קיידנס מכריזה על שבב DSP לראיה ממוחשבת |
|
|
מאת אבי בליזובסקי
שני, 20 מאי 2019 00:00
|
 |
קיידנס מכריזה על שבב DSP לראיה ממוחשבת |
|
|
מאת אבי בליזובסקי
שני, 20 מאי 2019 00:00
|
|
 |
| לזר לואי, מנהל בכיר בחטיבת ניהול ושיווק מוצר עבור Tensilica IP בקיידנס. צילום יחצ |
קיידנס דיזיין סיסטמס (Cadence) מרחיבה את ההיצע של משפחת המוצרים הפופולרית שלה, Tensilica Vision DSP עם הצגתו של ה-Tensilica Vision Q7 DSP המספק עד 1.82 טרה פעולות חישוב לשנייה (TOPS).
על מנת להתמודד עם דרישות המחשוב ההולכות וגדלות של יישומים בתחום הבינה המלאכותית והראייה, מספק ה-Vision Q7 DSP מהדור השישי עד פי שניים ביצועים של בינה מלאכותית ו-floating-point באותו שטח בהשוואה לדור הקודם. ה-Vision Q7 DSP מותאם במיוחד ללוקליזציה ומיפוי בו זמנית (SLAM), טכניקה שכיחה בתחום הרובוטיקה, הרחפנים, יישומי המובייל והרכב, אשר נועדה לבנות או לעדכן באופן אוטומטי מפות של סביבות לא ידועות, כמו גם בשוק ה-AR/VR לצורך מעקב תנועה inside-out.
הביקוש הגדל והולך לחיישני תמונה ביישומי מחשוב קצה (edge) מניע צמיחה בשוק יישומי הראייה "המוטמעת" (embedded). השימושים ביישומים אלה בשווקים היום מצריכים תמהיל הן של פעולות ראייה ממוחשבת והן של פעולות AI (בינה מלאכותית), ואילו מערכות על גבי שבב (SoCs) של מחשוב קצה מצריכות פתרונות AI וראייה עם רמות גבוהות מאוד של גמישות וביצועים ועם הספק נמוך.
בנוסף, יישומי קצה הכוללים מצלמת הדמיה מצריכים DSP שמסוגל לבצע עיבוד לפני (pre) ואחרי (post) כל משימת AI. במהלך הביצוע של לוקליזציה ומיפוי בו זמנית, ה-edge SoCs זקוקות גם למנוע התרת עומסי מחשוב כדי להגדיל את הביצועים, להקטין את ההשהיות ולהנמיך עוד יותר את ההספק עבור התקנים מבוססי סוללה. כיוון שה-SLAM (סימולציה, לוקליזציה ומיפוי) משתמש באריתמטיקה של floating-point ו fixed-point כדי להשיג את הדיוק הנדרש, כל DSP ראייה המשמש ל-SLAM חייב לספק את הביצועים הגבוהים ביותר עבור שני סוגי הנתונים.
"עבור מחשוב קצה בשוקי היעד שלנו, העברת עומסי מחשוב של יישומי ראייה אל DSP מאוד גמיש, עתיר ביצועים עם דרישות הספק נמוכות, הוא צורך הכרחי" מציין לזר לואי, מנהל בכיר בחטיבת ניהול ושיווק מוצר עבור Tensilica IP בקיידנס. "לקיידנס יש היסטוריה ארוכה ומוצלחת עם שישה דורות של Vision DSPs והדור החדש, Vision Q7 DSP , תוכנן במיוחד להתמודד עם הצרכים של הלקוחות שמשתמשים באלגוריתמי AI וראייה מורכבים, לרבות לוקליזציה ומיפוי בו זמנית (SLAM) לצורך תפיסה."
|
