Prosesor otomotif memiliki fitur akselerator AI terintegrasi
TI telah menambahkan akselerator AI khusus ke salah satu SoC otomotifnya untuk pertama kalinya, dalam sebuah langkah yang dengan sempurna menggambarkan adopsi yang berkembang dari teknik pembelajaran mendalam dalam sistem ADAS otomotif. Blok pembelajaran mendalam yang baru didasarkan pada IP C7x DSP baru TI ditambah akselerator perkalian matriks yang dikembangkan sendiri.
TDA4VM, salah satu dari dua SoC pertama yang diluncurkan sebagai bagian dari seri Jacinto 7, menggabungkan pra-pemrosesan sensor dan analitik data yang dirancang untuk menangani input dari sistem kamera depan 8 megapiksel. Sebagai alternatif, TDA4VM dapat menangani empat hingga enam kamera 3 megapiksel yang beroperasi secara bersamaan di samping input dari sensor radar, lidar, dan ultrasonik. Kamera dan sensor ini memungkinkan sistem bantuan pengemudi canggih (ADAS) seperti parkir otomatis. Pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk menggabungkan data dari sensor yang berbeda atau untuk mengaktifkan teknik seperti deteksi objek.
TDA4VM menyertakan akselerator pembelajaran mendalam untuk fitur ADAS berdasarkan analisis data kamera, Radar, Lidar, dan ultrasound (Gambar:TI)
DSP Plus MMA
Pada acara pers TI di Munich, Jerman, EETimes Europe berbicara dengan Sameer Wasson, wakil presiden dan manajer unit bisnis bisnis prosesor TI, dan Curt Moore, manajer umum dan manajer lini produk lini produk Jacinto TI.
“Ini adalah SoC pertama yang memiliki C7x [DSP] di dalamnya,” kata Moore. “Kami menambahkan instruksi untuk vektor, yaitu untuk visi komputer, tetapi kami juga menyadari bahwa jika Anda melihat bagaimana DSP secara tradisional digunakan, banyak warisan itu ada di sekitar hal-hal seperti infrastruktur komunikasi, [di mana masalahnya] bagaimana Anda memberi makan sejumlah besar data ke dalam SoC, atau ke mesin matematika, bagaimana Anda mengolahnya, dan bagaimana Anda mengeluarkannya. Ini sangat sulit.”
klik untuk gambar lebih besar Gambar:Diagram Fungsional TDA4VM. (Sumber:Texas Instruments)
C7x DSP baru berspesialisasi dalam pemrosesan data dalam jumlah besar dan melakukan operasi matematika yang kompleks di lingkungan waktu nyata yang sulit. Kemampuan streaming data DSP dikombinasikan dengan akselerator perkalian matriks untuk meningkatkan aplikasi pembelajaran mendalam.
Sameer Wasson (Gambar:TI)
“Kami dengan penuh kasih menyebutnya MMA,” kata Wasson. “Ada situasi berbeda tentang bagaimana kami dapat menggunakannya dengan perpustakaan kami… kami memiliki TIDL [Texas Instruments Deep Learning] yang merupakan lapisan atas yang mengabstraksikan kompleksitas MMA, Anda dapat memprogramnya melalui itu. Namun keindahannya adalah bagaimana C7x berinteraksi dengannya, untuk dapat memasukkan dan mengeluarkan data lebih cepat.”
TDA4VM adalah untuk sistem ADAS antara 5W dan 20W. Dalam praktiknya, Wasson mengatakan sistem kamera depan biasanya menggunakan anggaran daya di bawah 7W, tetapi SoC yang sama juga cocok untuk sistem yang lebih kompleks seperti parkir valet otomatis yang mungkin mendekati 20W.
Bagian dari TI adalah bahwa menggunakan SoC berteknologi tinggi seperti ini benar-benar dapat mengurangi biaya sistem untuk aplikasi seperti sistem kamera depan.
“Jika Anda memiliki jenis pembelajaran mendalam yang tepat, Anda mungkin tidak memerlukan kamera stereo,” kata Wasson. “Anda bisa melakukannya dengan lensa yang lebih rendah dan lebih murah. Jadi untuk OEM atau Tier 1, biayanya jauh lebih rendah, tetapi Anda memiliki mesin yang [secara efektif] mengimbanginya, dan memberi Anda peningkatan kinerja.”
Rentang Komputasi
Curt Moore (Gambar:TI)
Mesin pembelajaran mendalam di TDA4VM mampu 8 TOPS. Sebagai bagian pertama yang diluncurkan ke dalam seri Jacinto 7, Moore mengatakan bahwa ini dimaksudkan untuk menjadi bagian kelas menengah dalam hal daya komputasi; perangkat masa depan akan datang baik di atas dan di bawahnya. Bagian masa depan dengan, katakanlah, 2 TOPS mungkin berguna untuk fitur komputasi yang kurang intensif seperti pemantauan pengemudi atau deteksi hunian.
“Salah satu hal indah tentang pasar otomotif adalah semua kasus penggunaan ini ada bersama-sama,” kata Wasson. “Bahkan ketika OEM keluar dengan platform baru yang diperbarui, di platform yang sama ada lini mobil yang berbeda, dan semuanya hidup berdampingan. Tantangan terbesarnya adalah bagaimana mereka menjadi perangkat lunak yang kompatibel… jika Anda membuat platform yang paling skalabel dan Anda menskalakan SoC dengan kasus penggunaan yang berbeda, sekarang Anda telah memberi mereka kanvas tempat mereka dapat pergi dan mengekspresikan diri.”
Moore menjelaskan berbagai macam kendaraan yang sekarang diharapkan memiliki fitur ADAS, mulai dari kendaraan seharga $10-12.000 hingga $100.000 dan seterusnya.
“Pengemudi di kendaraan ini memiliki ekspektasi yang berbeda,” kata Moore, menunjukkan bahwa sistem ADAS seharga $3.000 di kendaraan seharga $100.000 adalah proposisi yang sama sekali berbeda untuk menempatkan sistem $3.000 yang sama di mobil yang akan dijual seharga $12.000.
“Tantangan lain yang dimiliki perusahaan-perusahaan ini adalah, jika Anda memikirkan bahkan perusahaan mobil besar, [anggaran pengembangan] mereka mungkin mencapai $10 juta per tahun,” kata Moore. “Mereka harus mengamortisasi biaya pengembangan tersebut dengan jumlah kendaraan yang relatif kecil dibandingkan dengan produsen handset, yang membuat beberapa model, dan ada puluhan juta [unit yang dikirimkan].”
Produksi volume TDA4VM diharapkan akan dimulai pada paruh kedua tahun 2020. Perangkat praproduksi dan modul evaluasi TDA4VMXEVM sekarang tersedia.
