算力,将终端采集到的海量数据传输回云端的运算中枢进行处理,重视产 ... 汽车芯片行业研究报告 报告出品方/作者:中金公司,邓学.任丹霖 第一章.自动驾驶的决策层逻辑 自动驾驶意味着决策责任方的转移.我国2020至2025年将会是向高级自动驾驶跨越的关键5年.自动驾驶等级提高意味着对驾驶员参与度 ... 英伟达用于创建自动驾驶汽车的AI训练的环境模型 由人工智能(AI)计算机驱动的.能够学习.推理并与人和周围世界互动的智能机器已不再是科幻小说.由于使用强大的图形处理单元(GPU)的称为深度学习的新计算模型,人工智能正在改变从消费者云服务到医疗保健到 ... 自动驾驶初创公司Pony.ai获丰田领投的4.62亿美元融资 自动驾驶公司 Pony.ai 刚刚表示,其最新一轮融资已筹资 4.62 亿美元,其中日本最大的汽车制造商 Toyota 丰田公司进行了投资. Pony.ai 在一份声明中说,丰田在这轮投资中投资了约 ... 为啥看好百度造车:自动驾驶和智能AI技术加持 开发全新的架构 百度造车,又有新的进展了. 6月1日,百度汽车和吉利汽车共同成立的集度汽车在北京举办了媒体沟通会.CEO夏一平出席,并公布了更多关于百度造车的细节. 关于百度汽车这个名称集度汽车,不知道是不是很出乎大 ... 【泡泡一分钟】用于自动驾驶三维目标检测的从二维提升到三维的学习方法 每天一分钟,带你读遍机器人顶级会议文章 标题:Learning 2D to 3D Lifting for Object Detection in 3D for Autonomous Vehicles ... 基于MATLAB&SIMULINK开发自动驾驶系统第八讲用于自动驾驶的旋转、方向和四元数 四元数是一个四部分的超复数,用于描述三维旋转和方向.四元数在许多领域都有应用,包括航空航天.计算机图形学和虚拟现实.在自动驾驶中,惯性测量单元(IMU)等传感器以四元数的形式报告方向读数.要将这些数据 ... Mapillary发布世界最大交通标志数据集,用于自动驾驶研究 相信对于Mapillary大家并不陌生,该公司一直致力于推动自动驾驶的研究,发布了专门面向自动驾驶的覆盖全球多个地区的街景数据集Mapillary Vistas Dataset. 几天前,该公司又发布 ... 目前最先进的目标检测能用于自动驾驶吗?这群德国人认真地做了个测评! 目标检测是自动驾驶技术的重要内容,确保上路安全,需要能够精准地检测出路面上所有目标. 这不仅要求汽车感知系统在正常的外界环境工作正常,对于极端恶劣的天气,比如下雪天,也能运行正常. 下图是在自动驾驶系 ... 自动驾驶车辆的AI算法及其面临的挑战 自动驾驶车在农业.运输和军事等领域开始成为一种现实,普通消费者在日常生活中使用自动驾驶车的那一天也在迅速来临.自动驾驶车根据传感器信息和AI算法来执行必要的操作,它需要收集数据.规划轨迹并执行行驶路线 ... 苹果着力发展自动驾驶,现证实已收购自动驾驶初创公司Drive.ai 今年年初的时候阿里巴巴旗下达摩院发布了2019十大科技趋势,除了AI.神经网络系统.计算机体系.5G网络.生物识别技术.区块链和数据安全等等这些,还有自动驾驶.科技巨头们对未来的看法还是很一致的,苹果 ...