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自动驾驶优化的神经网络处理器
资料介绍
一、自动驾驶对神经网络处理器的核心需求
自动驾驶系统是典型的边缘端高并发实时计算场景，从环境感知、决策规划到控制执行，整个链路的端到端延迟直接决定行车安全，对神经网络处理器的性能、功耗、延迟都提出了远高于通用计算芯片的特殊要求。
1.1 低延迟实时推理需求
自动驾驶车辆行驶过程中，感知系统需要对摄像头、激光雷达、毫米波雷达采集的多模态数据进行实时处理，在高速行驶场景下，车辆每秒移动距离可达30米以上，哪怕100毫秒的延迟都可能导致刹车不及时引发事故。根据自动驾驶功能安全标准ISO 26262的要求，ASIL-D等级功能的响应延迟必须控制在百毫秒以内，因此神经网络处理器需要在数十毫秒内完成百亿级参数的神经网络推理，低延迟是核心性能指标之一，远高于数据中心推理对延迟的容忍度。
1.2 多模态并行计算需求
当前L2+及以上级别的自动驾驶普遍采用多传感器融合方案，需要同时处理摄像头的二维图像、激光雷达的三维点云、毫米波雷达的点云数据以及高精度地图的语义信息，不同类型数据对应的神经网络结构差异巨大：图像感知常用卷积神经网络（CNN）和Transformer结构，点云处理常用三维卷积或PointNet结构，路径规划常用循环神经网络（RNN）或时序Transformer。这要求神经网络处理器能够支持多种网络结构的并行计算，同时具备灵活的可重构计算能力，适配不同算子的计算需求。
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| 1780715392自动驾驶优化的神经网络处理器.docx | 18K |
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