东京--(美国商业资讯)--东芝电子元件及储存装置株式会社(“东芝”)今日宣布成功开发出一款汽车应用影像识别系统级晶片(SoC),与东芝上一代产品相比,该产品使深度学习加速器的速度提升10倍,功率效率提高4倍[1]。该技术成果的详情於2月19日在旧金山举行的2019 IEEE国际固态电路会议(ISSCC)上公诸於众。
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自动紧急刹车等先进驾驶员辅助系统可提供越来越先进的功能,但实现这些功能需要影像识别系统级晶片在低功耗条件下高速识别道路交通信号和路况。
深度神经网路(DNN)是模仿大脑神经网路的演算法,与传统模式识别和机器学习相比,DNN的识别处理精度要高得多,预计将会在汽车应用领域得到广泛应用。而采用传统处理器的DNN影像识别耗时较长,因为它依赖大量的乘积累加(MAC)计算。同时,采用传统高速处理器的DNN还存在功耗过高问题。
东芝利用可在硬体上实现深度学习的DNN加速器解决了这一难题。它具有叁大特点。
新系统级晶片符合全球汽车应用功能安全标准ISO26262的要求。
东芝将继续提高所开发的系统级晶片的功率效率和处理速度,且东芝下一代影像识别处理器ViscontiTM5的样品出货将於今年九月启动。
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东芝在2015 IEEE国际固态电路会议上发表的一篇论文《针对影像识别应用采用以颜色为基础的物件分类加速器的1.9TOPS与564GOPS/W异质多核心系统级晶片》中提及的影像识别系统级晶片 |
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东芝:DNN加速器(图片:美国商业资讯)
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