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Imagination 智能汽车技术 4 月专刊料位

2022-10-11
Imagination 智能汽车技术 4 月专刊

随着2021上海国际车展开幕,汽车成为 4 月的关键词。车展上,我们能看到更酷的汽车设计,体验到更聪明智能的汽车交互操作,了解到最前沿的汽车技术,这些正全方位地呈现着未来汽车的发展趋势。Imagination 作为全球领先的 GPU IP 供应商,其GPU 可用于多种汽车 SoC,在汽车领域的市场份额已超过50%,实现了数字仪表盘、全景环视和信息娱乐系统等车载应用。

Imagination 的工程师们撰写了多篇文章,从多种角度探讨了与ADAS、自动驾驶等相关内容。同时,我们也正式推出 Imagination 张量分块技术(Tensor Tiling)白皮书, 为实现超高算力提供解决方案。



白皮书下载Imagination 张量分块技术(Tensor Tiling)

对于系统设计师来说,在硬件加速推理系统中减少外部 DDR 系统带宽是首要需求。DDR 带宽的减少不仅等同于功耗的降低,还能降低在系统上运行网络的处理延迟。本文重点介绍了 IMG 4系列神经网络加速器(NNA)中的Imagination张量分块技术(IIT)如何被专门设计来帮助SoC设计者实现这些目标。

PowerVR虚拟化:汽车GPU的关键特性

虚拟化是指可让一台设备拥有一个或多个虚拟机(VM)主机的功能,而且每个虚拟机就像是独立运作的机器,拥有自己的操作系统(OS),但所有的操作都是在相同的底层硬件设备上执行。对GPU来说,这意味着此功能可支持多个同时执行的操作系统,其中每个操作系统都能把图形工作负载提交给单一的图形处理硬件单元来处理。


电动汽车

为什么效率对新能源汽车至关重要?

随着LV3和LV4自动驾驶技术越来越普及,人们对传感器的需求不断增长,越来越多的摄像头、外部激光雷达甚至内部传感器来监控驾驶员的安全和注意力,这对未来的驾驶无疑是件好事,但是有一点是非常具有挑战性的:电力的消耗。

电动汽车会是新的智能手机吗?

在过去的20年里,手机已经从简单的诺基亚3310(带有基本单色液晶显示屏)发展到能装进口袋的具有触摸屏的超级计算机。电动汽车的设计历程是否也在跟进?何时它们将成为我们日常生活中同样重要的部分?

电动汽车变革进行时,芯片IP供应商扮演着怎样的角色?

光线追踪技术常被称为计算机图形领域中的圣杯,通过模拟光线在现实世界中的行为来生成三维场景,从而为开发人员提供一套工具,实现令人难以置信的逼真视觉效果。该白皮书中详细介绍了光线追踪技术,以及 Imagination 在该领域的一些开创性突破。



智能驾舱从 IP 到显示:汽车系统的层次结构

计算机已经成为汽车运行各个方面的基石。关于高级驾驶辅助系统和自动驾驶的讨论很多,从发动机管理和排放控制,到气候和人机接口(HMI)的所有内容都由通用图形处理单元(GPGPU)提供动力。

电动汽车数字仪表盘背后的秘密

近年来,从数字燃油表到LCD里程计数器,各种显示方式陆续出现在汽车中。今天,数字渲染仪表盘成为了汽车的标配,不仅提供了更先进更优异的体验,也为汽车制造商带来了巨大好处。

为什么视觉系统对自动驾驶至关重要?

Imagination的嵌入式GPU可以提供市场领先的性能、低功耗和小尺寸等优势,同时可以支持行业最新的应用编程接口。这些优势使我们的IP非常适合于满足汽车行业所需的高性能,我们的GPU还可以为未来基于ADAS的计算应用提供其所需的GFlops级别的处理能力。让汽车的360全景环视更智能更安全!

随着现代汽车安全技术的进步,诸如全景环视等先进驾驶辅助(ADAS)技术成为现代汽车的新标准。本文通过一个视频演示,展示了如何通过精确的实时反射和AI来检测障碍,以提升全景环视系统的性能,让汽车驾驶更安全。

为什么我们要创造安全关键型的汽车GPU加速器驱动程序?

无论是类似单个大型平板的设备还是超宽的显示屏,屏幕都将在下一代汽车中占据主导地位,为了吸引消费者注意力以及帮助车企将自己的汽车与竞争对手区分开来,制造商需要这些集成多功能且极具视觉吸引力的3D显示屏——当然这就需要高性能低功耗的GPU产品。


自动驾驶

从ADAS到自动驾驶,我们还有多长的路要走?

虽然自动驾驶仪是行业领先的L3自动驾驶系统,支持先进驾驶辅助系统功能,但要实现"全自动驾驶",它仍然有很长的路要走,还需要更多的技术革新才能最终实现这一目标。汽车制造商需要更勇敢地加快创新硬件,将所创造的处理能力在道路上应用,并开始积累这些数据。

自动驾驶汽车:距离上路还有多远?

自动驾驶汽车是汽车制造商有史以来开发的最重要的机器,不能操之过急,稳扎稳打的方法才是正确的方法。在您开拓自动驾驶应用的路上,Imagination可以提供全方位支持。比如我们的PowerVR GPU IP和我们的神经网络加速器(NNA)IP。

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