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Nouveaux produits

Le nouveau processeur de signal numérique Tensilica Vision Q7 de Cadence

Publication: 17 mai

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Capable d’exécuter jusqu’à 1,82 TOPS, ce DSP bénéficie d’un jeu d’instructions perfectionné et optimisé pour les algorithmes de localisation et cartographie simultanées (SLAM)...
 

Cadence Design Systems, enrichit le haut de gamme de sa célèbre famille de processeurs de signal numérique (DSP) Tensilica® Vision avec la référence Cadence® Tensilica Vision Q7, un DSP capable d’exécuter jusqu’à 1,82 téra-opérations par seconde (TOPS). Conçu pour répondre aux exigences de calcul croissantes des applications de vision embarquée et d’intelligence artificielle (IA), ce processeur de sixième génération offre jusqu’à 2 fois plus de performances aux applications d’IA et de calcul en virgule flottante dans un encombrement identique à son prédécesseur, le DSP Vision Q6. Le processeur Vision Q7 est spécifiquement optimisé pour les opérations de localisation et cartographie simultanées (SLAM : Simultaneous Localization And Mapping), une technique couramment utilisée par les marchés de la robotique, des drones, de la téléphonie mobile et de l’automobile pour créer ou actualiser automatiquement la carte d’un environnement inconnu, ainsi que dans le domaine de la réalité virtuelle et de la réalité augmentée (AR/VR) pour les opérations de repérage dans l’espace (inside-out tracking).

La hausse de la demande que suscitent les capteurs d’image dans les applications en périphérie de réseau favorise la croissance du marché de la vision embarquée. Actuellement, les cas d’utilisation de la technologie de vision exigent l’association d’opérations de vision et d’intelligence artificielle, tandis que les systèmes sur puce (SoC) en périphérie de réseau nécessitent des solutions de vision et d’intelligence artificielle à la fois flexibles, performantes et peu gourmandes en énergie. De plus, les applications qui opèrent en périphérie de réseau et incluent une caméra d’imagerie doivent tre équipées d’un DSP de vision capable d’effectuer des opérations de pré- ou post-traitement avant toute tâche d’intelligence artificielle. Lors de l’exécution d’opérations de localisation et cartographie simultanées (SLAM), les SoC en périphérie nécessitent également l’utilisation d’un moteur chargé de soulager les tâches de calcul pour augmenter les performances, réduire les temps de latence et minimiser la consommation des appareils alimentés par batterie. Dans la mesure où les opérations SLAM utilisent des calculs en virgule fixe et en virgule flottante pour atteindre le niveau de précision nécessaire, tout DSP de vision utilisé pour les opérations de localisation et cartographie simultanées doit délivrer des performances supérieures pour les deux types de données.

Grâce à sa faible consommation d’énergie et aux améliorations apportées à son architecture et à son jeu d’instructions, le DSP Vision Q7 répond idéalement aux très strictes exigences des applications d’IA et de traitement de la vision en périphérie de réseau, tout en améliorant les performances de plusieurs paramètres clés :

- L’architecture SIMD (Single Instruction on Multiple Data) à mots d’instruction très longs VLIW (Very Long Instruction Words) permet d’exécuter jusqu’à 1,7 fois plus d’opérations TOPS que le Vision Q6 dans un encombrement identique.

- Un jeu d’instructions enrichi prenant en charge les données de 8/16/32 bits et assurant en option l’exécution des opérations en virgule flottante vectorielle (VFPU) simple ou demi-précision assure des performances jusqu’à 2 fois plus élevées que les DSP Vision Q6 et Vision P6 sur les noyaux SLAM.

- Double le nombre d’opérations en virgule flottante par mm2 (FLOPS/mm2) en demi-précision (FP16) et précision simple (FP32) par rapport aux DSP Vision Q6 et Vision P6.

- Multiplie par 2 les performances des applications d’intelligence artificielle dans un encombrement identique au DSP Vision Q6, ce qui permet de doubler les performances GMAC/mm2 par rapport au Vision Q6.

Concernant les applications d’intelligence artificielle, le processeur Vision Q7 assure une grande flexibilité avec 512 opérations MAC 8 bits, au lieu de 256 avec le Vision Q6. Pour de meilleures performances dans le domaine de l’intelligence artificielle, le DSP Vision Q7 peut tre associé au processeur Tensilica DNA 100. Outre ses performances de calcul élevées, ce nouveau processeur embarque un certain nombre d’améliorations iDMA (ADM en 3D, compression et interface AXI 256 bits). Le DSP Vision Q7 est un sur-ensemble du processeur Vision Q6 qui protège les investissements logiciels déjà effectués par les clients et facilite la migration à partir des processeurs Vision Q6 ou Vision P6.

« Dans le domaine de l’intelligence artificielle visuelle, les applications sont variées et en rapide évolution. De plus, elles sont souvent très gourmandes en puissance de calcul. C’est pourquoi il est généralement difficile d’atteindre les niveaux de performances requis moyennant des coûts et une consommation d’énergie acceptables, d’autant que la fonction de vision est de plus en plus souvent mise en œuvre dans des produits alimentés par batterie et où le coût constitue un paramètre sensible », a déclaré Jeff Bier, fondateur de Embedded Vision Alliance. « Je félicite Cadence pour sa détermination à relever ce défi en développant un ensemble de moteurs de traitement capables de répondre aux exigences des applications d’intelligence artificielle visuelle. »

« Nous avons développé et déployé nos applications de vision et d’intelligence artificielle en nous appuyant sur les deux dernières générations de processeurs Cadence Vision. Le doublement des performances des applications de vision et d’IA rendu possible par le processeur Tensilica Vision Q7 profitera tout particulièrement aux opérations de localisation et cartographie simultanées SLAM, qui requièrent un temps de latence minime », a déclaré Frison Xu, VP marketing chez ArcSoft. « Cette augmentation des performances facilitera le développement de nouvelles applications de prise de vue, et notamment de produits embarquant plusieurs capteurs d’image. »

« En collaboration avec Cadence et nos clients, nous avons porté notre technologie de détection faciale et de vision dans des applications qui requièrent des performances élevées, une faible consommation d’énergie et un temps de latence réduit », a déclaré David Shen, directeur du marketing produits de Megvii. « Cadence propose l’une des meilleures plateformes de vision et d’intelligence artificielle, et notamment les outils logiciels et les bibliothèques nécessaires pour exposer notre technologie. Nous sommes impatients d’utiliser le processeur Tensilica Vision Q7 ainsi que de poursuivre notre collaboration avec Cadence. »

« En ce qui concerne les applications de traitement en périphérie de réseau sur les marchés visés, il est indispensable de pouvoir basculer les applications de vision sur un DSP qui conjugue un haut niveau de performances, une consommation d’énergie réduite et une grande flexibilité », a déclaré Lazaar Louis, Senior Director, Product Management and Marketing, Tensilica IP, Cadence. « Cadence affiche une longue et fructueuse expérience qui couvre six générations de processeurs de la famille Vision. Notre nouveau DSP Vision Q7 a été conçu pour répondre aux attentes de nos principaux clients qui déploient des algorithmes de vision et d’intelligence artificielle d’une grande complexité, notamment de localisation et cartographie simultanées SLAM pour les applications de perception. Le DSP Vision Q7 renforce notre fructueux portefeuille de blocs de propriété intellectuelle pour l’automobile en intégrant des fonctions de calcul de pointe dans les ordinateurs de bord conformément aux exigences de sécurité, telles que la norme ISO 26262. »

Le DSP Vision Q7 prend en charge les applications d’intelligence artificielle développées dans les environnements avancés tels que Caffe, TensorFlow et TensorFlowLite grâce au compilateur de réseaux de neurones Tensilica Xtensa® XNNC, qui mappe les réseaux neuronaux dans un code exécutable de haute performance optimisé pour le DSP Vision Q7. Ce processeur prend également en charge l’API Android Neural Network (ANN) pour accélérer les applications d’IA intégrées aux périphériques Android. Par ailleurs, l’environnement logiciel assure également la prise en charge complète et optimisée de plus de 1 700 fonctions de vision OpenCV, ce qui accélère la migration des applications évoluées existantes. Enfin, tous les outils de développement et les bibliothèques sont conçus pour permettre aux fournisseurs de systèmes sur puce d’obtenir la certification ISO 26262, jusqu’au niveau d’intégrité de sécurité automobile ASIL D.

Le processeur Vision Q7 a été fourni à des clients stratégiques sous forme d’échantillon et devrait tre disponible en production au cours du deuxième trimestre 2019.

http://www.cadence.com/

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