賽靈思在自動駕駛領域扮演著重要角色。

昨天（12月3日），自適應和智能計算公司賽靈思在北京舉辦了2019賽靈思開發(fā)者大會。

會上，賽靈思面向亞洲開發(fā)者正式發(fā)布Salil 面向亞洲開發(fā)者正式發(fā)布 Vitis? 統(tǒng)一軟件平臺，并宣布面向人工智能和機器學習推斷的Vitis? AI 即日起開放免費下載。

賽靈思總裁兼CEO Victor Peng表示，“自適應計算時代已經(jīng)來臨，賽靈思作為自適應和智能計算的領導企業(yè)，致力于攜手亞洲及中國產(chǎn)業(yè)合作伙伴，持續(xù)推動各個領域的產(chǎn)業(yè)發(fā)展與創(chuàng)新，隨著賽靈思由器件向平臺公司轉型不斷深入和公司三大戰(zhàn)略的持續(xù)推進，我們將繼續(xù)以高度靈活的自適應產(chǎn)品和平臺，賦能更多開發(fā)者進行源源不斷的創(chuàng)新?！?/p>

2018年初，賽靈思宣布啟動公司三大戰(zhàn)略，即數(shù)據(jù)中心優(yōu)先、加速核心市場發(fā)展以及驅動靈活應變的計算。

經(jīng)過一年半的發(fā)展，賽靈思憑借獨特的高性能與靈活應變能力，不斷拓展市場，在數(shù)據(jù)中心、人工智能、 5G 等行業(yè)重大趨勢應用領域，日益扮演重要的領導者角色。

面向數(shù)據(jù)中心領域，賽靈思在去年的XDF上推出了世界上最快的數(shù)據(jù)中心加速卡 Alveo加速器卡系列。

在一年多的時間里，為滿足用戶對算力、尺寸、內(nèi)存帶寬及成本的不同需求，陸續(xù)推出U50、U200、U250和U280四大產(chǎn)品系列，用于大幅提升云端和本地數(shù)據(jù)中心服務器的性能。

借助Alveo加速器卡，客戶在運行實時機器學習推斷以及視頻處理、基因組分析、數(shù)據(jù)分析等關鍵的數(shù)據(jù)中心應用時，能夠以更低的時延實現(xiàn)性能的突破性提升。

此外，最值得一提的是賽靈思圍繞Alveo， 在短短一年多的時間里，已經(jīng)培訓企業(yè)與學術單位7,500 多人，加速器項目達800 多個，應用發(fā)布近100 個。

最新 Vitis 統(tǒng)一軟件平臺，該平臺將使得軟件工程師、人工智能科學家等更廣泛的開發(fā)人員都能夠受益于賽靈思靈活應變硬件加速的優(yōu)勢。

這是賽靈思首次推出一個軟件和硬件設計“大一統(tǒng)”的開發(fā)工具平臺，也是公司從器件向平臺企業(yè)戰(zhàn)略轉型的里程碑式產(chǎn)品之一。

Vitis 可以根據(jù)軟件或算法代碼自動適配和使用賽靈思硬件架構，將用戶從繁雜的硬件專業(yè)知識中解放出來。

借助 Vitis 平臺，無論是軟件工程師還是 AI 科學家，都將受益于賽靈思靈活應變的硬件優(yōu)勢。

而對于硬件開發(fā)者來說， Vitis 則可以通過軟硬件工程師在同一工具平臺上的協(xié)作，顯著提升工作效率。

在自動駕駛領域，賽靈思汽車戰(zhàn)略與客戶市場營銷總監(jiān)Dan Isaacs表示，“在過去的幾年中，賽靈思FPGA在汽車領域出貨量達到了1.7億片，ADAS出貨量為7千萬?！?/p>

這是一突出成績也主要取決賽靈思產(chǎn)品有著非常高的質(zhì)量和可靠性。

最新的消息顯示，賽靈思又推出推出了兩款新的產(chǎn)品，這兩款產(chǎn)品都是在汽車級別的器件更具有編程性、有更高的I/O，而且有更好的性能。

這是賽靈思汽車級別SA產(chǎn)品線當中最新的產(chǎn)品。

Dan Isaacs表示，“這個主要是基于ADAS和自動駕駛的需求，比如現(xiàn)在我們對于邊緣的探測器和中央預控制器都有更高要求?！?/p>

這里需要強調(diào)的是，賽靈思的數(shù)據(jù)匯總預處理和分配的功能，因為現(xiàn)在車上需要更多的傳感器，需要更多的可編程的能力，并且能夠把更多的加速器放在整個系統(tǒng)當中，對此，賽靈思有了一系列可擴展的產(chǎn)品線，這里可以看到賽靈思產(chǎn)品器件是從小到大的覆蓋了所有客戶可能出現(xiàn)的需求。

現(xiàn)在我們看到的重新定義汽車的產(chǎn)業(yè)，我們看到了汽車行業(yè)當中幾個非常重要的趨勢，第一個趨勢是跟ADAS相關，也就是我們現(xiàn)在已經(jīng)逐漸從計算機視覺向神經(jīng)網(wǎng)絡AI在進行過渡，我們希望通過可變成的邏輯來優(yōu)化我們的駕駛。

當前，要想實現(xiàn)自動駕駛，有兩條路徑可以走：

傳統(tǒng)的路徑，一開始傳統(tǒng)廠商先去做全景環(huán)式探測器，從車外移到車內(nèi)，然后再做ADAS預控制器。

非傳統(tǒng)的路徑，比如有互聯(lián)網(wǎng)公司，他們直接做集中處理模塊的方式來實現(xiàn)自動駕駛。

而賽靈思的產(chǎn)品和解決方案，涵蓋了這兩條路徑當中所有的內(nèi)容，不管是邊緣傳感器還是集中處理的預控制器，通過產(chǎn)品把所有相關數(shù)據(jù)進行收集、一致化、整合、預處理，然后再分配出去。

當前，在前置攝像頭、激光雷達、全景攝像頭和全屏顯示后視鏡等新技術都在應用賽靈思的產(chǎn)品。

其中在攝像頭方面，已經(jīng)從機器視覺正在向機器學習、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡階段過渡進而實現(xiàn)自動駕駛。

Dan Isaacs表示，“很多客戶都在使用我們自動駕駛中央模塊的功能和技術，不管是從數(shù)據(jù)的整合還是傳感器的融合方面，都在再次向大家證明了我們的產(chǎn)品和技術是非常有擴展性的，從很小的器件可以擴展到很大的器件?！?/p>

Dan Isaacs列舉了一個集中處理模塊的例子，DAPD數(shù)據(jù)的匯總、預處理和分配完成之后，賽靈思將把這些數(shù)據(jù)送到計算的加速器當中，用Versal來實現(xiàn)加速，之后這個數(shù)據(jù)將送到安全性的處理器當中來確保駕駛室是完全安全的。

當然這只不過是架構的一種，其實賽靈思還有很多其他種類架構都用在自動駕駛中，這也是為什么賽靈思必須要有可擴展性和靈活程度，這也是為什么賽靈思具備自適應和可擴展的產(chǎn)品是用在很多汽車中。

在上午的論壇中，Victor Peng在介紹的時候說到了賽靈思具備雙重優(yōu)化，這里他指的是通過通過對機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化來實現(xiàn)以及實現(xiàn)硬件模型的優(yōu)化。

可以說，通過這樣一個方式能夠實現(xiàn)業(yè)界AI的推斷性能、低延時和高性能。

延時對于自動駕駛來說是非常重要的，響應速度要非?？焖俨耪嬲龑崿F(xiàn)安全，通常情況下，傳統(tǒng)CPU、GPU或者DSP可以實現(xiàn)高吞吐量，但是沒有辦法實現(xiàn)低時延，因為處理時間會比較長，這時候就需要花更長的時間來進行響應。

在自動駕駛初創(chuàng)公司小馬智行開展的自動駕駛測試中，使用賽靈思FPGA的方案延遲可以得到12倍的提高，相對通用計算架構來說，能耗只有通用計算架構的1/10，強調(diào)的一點是，還有一些是通用計算架構永遠無法提供的，比如非常強的時序。

賽靈思FPGA還可以實現(xiàn)芯片內(nèi)的運行中的配置，這也是所說的自適應性。

Dan Isaacs稱，“歐洲新車測評估安全標準是在不斷進行變化，隨著這些標準不斷變化，我們的產(chǎn)品和技術不需要引入新的器件就可以實現(xiàn)運行中的重配置。在MIPI協(xié)議當中，數(shù)據(jù)速率在不斷提高，我們不需要改變原來的器件，只要通過可編程邏輯的變化就可以支持高數(shù)據(jù)速率?！?/p>

最后，賽靈思器件的特點就是用DFX，也就是動態(tài)功能交換的性能，這個時候不需要進行重啟或者是關掉這些器件，就可以實現(xiàn)器件之間功能的互換。

在I/O或者傳感器不需要發(fā)生太大變化，用可編程邏輯當中的一部分進行改變。

比如，開車時換了倒車檔，這時候就啟動了后置攝像頭，在這個過程當中，我并不需要把整個系統(tǒng)關掉再重開就可以實現(xiàn)，而這樣做的好處是節(jié)約成本的同時也是增加了汽車的可靠性。

總體來看，賽靈思所有的產(chǎn)品和技術可以提供最低功耗的AI推斷以及高度的擴展性，通過可編程的邏輯可以幫助企業(yè)實現(xiàn)動態(tài)功能交換或者在遠程硬件，也就是芯片更新，根據(jù)的傳感信息I/O的要求，還有加速的能力。

與此同時，加上ADAS就可以實現(xiàn)異構計算，幫助矢量引擎、AI引擎和各種引擎來實現(xiàn)異構計算。

返回第一電動網(wǎng)首頁 >