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          Cadence 推出全新 DSP面向高端應(yīng)用和始終在線應(yīng)用,擴展廣受歡迎的 Tensilica Vision 和 AI DSP IP 產(chǎn)品系列

          —— Vision Q8 和 Vision P1 DSP 擴展了對汽車、移動和消費電子市場的支持
          作者: 時間:2021-04-23 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

          楷登電子(美國 Cadence 公司)近日宣布,現(xiàn)已擴展其廣受歡迎的 Tensilica? Vision DSP 產(chǎn)品系列,面向嵌入式視覺和 AI 應(yīng)用推出兩款全新的 DSP IP 處理器。與前一代產(chǎn)品 Tensilica Vision Q7 DSP 相比,旗艦 Cadence? Tensilica Vision Q8 DSP 具備業(yè)界領(lǐng)先的每秒 3.8 萬億次操作算力(TOPS),可為汽車和移動市場中的高端視覺應(yīng)用和成像應(yīng)用提供雙倍的性能、內(nèi)存帶寬和能量效率。而 Tensilica Vision P1 DSP 則是針對消費市場中的始終在線(Always-on)應(yīng)用和智能傳感器應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化,提供了一種非常節(jié)能的解決方案。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202104/424801.htm

          客戶對 Vision Q8 和 Vision P1 DSP 產(chǎn)生了濃厚的興趣,目前正在進(jìn)行多項評估。新推出的 DSP 產(chǎn)品完善了 Cadence 成熟的視覺和 AI DSP 產(chǎn)品組合,通過一流的技術(shù)為客戶提供更高的設(shè)計靈活性。

          Vision Q8 和 Vision P1 DSP 基于現(xiàn)有 Tensilica Vision DSP 中類似的 SIMD 和 VLIW 架構(gòu),其特點在于具有 N 路編程模型。該模型保留了軟件兼容性,可輕松從具有不同 SIMD 寬度的上一代 Tensilica Vision DSP 中進(jìn)行軟件移植。與 Tensilica Vision DSP 系列的其他產(chǎn)品一樣,Vision Q8 和 Vision P1 DSP 也支持 Tensilica 指令擴展 (TIE) 語言,因此客戶可以定制指令集。兩款 DSP 還支持面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 Xtensa? Neural Network Compiler (XNNC) 和 Android Neural Networks API (NNAPI)。此外,新產(chǎn)品還支持面向計算機視覺和成像應(yīng)用的 1700 多個基于 OpenCV 的視覺庫功能、OpenCL 和 Halide 編譯器。兩款產(chǎn)品均已通過 ASIL 認(rèn)證,硬件隨機故障認(rèn)證為 ASIL-B,系統(tǒng)性故障認(rèn)證為 ASIL-D ,非常適合用于汽車行業(yè)。

          第七代 Tensilica Vision Q8 DSP 還具備以下特性和功能:

          ●   針對高端移動應(yīng)用和多攝像頭汽車應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化

          ●   與前代Vision Q7 DSP 相比,具有 3.8TOPS 的算力及1024 位 SIMD位寬,這些特性帶來了雙倍的視覺、AI 和浮點性能,且具有雙倍的內(nèi)存帶寬

          ●   單核簡化了系統(tǒng)設(shè)計,將功耗降低高達(dá) 20%

          ●   用于 AI 處理的非卷積層的性能提升 4 倍

          ●   擴展的指令集為 OpenCL 和 Halide 提供高級語言支持,簡化的編程模型縮短了編程時間,一次編寫的代碼可應(yīng)用于不同 SIMD位寬。

          Tensilica Vision P1 DSP 的特性和功能包括:

          ●   針對始終在線應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化,其中包括智能傳感器、AR/VR 眼鏡和物聯(lián)網(wǎng)/智能家居設(shè)備

          ●   與在市場上已經(jīng)被廣泛采用的 Vision P6 DSP 相比,新的Vision P1能提供400 GOPS 的算力,并提升高達(dá) 20% 的頻率,且其面積只需三分之一,這些優(yōu)勢得益于它的 128 位 SIMD 位寬

          ●   經(jīng)過優(yōu)化的架構(gòu)只需占用較小的內(nèi)存,并在低功耗模式下運行

          “傳感器的絕對數(shù)量以及對每秒更高幀數(shù)和分辨率的需求,推動了市場對于支持多種數(shù)據(jù)類型的高性能視覺和 AI DSP 的需求?!盋adence 公司副總裁兼 IP 事業(yè)部總經(jīng)理 Sanjive Agarwala 表示,“與此同時,市場還需要低功耗視覺 DSP 和入門級 AI 技術(shù),用以支持始終在線的智能傳感器應(yīng)用。隨著 Tensilica Vision Q8 和 Vision P1 DSP 的推出,Cadence 可提供從高端到低端的全面視覺和 AI DSP 產(chǎn)品組合,為我們的客戶提供最佳的靈活性,且能大幅加快產(chǎn)品上市的時間。”

          行業(yè)分析師引言

          Linley Group 高級分析師 Mike Demler 稱:“在移動、汽車和 AR/VR 市場中,3D 傳感器以及其他類型傳感器技術(shù)的使用保持著增長態(tài)勢。這些市場對適用于邊緣應(yīng)用的高性能低功耗的視覺和人工智能處理功能的需求越來越高。為了滿足這些需求,系統(tǒng)級芯片設(shè)計人員正在尋求具有一系列性能點的硬件 IP。Cadence 已成功交付了六代 Tensilica Vision DSP,且收獲了良好的口碑。如今隨著這兩款新 DSP 的推出,Cadence 將依舊是系統(tǒng)級芯片設(shè)計人員無法抗拒的理想選擇。” 

          Yole Développement (Yole) 影像首席分析師 Pierre Cambou 稱:“正如我們在《面向消費類產(chǎn)品和汽車的 CMOS 相機模組行業(yè)-2020版》報告中所說的那樣,在未來五年內(nèi),我們預(yù)計圖像傳感器市場的傳感領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)保持 20-30% 的增長率,而其中最大的增長將來自汽車和移動市場領(lǐng)域。移動圖像傳感器市場中的傳感應(yīng)用目前在生物識別和 3D 方面已經(jīng)非常成熟;在汽車領(lǐng)域,鑒于更復(fù)雜的用例數(shù)量激增,ADAS 圖像傳感器獲得越來越多的關(guān)注。市場目前需要具有每秒幾萬億次操作算力 (TOPS) 的高性能 DSP,以滿足即將到來的消費者和 ADAS Level 2+ 級別的應(yīng)用。同時,新的消費類用例拉動了對始終在線操作的需求。因此,正如我們的《神經(jīng)形態(tài)傳感與計算-2019版》報告中所說明的那樣,效率和低功耗操作模式成為備受追捧的功能?!?/p>

          合作伙伴

          “我們將 SlimEdge AR 應(yīng)用移植到了 Cadence 的前一代 Tensilica Vision DSP 上,實現(xiàn)了性能提升的大幅超越。Tensilica Vision Q8 DSP 可提供雙倍的視覺和 AI 性能,這對低延遲和高精度要求至關(guān)重要的 vSLAM 而言十分利好?!?Xvisio Technology 公司首席執(zhí)行官 John Lin 表示,“Tensilica Vision P1 DSP 可精準(zhǔn)匹配始終在線應(yīng)用的低功耗需求,對于 AR 眼鏡市場而言是非常必要的補充?!?/p>

          “通過與 Cadence 的合作,我們將駕駛員監(jiān)控技術(shù)移植到了對高性能、低功耗和低延遲的要求極為嚴(yán)苛的系統(tǒng)中?!盓yeris 公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Modar Alaoui 表示,“Cadence 提供了絕佳的視覺和 AI 平臺,包括體現(xiàn)我們技術(shù)所必需的軟件工具和庫。我們期待使用 Tensilica Vision Q8 和 Vision P1 DSP,并希望進(jìn)一步鞏固我們與 Cadence 的合作?!?/p>

          Tensilica Vision Q8 和 Vision P1 DSP 數(shù)字全流程支持公司的智能系統(tǒng)設(shè)計? 戰(zhàn)略(Intelligent System Design? ),助力客戶實現(xiàn)SoC卓越設(shè)計。Tensilica Vision Q8 DSP 現(xiàn)已上市,Tensilica Vision P1 DSP 預(yù)計將于 2021 年第二季度全面發(fā)布。



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