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CEVA发布业界首个高性能传感器中枢DSP架构SensPro,设计用于处理情境感知设备中的多种传感器处理和融合工作负载。
SensPro专用处理器可以满足业界对高效处理日益增多的各类传感器的需求,这些传感器是智能手机、机器人、汽车、AR / VR耳机、语音助手、智能家居设备,以及正在通过工业4.0等举措进行革新的新兴工业和医疗应用所需要的。这些传感器包括摄像头、雷达、LiDAR、飞行时间(ToF)、麦克风和惯性测量单元(IMU),它们从图像、声音、RF和运动中生成多种类型和比特率的数据,可用于创建完整的3D情境感知设备。 为了以最高的每瓦性能处理复杂的多传感器处理用例,SensPro的全新架构结合了高动态范围信号处理、点云创建(point cloud creation)和深度神经网络(DNN)训练的需求,支持高性能单精度和半精度浮点数学功能,并且为语音、图像、DNN推理处理和同时定位和映射(SLAM)提供大量8位和16位并行处理能力。SensPro集成了广泛使用的CEVA-BX标量DSP,它提供了从单传感器系统设计到多传感器的情境感知设计的无缝移植路径。 Yole Développement (Yole)传感威廉希尔官方网站 部门威廉希尔官方网站 和市场分析师Dimitrios Damianos表示:“各种传感器在智能系统中的使用持续增加,为环境和环境感知提供了更精确的建模。传感器正在变得越来越智能,目标不是获取更多数据,而是获得更高质量的数据,尤其是在环境/周围感知的情况下,例如:使用结合了麦克风、压力、湿度、惯性、温度和气体传感器的环境传感器中枢(智能家居/办公室),以及ADAS/AV中的环境感知(situational awareness),其中许多传感器(雷达、LIDAR、摄像头、IMU、超声波等)必须协同工作以了解其周围环境”(1)。 Yole计算和软件威廉希尔官方网站 与市场分析师Yohann Tschudi表示:“挑战在于处理和融合来自不同类型传感器的不同类型数据。通过结合使用标量和矢量处理、浮点和定点数学运算以及先进的微体系结构,SensPro为系统和SoC设计人员提供了统一的处理器体系结构,以满足任何情境感知多传感器设备的需求。” SensPro使用高度可配置的8路VLIW架构,因而易于调整以适应广泛的应用。它采用了先进的微体系架构,该架构结合了标量和矢量处理单元,并集成了先进的多级流水线,在7nm工艺节点处的运行频率为1.6GHz。SensPro集成了用于控制代码执行的CEVA-BX2标量处理器,性能达到4.3 CoreMark / MHz。它采用宽SIMD可扩展处理器架构进行并行处理,可配置多达1024个8x8 MAC、256个16x16 MAC,专用的8x2 二进制神经网络支持,以及64个单精度和128个半精度浮点MAC,使得SensPro在8x8网络推理、二进制神经网络推理和浮点运算的性能分别高达3 TOPS、20 TOPS和400 GFLOPS。SensPro的其他主要特性包括提供每秒400GB带宽的内存架构、4路指令缓存、2路矢量数据缓存、DMA以及用于从数据交换中减轻DSP负荷的队列和缓冲区管理器。 为以加快系统设计,SensPro随附一套先进的软件和开发工具,包括LLVM C / C ++编译器、基于Eclipse的集成开发环境(IDE)、OpenVX API、OpenCL软件库、带有CDNN-Invite API以加入自定义AI引擎的CEVA 深度神经网络(CDNN)图形编译器、CEVA-CV 图像功能、CEVA-SLAM 软件开发套件和视觉程序库、ClearVox降噪功能、WhisPro语音识别、MotionEngine 传感器融合 以及SenslinQ 软件架构。 最初,SensPro DSP将提供三种配置,每种配置均包括一个CEVA-BX2标量处理器和各种矢量单元,经配置用于实现最佳的用例处理: SP250 –具有256个8x8 MAC的单矢量单元,瞄准图像、视觉和以声音为中心的应用 SP500F –具有512个8x8 MAC和64个单精度浮点MAC的单矢量单元,瞄准以SLAM为中心的应用 SP1000 –具有1024个8x8 MAC和二进制网络支持的双矢量单元,瞄准以AI为中心的应用 CEVA研究与开发副总裁Ran Snir表示:“随着现代化系统中传感器的数量和种类不断增多,而且它们的计算需求大不相同,我们着手从头开始设计一种全新的体系结构以应对这个挑战。我们将SensPro构建为高度可配置的整体架构,可以结合标量、矢量处理和AI加速功能来处理这些繁重的工作负载,同时利用了多级流水线、并行处理和多任务处理的最新微架构英国威廉希尔公司网站 ,其成果就是用于传感器中枢的功能最强大DSP架构,并且我们非常高兴与客户和合作伙伴一起工作,将基于SensPro的情境感知产品推向市场。” |
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