专栏名称: 芝能汽车
本公众号是博主和汽车电子的行业的工程师们一起交流、探讨、思考的小结,以作为技术交流和沟通的桥梁
目录
相关文章推荐
有车以后  ·  1.6T+8AT,降至10万内,国庆前截止! ... ·  3 天前  
芝能汽车  ·  芝能周报|第35周: ... ·  4 天前  
汽车商业评论  ·  大众工会翻旧账,大规模裁员或已不可避免 ·  6 天前  
51好读  ›  专栏  ›  芝能汽车

2024 Hot Chips |适用于视觉和汽车的 AMD Versal AI Edge 系列第二代

芝能汽车  · 公众号  · 汽车  · 2024-09-03 08:59

正文

芝能智芯出品

在 Hot Chips 2024 大会上,AMD 推出了其 Versal AI Edge 系列的第二代产品(Gen 2),在边缘计算领域的重大进步。

Versal AI Edge Gen 2 芯片专为视觉和汽车应用设计,提供了从数据预处理到推理,再到结果后处理的全栈解决方案,且以低延迟为特点。这款新产品的技术特点和应用前景,以及它在边缘计算和汽车领域的重要性。


AMD Versal AI Edge Gen 2 继续沿用其前代产品的核心价值主张,即通过单个芯片替代多个芯片,简化了系统设计并提高了性能。

其设计目的在于提供一个端到端的工作流程,能够高效地处理从数据获取到最终推理的整个过程。这种集成方法尤其适用于对低延迟要求极高的边缘应用,例如实时图像处理和自动驾驶辅助系统。



Part 1

改进的 AI 引擎与计算能力


新一代产品中,AMD 对 Xilinx 衍生的 AI 引擎进行了升级,引入了 AIE-ML v2(第二代 AI 引擎-机器学习),提高了每瓦性能。

该引擎的计算能力显著增强,支持更高效的 INT8 和 bfloat16 数据格式处理。性能的提升不仅体现在传统的数值计算上,也扩展到了新的内存格式和更高效的数据处理路径,从而满足现代 AI 模型对硬件的更高需求。

AMD Versal AI Edge Gen 2 系列产品还提供了多种 SKU 选项,以适应不同的应用需求。


一些 SKU 配备了更多的 Arm Cortex-A78AE 内核和视频/图像处理模块。这些核心和模块的组合使得芯片在应对复杂的边缘计算任务时,能够在性能和功耗之间找到更好的平衡。


除了 Arm CPU 核心,AMD 还在其嵌入式市场中销售带有实时处理能力的 CPU 核心和 Arm GPU,这些模块可以提供更强大的计算能力。

实时内核和 GPU 的引入,使得该芯片在执行高复杂度任务时,能够提供更高的计算性能和效率。这对那些需要低延迟和高可靠性的任务(例如自动驾驶中的传感器数据处理和决策)尤其重要。



Part 2

增强的视频和视觉处理能力


为了更好地服务于视觉和汽车应用,AMD 引入了新的视频处理 IP。这些 IP 专为边缘推理优化,能够有效处理从传感器获取到的图像数据,并将其转化为可供 AI 模型使用的格式。

这种处理能力在现代汽车中尤为重要,因为它能支持车载摄像头进行实时数据分析,从而为驾驶员提供更为智能的驾驶辅助。

AMD 的 AI 引擎还支持多种数据类型,包括 MX9 和 MX6 数据类型,这使得芯片在处理不同数据格式时具有更高的灵活性和适应性。

随着 AI 应用的多样化,这种多数据类型的支持可以为开发者提供更多的选择,优化 AI 模型的性能。


在嵌入式系统中,安全性始终是一个关键问题。由于这些设备通常部署在安全性相对较低的环境中(例如汽车和工业设备),因此需要更高的安全保障。

AMD Versal AI Edge Gen 2 系列引入了多层次的安全机制,以确保设备在恶劣环境下的安全性和稳定性。

特别是在汽车领域,功能安全至关重要,因为芯片故障可能导致严重的安全事故,AMD 在其设计中加入了多种安全特性,以满足这些严格的行业标准。


AMD Versal AI Edge Gen 2 的应用场景非常广泛,特别是在汽车和视觉处理领域。

现代汽车不仅依赖于外部传感器(如激光雷达和摄像头)进行自动驾驶,还越来越多地使用车内摄像头来监控驾驶员和乘客的状态。例如,这款芯片可以通过 AI 推理分析驾驶员是否疲劳,并根据结果发出警告或采取其他安全措施。


该芯片的灵活性和高性能使其适用于各种其他边缘应用,例如智能城市监控、工业自动化和医疗设备。

随着边缘计算的不断发展和 AI 技术的进步,AMD Versal AI Edge Gen 2 有望在未来的应用中发挥更大的作用。



小结

AMD Versal AI Edge Gen 2 系列的推出标志着边缘计算领域的又一次重要突破。通过提供更强大的计算能力、更高效的 AI 处理引擎和更广泛的应用支持,AMD 正在巩固其在边缘 AI 计算市场的领导地位。

随着更多设备和应用的边缘化,这款芯片有望成为未来几年中边缘计算领域的关键技术推动者。