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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BEV Transformer感知
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BEV Transformer感知加速架构
摘要
BEV（Bird's Eye View）Transformer已成为自动驾驶感知的主流架构，通过将多摄像头图像从透视图投影到鸟瞰图空间，在统一坐标系下完成目标检测和路径规划。然而，BEV Transformer的计算量巨大——以LSS（Lift-Splat-Shoot）为核心的BEV转换需要将多摄像头特征图投影到BEV网格，计算量随摄像头数量和BEV分辨率线性增长。本文针对车载BEV Transformer的加速需求，设计了一种面向存算一体芯片的BEV感知加速架构，通过将BEV投影的权重矩阵存储在RRAM阵列中，在存算阵列中直接完成视图投影运算，将BEV变换的延迟降低至5ms以内，芯片功耗仅为传统GPU方案的1/4，为车载存算一体芯片提供了高效BEV感知加速架构。
一、BEV Transformer的计算特征
1.1 视图投影计算
LSS算法将多摄像头（6-12路）的特征图从透视图投影到BEV空间。每个像素点需要计算在BEV网格中的对应位置，计算量约为每帧10-50GOPS，是BEV感知的主要计算瓶颈。
部分文件列表
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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BEV_Transformer感知加速架构.docx | 37K |
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