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CEVA推出第二代SensPro系列高性能可扩展传感器中枢DSP,扩展在该领域中的领导地位

2021-01-22
來源:21ic
關(guān)鍵詞: CEVA SensPro 传感器 DSP

· 與相同工藝節(jié)點的第一代SensPro相比, SensPro2?的計算機視覺性能提高了六倍,AI推理能力提高了兩倍,功耗則降低20%

· 全新低功耗入門級SensPro2 DSP用于語音助手、自然語言處理和空間音頻之AI網(wǎng)絡的性能相比CEVA-BX2 DSP提高了十倍

· 具有高精度浮點功能的SensPro2 DSP可用于汽車,適用于動力總成電池管理和雷達系統(tǒng)

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CEVA,全球領先的無線連接和智能傳感技術(shù)的授權(quán)許可廠商宣布推出用于AI和DSP中樞處理工作負荷的第二代SensPro DSP系列,涵蓋包括攝像頭、雷達、LiDAR、飛行時間、麥克風和慣性測量單元(IMU)的多種傳感器。SensPro2?系列建立在CEVA業(yè)界領先的傳感器中樞DSP領先地位上,在相同的工藝節(jié)點上,為計算機視覺提供了六倍DSP處理性能提升,為雷達處理提供了八倍DSP性能提升,并在AI推理性能方面提升了兩倍,其功率效率相比前代產(chǎn)品提高了20%。

SensPro2系列已經(jīng)擴展到包括七個矢量DSP內(nèi)核,可在功率和性能方面進行擴展。全新入門級內(nèi)核可滿足要求高達1 TOPS AI性能,而高端內(nèi)核則可達到3.2 TOPS性能。每個SensPro2系列成員均可配置針對個別應用的指令集架構(gòu)(ISA),用于雷達、音頻、計算機視覺和SLAM,并可配置針對浮點和整數(shù)數(shù)據(jù)類型的并行矢量計算單元,從而獲得針對特定用例的最高效率傳感器中樞DSP。

CEVA研發(fā)副總裁Ran Snir表示:“我們的新型SensPro2系列高功效傳感器中樞DSP為情境感知設備日益復雜和多樣化的AI/傳感器工作負荷提供了可擴展的性能、多種精度和高利用率。SensPro2體系是獨特的創(chuàng)新架構(gòu),其通用ISA在所有SensPro2 DSP之間實現(xiàn)無縫的軟件重用性。隨著客戶越來越多地在產(chǎn)品設計中使用SensPro2內(nèi)核,他們非常看重這一特性,以及針對特定應用ISA的價值。”

SensPro2架構(gòu)采用了一系列改善性能并提高多任務感測和AI用例的效率的技術(shù)升級,例如全新低功耗矢量DSP架構(gòu)。對于汽車動力總成應用,升級后的浮點DSP具有高精度性能,并通過功能強大的處理器來滿足電氣化趨勢需求。而且,SensPro2架構(gòu)和內(nèi)核已通過ASIL B級硬件隨機故障和ASIL D級系統(tǒng)故障認證,可以在汽車上使用。在性能方面,SensPro2能夠在1.6GHz頻率運行為8x8網(wǎng)絡推理操作提供高達3.2 TOPS性能,內(nèi)存帶寬是第一代產(chǎn)品的兩倍,可以更有效地處理數(shù)據(jù)密集型全連接層。

第二代SensPro DSP系列成員包括:

· SP100和SP50 DSP,分別具有128和64個INT8 MAC。這些DSP具有最小芯片尺寸,并將DeepSpeech2語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡的性能與CEVA-BX2標量DSP相比提高了十倍,適用于對話助手、聲音分析和自然語言處理(NLP)等音頻AI工作負荷。

· 分別具有1024、512和256個INT8 MAC的SP1000、SP500和SP250 DSP,這些DSP在SensPro2系列中具有最高的性能和精度,并為計算機視覺、SLAM、雷達和AI工作負荷提供最佳的可配置性。

· SPF4和SPF2浮點DSP分別具有64和32個單精度浮點MAC。這些DSP針對電動汽車動力總成控制和電池管理系統(tǒng)進行了優(yōu)化,并配置了全套Eigen Linear Algebra、MATLAB矢量庫以及Glow圖形編譯器支持。

SensPro2具備廣泛的軟件基礎架構(gòu)支持以加快系統(tǒng)設計,包括LLVM C/C++編譯器、基于Eclipse的集成開發(fā)環(huán)境(IDE)、OpenVX API、OpenCL軟件庫以及CEVA深度神經(jīng)網(wǎng)絡(CDNN) 圖形編譯器,包括用于加入定制AI引擎的CDNN-Invite API、CEVA-CV圖像功能、CEVA-SLAM 軟件開發(fā)套件和視覺軟件庫、Radar SDK、ClearVox降噪、WhisPro語音識別、MotionEngine傳感器融合、Tensor Flow Lite Micro支持和SenslinQ軟件框架。


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