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事件相機只需要傳統算力晶片1%甚至0.1%的算力,為自動駕駛帶來了視覺處理技術革命

汽車產業在晶片廠家的推動下進入了算力比拼時代,一場算力競賽已經在各大晶片企業之間悄然興起。殊不知高算力背後是高功耗和低利用率的問題日益突出,算力不可能一直提高。

事件相機(Event-based camera)的出現憑藉自身極快的回應速度、減少無效資訊、降低算力和功耗、高動態範圍等優勢對高算力晶片形成致命打擊,它只需要傳統算力晶片1%甚至0.1%的算力就可完美工作,功耗是毫瓦級。可以説明自動駕駛車輛降低資訊處理的複雜度、提高車輛的行駛安全,並能夠在極亮或者極暗環境下正常工作。

像素與算力矛盾突出

需要處理的圖像像素過多與晶片算力不足的矛盾,已經成為了當前制約自動駕駛發展的瓶頸之一。

當今自動駕駛領域所運用的視覺辨識演算法,基本上都基於卷積神經網路,視覺演算法的運算本質上是一次次的卷積運算。這種運算並不複雜,本質上只涉及到加減乘除,也就是一種乘積累加運算。但這種簡單運算在卷積神經網路中是大量存在的,這就對處理器的性能提出了很高的要求。

以ResNet-152為例,這是一個152層的卷積神經網路,它處理一張224*224大小的圖像所需的運算量大約是226億次,如果這個網路要處理一個1080P的30影格的攝像鏡頭,他所需要的算力則高達每秒33兆次,十分龐大。轉載源自電腦王

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