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【GPU＋NNA，挑動汽車視神經】

因為自動駕駛汽車和先進駕駛輔助系統 (ADAS) 的泛在利益，汽車行業已成推動人工智慧 (AI) 發展的重要行業之一；儘管業界還在討論實現全自動化所需的理想技術組合，但有一點是明確的，那就是：AI、尤其是神經網路 (NN) 將發揮重要作用，執行對於傳統視覺或模式識別系統來說具有挑戰性的任務，並針對特定任務進行設計，以便更高效、精確地執行。

所有神經網路的組織模式都是在多個層面上多次處理資料。因此，神經網路可在不同的輸入模式下運行十到二十次，而不是用一組特定的參數只運行一次操作；透過不同路徑，選擇的數量就會增加。當到了需做出決策時，它已從輸入中提取了所有資訊。在路標識別示例中，第一層可能正在尋找一個標識的角形狀，然後是顏色等各步驟依序執行，直到它非常確信地說這是一個路標並說明其含義。

這樣做的好處在於無需對每一個步驟都進行程式設計。神經網路將會自己完成，並隨時間推移而不斷學習。該演算法知道它需要識別的內容，將嘗試不同方法直到實現目標，並在過程中不斷學習。一旦神經網路經過培訓，它便可在實際應用中發揮作用。這意味著工程師不必花費數小時來微調複雜的演算法，只需向神經網路展示它需要發現的內容並讓其自學完成。

這些技術已在車輛中被廣泛用於目標檢測、分類和分析，駕駛員監測、存取控制及語音和手勢識別也可利用不同類型的神經網路。此外，將傳統視覺與神經網路結合的 AI 方法，可用於行人路徑分析和環繞視圖等應用場景，它將同時依賴於圖形處理器 (GPU) 和神經網路加速器 (NNA)。在從感測器到電子控制單元 (ECU) 整個鏈路中也可使用神經網路，在預處理、中間處理和無人車後處理使用的各種技術將 AI 引入其中。

此外，車聯網 (V2X) 將主要使用自動駕駛汽車作為傳感載體，為各種智慧城市和智慧交通場景提供資料和資訊。同樣，這些進展將依賴於採用 GPU 和 NNA 的方法實現人工智慧，以支持來自越來越大的輸入集的各種分析和計算。自動駕駛和高度自動化的車輛將嚴重依賴各種類型的感測器，包括攝像頭、熱成像、雷達、光達 (LiDAR) 等。所有這些感測器傳出的訊號都需要進行解讀和融合，以便全面瞭解車輛內部和外部發生的情況。感測器融合對於自動駕駛至關重要。

延伸閱讀：
《助力汽車自我思考》
http://compotechasia.com/a/tech_application/2020/0120/43855.html
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#ImaginationTechnologies

#電源設計 #數位訊號處理器DSP #IP核心 #卷積神經網路CNN

【硬體加速器非萬靈丹！執行效率與功耗是兩大瓶頸】

網路直播的浪濤泉湧，數千人同時在線上閱聽影音內容已屬司空見慣，行動終端的運算能力亦須跟上時代，視覺串流的處理尤其備受關注；加上監控和穿戴式裝置以全年無休的「不斷線」(always-on) 為發展職志，若無法壓低功耗，電力恐撐沒多久就玩完了。一般保全監控視訊、汽車光達 (LiDAR)／雷達、無人機和感測器融合等應用的視覺系統需要兩種優化運算：首先，運用傳統運算攝影／成像演算法對來自攝影機的輸入進行強化，其次，由神經網路的辨識演算法執行物體偵測和辨識。為達極致省電目的，從「IP 核心」根本革新有其必要性。

神經網路 (NN) 已成深度學習顯學，但運算極具挑戰。一般常見的作法是將影像數位訊號處理器 (DSP) 綑綁「NN 硬體加速器」(accelerator)，但這種 DSP+NN 引擎的架構，乃將神經網路編碼分割處理，不斷在 DSP 的網路層與加速器的卷積層之間加載、卸載，而將其他層級的運算工作全數丟給主要 DSP / CPU / GPU 一肩獨攬。如此一來，不僅執行效率不佳、且會造成不必要的耗電，如果 NN 架構的神經元 (Neurons) 數量增加，其間鍵結也會隨之平方增加；若利用硬體加速 NN 的運算速度，所需硬體結構複雜度將大幅增加而變得不容易實現。

卷積神經網路 (CNN) 演算法有三大發展趨勢：1. 近來不到四年的時間，運算需求狂增十六倍；2. 網路架構趨於規律化，層次分明——例如，AlexNet 適用於規模較大的卷積運算、ResNet 適用於規模較小者，以及線性 (Linear) 或分支 (branch)運算；3.新應用層出不窮，遍及汽車、伺服器、家庭語音助理、手機及監控等。「非卷積演算」因鏈結關係相對簡單，運算次序無傷大雅，硬體加速器尚可應付；但若是具有綿密而複雜的對應關係、須步步為營的 CNN，邏輯一旦錯位，這些次序不明確且無法判讀意義的資料會讓網路混淆。

一種被稱為「獨立自含式」的 DSP IP，是業界首款真正專為 NN 獨立運作而生；所建構的「通用型」神經網路 DSP，可加速所有神經網路運算架構，包括：卷積 (Convolutional)、全連接 (Fully connected)、池化／取樣 (Pooling) 及標準化 (Normalization)，以精算「型態辨識」(Pattern recognition) 與相鄰資料間的關係；藉由消除神經網路 DSP 與主要視覺／影像 DSP 之間的外來資料移動，提供較 NN 加速器、GPU 和 CPU 更低功耗及簡單的 NN 編程模型。至於「視覺處理器」(VPU) 變種產品，恐須用更多硬體才能實現同等效能，將會導致整體功耗變高。

延伸閱讀：
《捨棄加速器！Tensilica 獨立自含式 DSP IP 更有效率》
http://compotechasia.com/a/____/2017/0615/35753.html
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#益華電腦Cadence #Tensilica #Vision C5

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