Ambarella cible les contrôleurs de domaine AV avec un moteur d’IA de nouvelle génération

Ambarella cible les contrôleurs de domaine AV avec un moteur d’IA de nouvelle génération

janvier 9, 2022 0 Par brandon


Article par : Sally Ward-Foxton

Ambarella cible les contrôleurs de domaine AV avec un moteur d’IA de nouvelle génération, lescouvreur.com

La dernière génération du moteur de vision par ordinateur divise les charges de travail d’IA et les tâches de vision par ordinateur pour accélérer le traitement AV.

Illustrant la tendance vers les contrôleurs de domaine dans les véhicules autonomes, Ambarella a lancé sa famille CV3 de contrôleurs de domaine AV conçus pour traiter jusqu’à 20 flux de données d’image à la fois. La nouvelle famille de SoC est basée sur la troisième génération de l’IP du moteur CVFlow AI d’Ambarella conçue pour la perception, la fusion multi-capteurs et la planification de trajectoire dans les véhicules L2+ à L4.

Alors que les architectures de véhicules s’éloignent d’une seule unité de contrôle électronique par fonctionnalité vers des contrôleurs de domaine centralisés zonaux et plus grands, et que de plus en plus de fonctionnalités de véhicule reposent sur un traitement d’IA gourmand en calcul, les processeurs de véhicule se développent rapidement. Le SoC phare de la nouvelle famille CV3 d’Ambarella comprend un accélérateur d’IA que l’entreprise évalue à 500 eTOPS (ce qui signifie que ses performances sont équivalentes à un GPU 500-TOPS). Il comprend également un processeur de vision, 16 cœurs ARM, un GPU et d’autres matériels.

Le CV3 peut connecter et fusionner les informations de plusieurs caméras de toit à longue portée, de plusieurs caméras à vue panoramique et à courte portée et de plusieurs capteurs radar avec un traitement en réserve pour d’autres tâches de traitement de la vision comme la surveillance du conducteur.

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CV3-High prend en charge jusqu’à 20 entrées de caméra haute résolution. (Source : Ambarella)
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CV3-High peut également traiter simultanément plusieurs grands réseaux de neurones, y compris la détection d’objets, la segmentation et la planification de chemin. (Source : Ambarella)

Ambarella appelle sa philosophie de conception « l’algorithme d’abord ». CTO Les Kohn a dit Temps EE la société a étudié des centaines de réseaux open source, ses propres réseaux internes et les algorithmes clients utilisés avec ses plates-formes précédentes pour concevoir la dernière génération.

« Nous avons examiné des centaines de réseaux dans tous les types d’architectures et, ce faisant, nous nous assurons que l’architecture est suffisamment flexible pour gérer tous ces différents réseaux tout en fonctionnant très efficacement », a déclaré Kohn. « Bien sûr, le défi est de savoir comment concilier flexibilité et efficacité ? Mais je pense que la clé est d’étudier vraiment en détail le fonctionnement de ces réseaux.

Dans l’ensemble, les algorithmes des clients étaient suffisamment similaires pour permettre une accélération avec le même moteur, a-t-il déclaré.

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Le moteur CVFlow est doté de 16 cœurs Arm Cortex A78, d’un processeur de flux optique stéréo et dense, d’un processeur de signal d’image, de codecs vidéo et d’un GPU. (Source : Ambarella)

Le SoC CV3-High d’Ambarella est doté d’un processeur de signal d’image capable de fonctionner dans des conditions d’éclairage et de conduite difficiles. Sont également inclus un accélérateur de flux optique stéréo et dense pour le traitement des caméras stéréo, 16 cœurs Arm A78AE, y compris un îlot de sécurité, et des codecs vidéo. Enfin, un GPU est principalement utilisé pour le rendu des représentations visuelles de la sortie du capteur pour l’aide au stationnement.

Une troisième génération du moteur d’accélérateur CVFlow est mise en œuvre dans la série pour la première fois. Contrairement aux générations précédentes du moteur CVFlow, il se compose de deux blocs : un processeur vectoriel neuronal (NVP) pour gérer les charges de travail de l’IA et un processeur vectoriel général (GVP) avec prise en charge de la virgule flottante. Les charges de travail de vision par ordinateur sont déchargées du NVP et les charges de travail à virgule flottante des processeurs Arm. Par exemple, le traitement radar est géré par le GVP ; la perception est alors effectuée par la NVP. Les deux blocs sont basés sur une IP interne.

La répartition des charges de travail entre le NVP et le nouveau GVP permet au premier d’être optimisé davantage pour la convolution et le traitement matriciel.

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Les Kohn (Source : Ambarella)

« Nous avons optimisé le système de mémoire interne et l’interconnexion entre ces systèmes pour éliminer les goulots d’étranglement et améliorer l’efficacité », a déclaré Kohn. « Nous avons également ré-optimisé tous les chemins de données à l’intérieur. Il ne s’agit donc pas tant d’un changement fondamental d’architecture que de retravailler les détails pour éliminer les goulots d’étranglement et optimiser le traitement du cœur de réseau.

La version NVP ajoute également des opérations communes aux réseaux avancés qui commencent tout juste à être utilisés pour les applications en temps réel, y compris les réseaux de graphes et les transformateurs.

Le NVP offre également 500 performances eTOPS 8 bits ou 1 000 performances eTOPS 4 bits (un scénario plus réaliste est un mélange de précision utilisé pour différentes couches de réseau, a déclaré Kohn). Cela représente une augmentation de 42 fois des performances par rapport au SoC de deuxième génération d’Ambarella.

Les futurs appareils de la famille adapteront la taille du moteur CVFlow, l’encodage du pipeline d’images et un mélange de périphériques. Le logiciel sera transférable dans toute la famille CV3 pour une utilisation dans les véhicules d’entrée de gamme, de milieu de gamme et haut de gamme.

Dans l’ensemble, CV3-High consomme environ 50 W de puissance, soit quatre fois les performances par watt des générations précédentes. Ces gains ont été obtenus en partie grâce à une transition vers la technologie de traitement 5 nm.

Les premiers SoC de la famille Ambarella CV3 devraient être disponibles pour l’échantillonnage au cours du premier semestre 2022.

Cet article a été initialement publié le Temps EE.

Sally Ward Foxton couvre la technologie de l’IA et les problèmes connexes pour EETimes.com et tous les aspects de l’industrie européenne pour le magazine EE Times Europe. Sally a passé plus de 15 ans à écrire sur l’industrie électronique depuis Londres, au Royaume-Uni. Elle a écrit pour Electronic Design, ECN, Electronic Specifier: Design, Components in Electronics et bien d’autres. Elle est titulaire d’une maîtrise en génie électrique et électronique de l’Université de Cambridge.

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