恩智浦宣布推出用於安全汽車高效能運算的BlueBox 3.0開發平台
黎思慧 2021-02-01
恩智浦半導體(NXP Semiconductors N.V.;NASDAQ:NXPI)宣布推出BlueBox 3.0,其為恩智浦旗艦安全汽車高效能運算(Automotive High-Performance Compute;AHPC)開發平台的全新擴展版本。
BlueBox 3.0專為在晶片裝置就緒前,進行軟體應用開發和驗證而設計,提供靈活的方式以應對使用者定義汽車、安全等級2+(L2+)自動駕駛以及不斷發展的汽車架構,此必將推動互聯汽車的變革。透過整合集中式(centralized)運算模組、安全整合的高效能恩智浦處理器、擴展I/O連接以及奠基於Kalray MPPA處理器的PCIe卡擴展,以實現異構加速(heterogeneous acceleration);BlueBox 3.0為設計人員提供能夠加快系統開發週期和上市速度的解決方案。
汽車製造商的重心已從全自動駕駛汽車的挑戰轉移至立即運用運算能力來打造差異化汽車。用戶定義(User-defined)車輛允許消費者為當前智慧互聯裝置增加全新功能。恩智浦BlueBox 3.0提供豐富開發基礎,幫助設計人員應對差異化、安全L2+自動駕駛量產以及相關的汽車網路架構。
恩智浦半導體汽車處理器業務eCockpit和ADAS全球產品行銷總監Arnaud Van Den Bossche表示:「在汽車架構朝向功能域架構(domain and zonal architectures)演進的過程中,透過用戶定義汽車來滿足更複雜的需求為重要的推動因素。域架構將為汽車高效能運算提供伺服器式(server-style)的方法。恩智浦BlueBox 3.0為這些全新汽車網路架構提供創新設計基礎,有助於加速實現部署。」
透過運用恩智浦16核Layerscape LX2160A處理器,BlueBox 3.0處理效能達到前一代BlueBox的兩倍。效能的提升搭配擴展的I/O介面,大幅增強全新汽車架構的智慧性和連線性。
此外,處理能力可用於雷達(Radar)、視覺和光達(LiDAR)處理,以實現高階感測器融合應用,及感知、決策預測和路徑規劃。Kalray Coolidge MPPA(Massively Parallel Processor Array;大規模平行處理器陣列)處理器,為人工智慧與機器學習加速提供擴展選項。
恩智浦的BlueBox 3.0平台整合恩智浦S32G處理器,可提供安全汽車網路、可靠的安全處理以及系統級ASIL D的一致性檢查。恩智浦運用其在安全領域中的長期經驗累積,率先提出安全汽車高效能運算計劃,旨在運用緊密合作夥伴生態系統的攜手努力,為系統設計人員提供支援。BlueBox為該計劃核心的中央處理和連接中心。
恩智浦和Kalray透過密切合作,推出整合Kalray MPPA處理器的BlueBox 3.0軟體發展環境(Software Development Environment;SDE)。本次合作提供通用的軟硬體平台,用於打造安全、可靠和具擴展性的AHPC解決方案。
除了Kalray,BlueBox 3.0還將獲得強大生態系統合作夥伴支援,能幫助工程師實現快速開發。恩智浦BlueBox 3.0的合作夥伴包含:dSPACE、Embotech、Edge Case Research(ECR)、eProsima、Green Hills Software(GHS)、Intempora、Micron Technology、MicroSys、Real-Time Innovations(RTI)和Teraki,共同幫助工程師加快產品上市。
開發人員可從BlueBox 3.0獲得的優勢:1.靈活且具擴展性的平台,幫助設計人員擴展其設計的效能和範圍。2.運用豐富的車載(onboard)I/O連接,設計人員能夠輕鬆添加或更改雷達、視覺和光達感測器功能。3.運用BlueBox 3.0 SDE提供的整合和支援,以及恩智浦eIQ Auto機器學習工具套件,在加速器方案上提高效能表現(例如Kalray Coolidge MPPA)。4.延續BlueBox 2.0順暢並一致的開發路徑,搭配具擴展性的處理能力和軟體相容性,使設計人員可為多種用戶定義應用和汽車創造系統設計,並不斷更新。
附圖:恩智浦宣布推出用於安全汽車高效能運算的BlueBox 3.0開發平台。
資料來源:https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?cat=130&cat1=40&id=0000603199_AWC2NIMC8G1CBALD3A1G6
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【機器視覺的感知&處理】
今年以來,肺炎疫情重傷不少產業,卻意外讓某些科技應用成為受惠者,機器視覺 (Machine Vision) 便是其一。研調機構預測,2025 年約有 98% 的邊緣裝置都將使用某種形式的機器學習 (ML)/人工智慧 (AI),這意味著:消費型裝置製造商和嵌入式物聯網 (IoT) 開發者需將機器學習框架最佳化,以便在微控制器 (MCU) 實現低功耗的邊緣嵌入式應用。
於是,有晶片廠推出業界首款用於 MCU 的 Glow 神經網路編譯器 (Neural Network Compiler),並已整合到自家機器學習軟體開發環境;如此一來,更容易與特定目標整合、省卻即時編譯程序、生成高度最佳化代碼,進而提升硬體平台的神經網路效能。除了智能相機,進一步內嵌整合圖像處理器 (Integrated Graphic
Processor, IGP) 的「智能視覺感測器」正引起關注。
基本上,畫素越高的智慧影像感測器,需要更大的數據量、更強的運算單元,功耗和儲存空間也會相應增加,AI 機器視覺需加以綜合考量。另一方面,當使用傳統 CMOS 影像感測器拍攝視訊時,必須發送每個單獨數據幀予 AI 單元處理,導致數據傳輸量增加且難以即時處理;所以,AI 機器視覺須因時空制宜。此外,攝影模式也是關鍵,特別是移動中或需要近紅外線照明的場景時。
相較於依序逐步擷取畫素數據、須經校正的「捲簾快門」(Rolling Shutter),同時保存每格畫面所有畫素資料的「全域快門」(Global Shutter) 是拍攝無失真影像的首選模式,適合擴增實境/虛擬實境 (AR/VR)、同時定位和地圖建置 (SLAM) 及 3D 掃描。雖然邊緣設備的就地處理能力日漸茁壯,但礙於有限運算和儲存資源,現階段仍多以推論或類似「學前教育」的預處理為主。
巨量資料的訓練,還是偏好在雲端進行。為此,催生一種新的商業模式:導將收集到的感測器數據送到雲端 ML 模型訓練、予以簡化後,再回頭部署至 Arm Cortex-M 之感測器、智能插座/燈泡或穿戴裝置等嵌入式設備,將精簡過的「輕量版」模型導入各大MCU 硬體平台,已與 Arduino、ST、Eta Compute 簽署協議;付費用戶還可使用雲端追蹤和共享功能,進一步針對特定用例調整模型。
延伸閱讀:
《機器學習進駐邊緣,Embedded Vision 亮起來》
http://compotechasia.com/a/feature/2020/0910/45716.html
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【MCU+AI,每個終端都可以是智慧裝置】
裝置趨向智慧化,也開啟了微控制器 (MCU) 與人工智慧 (AI) 的結合,好處在於:降低功耗、降低成本、快速上市、直接在前端處理不需要再丟到雲端運算;相對也有三難:運算力弱、缺少建模和訓練工具,以及缺少集成工具。
在大趨勢朝向更精簡的模型下,TinyML 漸受重視——是指超低功耗的機器學習在物聯網 (IoT) 各種裝置端 MCU 的運用,通常功耗為毫瓦 (mW) 級別甚至更低,可支援各種不同的電池驅動設備與需要始終在線的應用,例如:智能相機、遠端遙控、可穿戴裝置等設備。裝置端 MCU+AI 晶片具低延遲、高隱私等特性,是未來的發展趨勢,而新舊 MCU 廠商的策略大不同。一起來了解他們在 AI 的佈局吧!
延伸閱讀:
《MCU 結合 AI 的現況》
http://compotechasia.com/a/feature/2020/0813/45497.html
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