Imagination在AutoSens大会上展示足够精彩，真棒！

最近，Imagination参加了在底特律密歇根科学中心举办的AutoSens大会，本次大会主要面向汽车传感器行业的工程师和相关人士，Imagination在会议中展示了公司在汽车领域的持续投入。

会议期间Imagination展台上重点展示的是我们的神经网络加速器，包括在我们GPU平台以及最近推出的PowerVR Series 2NX FPGA平台上的运行效果。

首先我们在Chromebook笔记本上运行一个实时Demo，展示了用单镜头监测器（SSD）快速检测和分类诸如人脸等对象的能力，令人印象深刻的是即使采用的GPU已经有几年的历史了，但是仍然取得了出色的性能。

我们还展示了一段视频，介绍的是相似的Demo运行在我们最新的PowerVR Series2NX FPGA系统平台上的运行效果，包括对象检测以及对象分类等操作。

另一个Demo主要介绍的是GPU，运行在宏碁（Acer）Iconia平板电脑上。我们已经写了一篇博客来向大家介绍体积相对较小的Series8XE内核，并且性能足够处理汽车应用内环绕图像所用到的3D模型。

汽车模型会以不同等级的复杂度进行显示，从100万个三角形降低到50万然后是25万个，我们能够明显的看出低计数模型相比高计数模型在视觉逼真度上效果差一些，这其实就是帧率的好处。

会议本身涉及了很多主题，第二天主要集中探讨传感器技术的最新发展，第三天的议题则是AI（人工智能）和神经网络，讨论它们是如何工作的以及它们在辅助和自动驾驶方面应用的有效性。

深度学习领域一个共同的主题是需要有大量的数据集来训练这些网络，这样汽车才可以尽可能多的体验不同的场景。根据这份报告，一辆自动驾驶汽车需要行驶数十亿英里才能够显示出它的可靠性，但是这十亿英里的路程在哪里也很重要——绝不可能在附近的街区来回行驶。

现在人们还一致的认为自动驾驶汽车用的服务器实际上并不实用，你可以在汽车系统内集成一个高端的桌面或服务器级别的GPU来完成所有自动驾驶所需要处理操作，但是消耗的功率会非常的高以至于续航很短，这样的话行驶的里程也不实用。此外你可能也不会有额外的空间用于购物（是的，我们知道大家会在车上放很多的杂物，而且还想要更多的空间来安放东西）。

在本次展会上对于高性能神经网络加速器的需求是明确的，我们的PowerVR NNA具有非常高的性能参数，它是解决当前市场需求的完美选择。

我们期待参加更多的汽车技术展会，比如AutoSens，这样我们才能够亲自向业界展示为什么Imagination推出的IP资源非常适合汽车领域。

最后也要感谢史蒂芬·艾尔德曼（Stephen Alderman）对这份报告所作出的贡献。