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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的车载存算一体芯片的端到端自动驾驶模型推理加速.doc
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的车载存算一体芯片的端到端自动驾驶模型推理加速
摘要
端到端自动驾驶模型将感知、预测和规划统一为单一神经网络，通过大量数据训练实现从传感器输入到控制输出的直接映射。端到端模型的计算量巨大——以特斯拉FSD V12为代表的端到端模型参数量超过10亿，单次推理需要数百TOPS的算力。本文针对车载端到端模型的推理加速需求，设计了一种面向存算一体芯片的端到端模型加速架构，通过将端到端模型的各部分（感知Backbone、时序融合、决策Head）的权重分别存储在独立的RRAM阵列中，利用存算阵列的并行计算能力实现模型的流水线推理，将端到端推理延迟降低至30ms以内，芯片功耗控制在50W以下，为车载存算一体芯片提供了高效的端到端自动驾驶模型推理加速架构。
一、端到端模型的计算特征
1.1 模型结构
端到端模型通常包含三个部分：感知Backbone（处理多传感器输入，提取环境特征）、时序融合模块（融合历史帧信息，预测运动趋势）和决策Head（输出控制信号）。三个部分的计算量占比约为5:3:2。
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| 1789812760面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的车载存算一体芯片的端到端自动驾驶模型推理加速.docx | 37K |
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