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Cadence助力满足未来汽车计算中的传感器融合需求

Cadence楷登 来源:Cadence楷登 2025-06-19 10:32 次阅读
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本文翻译转载于:Cadence Blog

作者:Vinod Khera

汽车行业正在经历一场前所未有的深刻变革,未来的汽车不再仅仅是交通工具,而是精密的软件定义汽车(SDV)。这种转变的显著特征是对自动化的高度依赖,以及为了提高安全性和可靠性而大幅增加传感器的应用。然而,传感器数量的增加带来了更高的计算需求,同时也对管理多样化数据提出了挑战。传统上使用单独的处理器管理每个传感器的数据的方法已经过时,在当前趋势下,我们需要采用统一的处理系统,结合传统的数字信号处理(DSP)和 AI 驱动的算法来处理多模态传感器数据。这种方法可以实现更高效、更可靠的传感器融合,从而显著增强车辆的感知能力。在设计汽车系统级芯片时,开发人员常常面临严格的功率、性能、面积和成本(PPAC)挑战,以及时序限制所带来的挑战。

凭借突破性产品和 AI 驱动的处理器,Cadence 正在助力设计师和汽车制造商应对未来汽车行业的传感器融合需求。在 CadenceLive Silicon Valley 2024 活动中,Cadence 产品营销总监 Amol Borkar发表了题为“Cadence 助力满足未来汽车计算中的传感器融合需求”的精彩演讲,展示了公司的坚定承诺和前瞻性解决方案。本文旨在概括演讲中的核心要点。您可单击文末“阅读原文”观看演讲视频。

汽车行业的重要趋势 —— 行业格局

我们正在见证一场汽车技术革命。乘客和驾驶员监控系统(OMS、DMS)、4D 成像雷达、激光雷达和 360 度视图等创新技术正在不断突破极限,推动我们迈向卓越的自动驾驶时代——从解放双手双脚到最终解放双眼。

传感器融合和日益增长的处理需求——传感器融合技术可有效地整合来自不同传感器的数据,帮助车辆更好地感知周围环境。其主要优势在于克服了单一传感器的局限性。例如,摄像头可以提供详细的视觉信息,但在光线不足或恶劣天气条件下表现欠佳。另一方面,雷达在这些条件下具有出色的物体检测能力,但缺乏摄像头所具备的细节捕捉能力。通过结合来自多个传感器的数据,汽车计算可以发挥这些传感器的优势,同时弥补它们的不足,最终得到一个更可靠、更强大的系统。

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需要注意的是,传感器数量的增加会生成各种类型的数据,从而对预处理提出了更高的要求。

端侧处理—— 随着汽车行业向自动驾驶迈进,对设备端侧数据处理(而非云计算)的需求日益增加,这样才能支持汽车做出明智的决策。设备端侧处理不仅显著提升了实时响应能力,还能有效避免往返延迟。

AI 的应用—— AI 已成为提升汽车应用性能、驾驶安全性、效率和用户体验的关键组成部分。AI 模型提供卓越的性能和适应性,是汽车制造商在未来发展中的关键考量因素。AI 显著增强了传感器融合算法,提供了超越传统基于规则方法的可扩展性和适应性。神经网络支持早期融合、晚期融合、中期融合等各种融合技术,进而优化了传感器数据的集成和处理。

未来传感器融合需求

汽车架构在不断发展。随着当前趋势以及 AI 融入雷达和传感器融合应用,SoC 需要是模块化、灵活且可编程的,以满足市场需求。

异构架构——如今的车辆配备了多种传感器,每种传感器都有其独特的处理要求。要实现最佳 PPA,必须在最合适的处理器上运行应用。为了满足这些要求,现代汽车解决方案需要采用异构计算方法,集成特定领域的数字信号处理器(DSP)、神经处理单元(NPU)、中央处理单元(CPU)集群、图形处理单元(GPU)集群和硬件加速器模块。平衡的异构架构可提供最佳 PPA 解决方案。

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灵活性和可编程属性——从早期利用 HOG(方向梯度直方图)等计算机视觉算法检测人和物体、使用 HAR 分类器进行人脸检测,到采用基于 CNN 和 LSTM 的 AI 模型,再到如今的 Transformer 模型和图形神经网络(GNN),这一行业已实现飞跃式发展。AI 在过去十年间突飞猛进,目前仍在继续发展。为了跟上 AI 的迅猛发展,系统级芯片设计必须具备灵活性和可编程属性,以便未来在需要时进行更新。

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Cadence 助力满足传感器融合需求

Cadence 提供一整套硬件和软件产品,以满足汽车行业日益增长的计算需求。Tensilica 产品「1」组合基于强大的 32 位 RISC 架构构建,可满足各种汽车 CPU 和 AI 需求。这些产品具有良好的可扩展性、灵活性和可配置性,是汽车行业的理想选择,可满足各种应用需求。

Xtensa 系列「2」产品提供高质量、节能的 CPU。Tensilica 系列还包括Neo NPU「3」等 AI 处理器,能够为设备的 AI 推理或更广泛的应用提供最佳功率、性能和面积(PPA)。此外,Cadence 还提供面向特定领域的 DSP 产品,例如HIFI DSP「4」、用于雷达和视觉处理的VisionDSP 和加速器「5」,以及用于浮点应用的通用浮点计算 DSP。

ConnX 系列「6」提供各种 DSP,从紧凑型低功耗产品到高性能产品,针对 ADAS、自动驾驶、V2X、5G/LTE/4G无线通信无人机机器人产品中的雷达、激光雷达和通信应用进行了优化。Tensilica 已经过 ISO26262 认证,符合汽车安全标准,可以作为值得信赖的合作伙伴,提供先进的汽车解决方案。CadenceNeuroWeave「7」软件开发套件(SDK) 为客户提供统一、可扩展且可配置的 ML 接口和工具,可显著缩短产品上市时间,帮助客户应对不断变化的 AI 市场需求。Cadence Tensilica 提供完整的软件框架和编译器生态系统,适合各种编程风格。

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Tensilica 提供全栈式软件支持,支持使用 C++、OpenCL、Halide 等神经网络方法对 DSP、NPU 和加速器进行编程。中间件库促进了 SLAM、雷达处理和 Eigen 库等应用,为汽车软件开发提供了强有力的支持。

结论

Cadence 的 Tensilica 产品提供针对汽车行业量身定制的开发工具链和各种 IP,涵盖音频、视觉、雷达、统一 DSP 和 NPU。Tensilica 解决方案已通过 ISO 认证,具有强大的合作伙伴生态系统,旨在满足未来汽车计算需求,助力提高安全性和效率,促进技术创新。

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原文标题:Cadence 如何革新汽车传感器融合技术

文章出处:【微信号:gh_fca7f1c2678a,微信公众号:Cadence楷登】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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