Атрибуты продукта

Xilinx: Программируемые логические устройства помогают воплотить автономное вождение в реальность

Автомобильная промышленность пересматривается с быстрым развитием информационных технологий и технологий связи.Технологии беспилотного вождения позволяют повысить уровень автоматизации в автомобилях, где компьютерное зрение постепенно переходит к нейросетевому искусственному интеллекту, что позволяет нам оптимизировать автономное вождение с помощью программируемой логики.Помимо внешнего окружения автомобиля, наблюдается серьезная тенденция к усилению внутреннего контроля, как водителя, так и пассажиров.Применение масштабируемых технологий в этом процессе может привести к огромным изменениям в отрасли, включая последующую трансформацию транспорта и предоставления услуг, а также зарождающихся бизнес-моделей.

Являясь ведущим мировым поставщиком комплексных решений для программируемой логики, Xilinx предлагает широкий спектр продуктов в автомобильном секторе, охватывающих множество различных приложений в автомобиле.Недавно компания Xilinx выпустила два новых продукта, ZU7EB7 и ZU7EB11, выведя технологию автономного вождения на новый уровень.На той же пресс-конференции Дэн Айзекс, директор по автомобильной стратегии и клиентскому маркетингу Xilinx, поделился особенностями продуктов Xilinx, преимуществами FPGA и технологией автономного вождения.

Интеграция адаптивности, масштабируемости

С точки зрения опыта и опыта, Xilinx имеет очень большой опыт работы в автомобильном секторе.С 14 брендов и 29 моделей в 2014 году компания выросла до 29 брендов и 111 моделей в 2018 году. В сфере автономного вождения продукция Xilinx присутствует в продуктах и ​​платформах многих производителей, включая Baidu's Apollo, BYD, Daimler, Magna, ZF, и Пони Смарт.Дэн Айзекс описал устройства Xilinx как удовлетворяющие все возможные потребности клиентов, от малых до крупных, будь то периферийные датчики или пре-контроллеры для централизованной обработки.

На пути изучения технологии автономного вождения некоторые традиционные производители, как правило, сначала используют панорамные кольцевые детекторы, перемещаясь снаружи автомобиля внутрь автомобиля, а затем устанавливают предварительные контроллеры ADAS и так далее.Компании, занимающиеся интернет-технологиями, такие как Baidu, склонны выбирать другой нетрадиционный путь и применять подход, основанный на использовании модулей централизованной обработки непосредственно для достижения автономного вождения.В настоящее время продукты и решения Xilinx охватывают все элементы обоих путей.Например, в LiDAR более 30 компаний используют продукты и технологии Xilinx.

Дэн Айзекс сказал, что вопрос о том, как обеспечить безопасность, всегда стоит на уме у Xilinx.Поскольку требования к датчикам продолжают расти, растут и требования к обработке данных, что требует, чтобы эти системы и устройства в автомобиле были масштабируемыми.Функциональность и технология центрального модуля автономного вождения Xilinx, как с точки зрения интеграции данных, так и совмещения датчиков, еще раз демонстрируют, что технология Xilinx очень масштабируема: от очень маленьких устройств до очень больших.

Кроме того, продукты и чипы Xilinx обладают высокой адаптивностью и могут удовлетворить меняющиеся потребности, независимо от того, требуется ли им больше датчиков или более высокая вычислительная производительность.Например, LIDAR, существует более 50 компаний, занимающихся LIDAR, и все они обрабатывают и собирают данные по-разному, поэтому они хотят иметь возможность собирать данные разными способами.Дэн Айзекс подчеркнул, что только масштабируемый и адаптивный продукт может соответствовать постоянной итерации продуктов и технологий.

Уникальные и выгодные технологии и продукты

В системах автономного вождения очень важным направлением является объединение датчиков, которое может объединить преимущества разных датчиков для обеспечения лучшего ввода сигнала.Используя решения Xilinx FPGA, можно лучше реализовать объединение сигналов датчиков, что обеспечивает большие преимущества и удобство для системы датчиков.Дэн Айзекс отметил, что продуктовые решения Xilinx предлагают следующие преимущества.

Во-первых, высокая пропускная способность и низкая задержка.Как правило, традиционные процессоры, графические процессоры или DSP могут обеспечить высокую пропускную способность, но не низкую задержку.С помощью решения Xilinx FPGA можно одновременно достичь высокой пропускной способности и низкой задержки, при этом 12-кратное увеличение соответствующей емкости и 1/10 энергопотребления вычислительных архитектур общего назначения, а также очень высокая синхронизация.

Во-вторых, это позволяет выполнять реконфигурацию как на кристалле, так и во время работы.Это также связано с его адаптивным характером, поскольку продукты и технологии Cyrix не требуют внедрения новых устройств, позволяющих осуществлять реконфигурацию «на лету».Например, в протоколе MIPI, где скорость передачи данных увеличивается, решениям FPGA не требуется менять исходные устройства, но они могут поддерживать высокие скорости передачи данных за счет программируемых логических изменений.

Опять же, решения Xilinx FPGA имеют возможность DFX или динамического обмена функциями.Нет необходимости перезагружать или выключать устройства для переключения функций между ними.Например, входы/выходы или датчики не нужно сильно менять, а для изменения используется только часть программируемой логики.

Короче говоря, помимо высокой производительности и низкой задержки, продукты и технологии Xilinx могут помочь клиентам добиться динамической замены функций или удаленного аппаратного обеспечения, то есть обновления микросхем, с помощью программируемой логики.Это позволяет создать очень комплексное и масштабируемое решение, включая требования к вводу-выводу для сбора информации, а также возможность ускорения, а также возможность агрегирования, предварительной обработки и распространения данных.Возможность собирать все данные с небольших периферийных устройств для обработки, а затем обрабатывать их с помощью более крупного устройства — центрального препроцессора.Вместе с ADAS это обеспечивает гетерогенные вычисления, помогая векторным механизмам, механизмам искусственного интеллекта и различным механизмам достигать гетерогенных вычислений.