El procesador automotriz cuenta con un acelerador de inteligencia artificial integrado

TI ha agregado un acelerador de inteligencia artificial dedicado a uno de sus SoC automotrices por primera vez, en un movimiento que ilustra perfectamente la creciente adopción de técnicas de aprendizaje profundo en los sistemas ADAS automotrices. El nuevo bloque de aprendizaje profundo se basa en el nuevo C7x DSP IP de TI más un acelerador de multiplicación de matrices desarrollado internamente.

El TDA4VM, uno de los dos primeros SoC lanzados como parte de la serie Jacinto 7, combina el preprocesamiento del sensor y el análisis de datos diseñado para manejar entradas de sistemas de cámara frontal de 8 megapíxeles. Alternativamente, el TDA4VM podría manejar de cuatro a seis cámaras de 3 megapíxeles operando simultáneamente junto con entradas de radar, lidar y sensores ultrasónicos. Estas cámaras y sensores habilitan sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) como el estacionamiento automático. El aprendizaje profundo se puede utilizar para fusionar datos de diferentes sensores o para habilitar técnicas como la detección de objetos.

El TDA4VM incluye un acelerador de aprendizaje profundo para funciones ADAS basado en el análisis de datos de cámara, radar, Lidar y ultrasonido (Imagen:TI)

DSP Plus MMA

En un evento de prensa de TI en Munich, Alemania, EETimes Europe habló con Sameer Wasson, vicepresidente y gerente de la unidad de negocios del negocio de procesadores de TI, y Curt Moore, gerente general y gerente de línea de productos de la línea de productos Jacinto de TI.

"Este es el primer SoC que tiene el C7x [DSP]", dijo Moore. “Agregamos instrucciones para los vectores, que es para la visión por computadora, pero también reconocimos que si observa cómo se han usado tradicionalmente los DSP, gran parte de esa herencia se relaciona con cosas como la infraestructura de comunicación, [donde el problema es] cómo se alimenta una gran cantidad de datos en un SoC, o en un motor matemático, cómo los procesa y cómo los saca. Es muy difícil ".

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Figura:Diagrama funcional de TDA4VM. (Fuente:Texas Instruments)

El nuevo C7x DSP se especializa en procesar grandes cantidades de datos y realizar operaciones matemáticas complejas en entornos difíciles en tiempo real. La capacidad de transmisión de datos del DSP se combinó con un acelerador de multiplicación de matrices para impulsar las aplicaciones de aprendizaje profundo.

“Lo llamamos cariñosamente MMA”, dijo Wasson. “Hay diferentes situaciones sobre cómo podemos usarlo con nuestras bibliotecas ... tenemos TIDL [Texas Instruments Deep Learning], que es una capa superior que abstrae las complejidades del MMA, puede programarlo a través de eso. Pero la belleza de esto es cómo el C7x interactúa con él, para poder ingresar y sacar los datos más rápido ”.

El TDA4VM es para sistemas ADAS entre 5W y 20W. En la práctica, Wasson dijo que los sistemas de cámara frontal generalmente tienen un presupuesto de energía por debajo de 7W, pero el mismo SoC también se adapta a sistemas más complejos como el estacionamiento con valet automático, que podría acercarse a los 20W.

Parte del argumento de TI es que el uso de un SoC de alta tecnología como este puede reducir el costo del sistema para aplicaciones como los sistemas de cámara frontal.

"Si tiene el tipo correcto de aprendizaje profundo, es posible que no necesite cámaras estéreo", dijo Wasson. “Podrías hacerlo con un objetivo más económico y de gama baja. Entonces, para un OEM o un Tier 1, eso es un costo significativamente menor, pero usted tiene el motor allí que lo compensa [efectivamente] y le brinda una mejora en el rendimiento ".

Rango de cálculo

El motor de aprendizaje profundo en el TDA4VM es capaz de 8 TOPS. Cuando se lanzó la primera parte de la serie Jacinto 7, Moore dijo que está destinada a ser una parte de rango medio en términos de potencia informática; los dispositivos futuros vendrán tanto por encima como por debajo. Las piezas futuras con, digamos, 2 TOPS podrían ser útiles para funciones que requieran menos recursos informáticos, como la supervisión del conductor o la detección de ocupación.

“Una de las cosas hermosas del mercado automotriz es que todos estos casos de uso coexisten”, dijo Wasson. “Incluso cuando un OEM presenta una plataforma nueva y actualizada, en la misma plataforma hay diferentes líneas de automóviles y todas coexisten. Entonces, el mayor desafío es cómo se vuelven compatibles con el software ... si crea la plataforma más escalable y escala el SoC con diferentes casos de uso, ahora les ha proporcionado un lienzo en el que pueden expresarse ”.

Moore describió la amplia gama de vehículos que ahora se espera que tengan características ADAS, desde vehículos que cuestan $ 10-12,000 hasta $ 100,000 y más.

"Los conductores de estos vehículos tienen expectativas diferentes", dijo Moore, señalando que un sistema ADAS de $ 3,000 en un vehículo de $ 100,000 es una propuesta completamente diferente a colocar el mismo sistema de $ 3,000 en un automóvil que se venderá a $ 12,000.

“El otro desafío que tienen estas empresas es que, si se piensa incluso en una gran empresa de automóviles, su [presupuesto de desarrollo] podría ser de $ 10 millones al año”, dijo Moore. "Tienen que amortizar ese costo de desarrollo en una cantidad relativamente pequeña de vehículos en comparación con un fabricante de teléfonos móviles, que construye un par de modelos, y hay decenas de millones [de unidades enviadas]".

Se espera que la producción en volumen del TDA4VM comience en la segunda mitad de 2020. Los dispositivos de preproducción y el módulo de evaluación TDA4VMXEVM ya están disponibles.