TI Ungkap SoC Automotive Pertama dengan Akselerator AI Dedicated

Texas Instruments (TI) untuk pertama kalinya menyematkan akselerator AI dedicated ke dalam SoC automotivenya, menekankan integrasi cepat kemampuan deep learning dalam sistem bantu pengemudi lanjutan (ADAS). Blok baru menggabungkan IP prosesor sinyal digital (DSP) C7x terbaru TI dengan akselerator perkalian matriks proprietari.

TDA4VM, salah satu SoC Jacinto 7 awal, menggabungkan pra-pemrosesan sensor dan analitik data untuk mengelola input dari kamera depan 8-megapiksel, atau alternatif empat hingga enam kamera 3-megapiksel yang beroperasi bersamaan dengan radar, LiDAR, dan masukan ultrasonik. Sensor ini memungkinkan fitur ADAS seperti parkir otomatis, sementara deep learning memungkinkan fususi sensor dan deteksi objek.

TDA4VM mencakup akselerator deep learning untuk ADAS, menganalisis data kamera, radar, LiDAR dan ultrasonik (Gambar: TI)

Pada acara pers TI di Munich, Jerman, EETimes Europe berbicara dengan Sameer Wasson, vice president dan manajer unit bisnis prosesor TI, dan Curt Moore, general manager dan manajer garis produk garis produk Jacinto TI.

"Ini adalah SoC pertama yang memiliki C7x DSP," kata Moore. "Kami menambahkan instruksi vektor yang disesuaikan untuk visi komputer, tetapi juga membangun warisan DSP dalam menangani aliran data massal—memprosesnya secara efisien dan memberikan hasil dalam waktu nyata."

klik untuk gambar yang lebih besar

Gambar: Diagram Fungsional TDA4VM. (Sumber: Texas Instruments)

DSP C7x baru unggul dalam memproses aliran data yang besar dan melakukan operasi matematika kompleks dalam lingkungan real-time yang menuntut. Kemampuan streaming datanya dipadukan dengan akselerator perkalian matriks—"MMA"—untuk mempercepat beban kerja deep learning.

"Kami dengan penuh cinta menyebutnya MMA," kata Wasson. "Dengan perpustakaan seperti TIDL (Texas Instruments Deep Learning), kompleksitas MMA diabstraksi; pengembang memprogram melalui TIDL, sementara C7x mengirim data masuk dan keluar dengan kecepatan yang tak tertandingi."

TDA4VM menargetkan sistem ADAS dengan envelop daya antara 5 W dan 20 W. Dalam praktiknya, solusi kamera depan biasanya tetap di bawah 7 W, sedangkan kasus penggunaan yang lebih canggih—seperti valet parkir otomatis—dapat mendekati batas atas 20 W.

TI berpendapat bahwa menerapkan SoC canggih sebenarnya dapat menurunkan biaya sistem secara keseluruhan untuk aplikasi kamera depan.

"Dengan model deep learning yang tepat, Anda dapat menghindari kamera stereo," kata Wasson. "Satu lensa yang lebih murah dapat memberikan performa setara, berkat mesin canggih yang menanggulangi input sensor yang berkurang."

Mesin deep learning TDA4VM memberikan 8 TOPS. Sebagai peluncuran flagship Jacinto 7, Moore memosisikannya sebagai performer menengah; varian masa depan akan mencakup tingkat komputasi yang lebih rendah dan lebih tinggi. Misalnya, perangkat 2 TOPS mungkin mencukupi untuk pemantauan pengemudi atau deteksi penumpang.

"Salah satu keindahan pasar automotive adalah semua kasus penggunaan ini coexist," kata Wasson. "Bahkan saat OEM meluncurkan platform baru, satu SoC dapat melayani beberapa garis kendaraan, masing-masing dengan persyaratan yang berbeda. Tantangannya kemudian adalah memastikan kompatibilitas perangkat lunak di seluruh spektrum tersebut."

Moore menyoroti lebar kendaraan yang kini mengintegrasikan ADAS—dari model level entree yang dihargai $10–12 ribu hingga mobil premium di atas $100 ribu.

"Pengemudi di mobil $100 ribu mengharapkan pengalaman ADAS yang berbeda dari yang ada di model $12 ribu," katanya. "Paket ADAS $3 ribu terasa premium di yang pertama tetapi dasar di yang terakhir."

Dia juga menunjuk keterbatasan anggaran: "Bahkan produsen mobil besar mungkin hanya menghabiskan $10 juta per tahun untuk pengembangan. Biaya itu harus di-amortirkan atas armada yang relatif kecil, tidak seperti produsen ponsel yang mengirimkan puluhan juta unit."

Produksi volume TDA4VM dijadwalkan dimulai pada kuartal kedua tahun 2020, dengan unit pre-produksi dan modul evaluasi TDA4VMXEVM sudah tersedia.