自动驾驶中 FPGA 加速的挑战与实践
judy 在 周五, 08/02/2019 - 10:38 提交
本篇文章,我们将从与自动驾驶的关系、加速中遇到的挑战、量化计算、节约资源和带宽五个方面,介绍 ACU-Advanced 的核心高性能芯片 FPGA 的相关技术。这是一篇“硬核”的技术文章。正是这些后台的“硬核”技术,成就了令人炫目的自动驾驶。本文中介绍的相关技术已经落实在 Valet Parking 产品中的量产 ACU 硬件上。
本篇文章,我们将从与自动驾驶的关系、加速中遇到的挑战、量化计算、节约资源和带宽五个方面,介绍 ACU-Advanced 的核心高性能芯片 FPGA 的相关技术。这是一篇“硬核”的技术文章。正是这些后台的“硬核”技术,成就了令人炫目的自动驾驶。本文中介绍的相关技术已经落实在 Valet Parking 产品中的量产 ACU 硬件上。
现场可编程门阵列(FPGA)是实现这些愿景的特定计算硬件之一。为了让我们的读者更好地了解这项技术,Yole软件和计算市场与技术分析师Yohann Tschudi博士采访了赛灵思(Xilinx)高级总监Willard Tu先生,与其交流了FPGA在未来自动驾驶中的关键作用
作为国内专业的元器件本土代理商和自适应和智能计算的全球领先企业赛灵思公司 (Xilinx, Inc.) 中国唯一的本土代理商,科通集团 携手赛灵思携手多家在不同智能应用领域领先的用户带来各种优秀产品及方案,共同参加:2019年5月6-8日在中国福州举行的数字中国建设峰会2019
智能汽车是一个很宽泛的概念,那具体什么样的汽车可以称为智能汽车?所谓“智能”,可以从几个不同的角度和深度来阐述。
本视频演示了运行在赛灵思 Zynq UltraScale+ MPSoC ZU11 性能板上的 ZF ProAI Gen3 平台。该平台是 ZF (采埃孚公司)与赛灵思联合开发。赛灵思处理器为 ZF 平台带来了低延迟、高性能的 AI 计算
2018年,汽车行业对于自动驾驶关键技术和产品落地的探索仍在持续,而且一些Global Tier1和OEM仍在重金投入,但面对L3+级别自动驾驶系统的超高难度和复杂度,尤其在量产中众多的已见以及尚未可知的困难时,人们对自动驾驶产业成熟的预期在逐渐归于理性,整个行业某种程度上开始了新一轮的反思和探讨
据麦姆斯咨询介绍,目前,对于科技公司和汽车厂商的高管和工程师来说,自动驾驶汽车(AV)技术及其发展路线图上还有很多问题有待解决。其中,三个悬而未决的大问题正在突显。
10月16日,赛灵思开发者大会(XDF)北京站在北京国际饭店举办。本次大会围绕“学习,交流,分享”的主题,展示了当下众多热门应用、创意以及设计案例,亚马逊、华为、浪潮等数十家国内外厂商参展,科通集团(港股代码:400HK)作为重要合作伙伴出席开发者大会并在现场设置了展位,展示了科通及其客户在赛灵思FPGA产品上的应用与发展。
魔视智能,嵌入式人工智能自动驾驶领导者,在赛灵思开发者论坛( XDF)宣布基于魔视智能先进的嵌入式深度学习技术的辅助自动驾驶产品已经领先在国产一线乘用车主机厂项目上正式量产落地。XDF是一个连接软硬件及系统开发者与赛灵思及合作伙伴和业界领袖并进行深度交流的行业盛会。
汽车行业是使用人工智能(AI)来模仿、增强和支持人类行为的前沿领域。利用先进的基于机器的精确定位系统,现在的半自动驾驶汽车和未来的完全自动驾驶汽车将依赖AI系统来执行各种任务。