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CEVA는 작년 SensPro 센서 허브 DSP 아키텍처 출시에 이어 이번 주 성능 향상을 위한 7개의 벡터 DSP 코어와 효율성 향상을 위한 다양한 ISA(Application-Specific Instruction Set Architecture)를 특징으로 하는 2세대 SensPro2 제품군을 발표했습니다.
SensPro2는 카메라, 레이더, 라이더, ToF, 마이크 및 IMU(관성 측정 장치)를 비롯한 다양한 센서와 관련된 인공 지능(AI) 및 DSP 처리 워크로드용 허브입니다. 1세대와 비교하여 SensPro2는 동일한 프로세스 노드에서 컴퓨터 비전을 위한 6배 더 많은 DSP 처리, 레이더 처리를 위한 8배 더 많은 DSP 성능, AI 추론에서 2배 개선, 이전 제품에 비해 20% 더 많은 전력 효율성을 제공합니다.피> 그림>
이 제품군에는 이제 7개의 벡터 DSP 코어가 포함되어 전력 및 성능이 확장됩니다. 새로운 저전력 보급형 코어는 최대 1 TOPS AI 성능을 필요로 하는 DSP 및 AI 워크로드를 처리하고 고급 코어는 3.2 TOPS에 도달합니다. 각 SensPro2 제품군은 부동 소수점 및 정수 데이터 유형을 위한 병렬 벡터 컴퓨팅 옵션과 함께 레이더, 오디오, 컴퓨터 비전 및 SLAM을 위한 ISA(Application-Specific Instruction Set Architecture)로 구성하여 최적의 효율성 센서 허브를 활성화할 수 있습니다. 특정 사용 사례를 위한 DSP입니다.
SensPro2 아키텍처는 새로운 저전력 벡터 DSP 아키텍처와 같은 멀티태스킹 감지 및 AI 사용 사례를 위해 성능을 높이고 효율성을 높인 다양한 개선 사항을 채택합니다. 자동차 파워트레인 애플리케이션의 경우 업그레이드된 부동 소수점 DSP는 고정밀 성능을 제공하여 강력한 프로세서로 전기화 추세를 해결합니다. 아키텍처와 코어는 ASIL B 하드웨어 랜덤 오류 및 ASIL D 체계적인 오류 인증을 통해 자동차에 사용할 수 있습니다. 성능 면에서 SensPro2는 1.6GHz에서 실행되는 8×8 네트워크 추론에 대해 최대 3.2 TOPS를 제공할 수 있으며 1세대보다 메모리 대역폭을 두 배로 늘려 데이터 집약적인 완전 연결 계층을 보다 효율적으로 처리합니다.
그림>Embedded.com과의 브리핑에서 CEVA의 마케팅 부사장인 Moshe Sheier는 “이것은 AI 워크로드를 수행할 수 있는 기능을 갖춘 독립형 DSP입니다. 구성 가능성과 확장성의 정도는 독특합니다.” 그는 1세대 SensPro가 올해 말 시장에 출시될 자동차 애플리케이션의 실리콘에 이미 라이선스를 부여하고 있다고 말했습니다. 그는 SensPro2의 기회 측면에서 AI 기능에 대한 상당한 요구 사항이 있는 오디오는 물론 자동차 및 사물 인터넷(IoT)의 레이더를 대상으로 할 것이라고 말했습니다. 그러나 그는 "컴퓨터 비전은 이 새로운 제품군의 주요 목표로 남아 있습니다."라고 말했습니다.
2세대 SensPro2 DSP 제품군은 다음으로 구성됩니다.
<울>SensPro2는 LLVM C/C++ 컴파일러, Eclipse 기반 IDE(통합 개발 환경), OpenVX API, OpenCL용 소프트웨어 라이브러리, CEVA 맞춤형 AI 엔진, CEVA-CV 이미징 기능, CEVA-SLAM 소프트웨어 개발 키트 및 비전 라이브러리, 레이더 SDK, ClearVox 노이즈 감소, WhisPro 음성 인식, MotionEngine 센서 융합, Tensor Flow Lite Micro 지원 및 SenslinQ 소프트웨어 프레임워크.
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여러 센서가 거의 모든 것에 설계되는 세상에서 모든 데이터 입력 처리 또는 센서 융합은 시스템에서 점점 더 중요한 부분이 되고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 CEVA는 구성 가능한 SensPro라는 고성능 센서 허브 DSP 아키텍처를 도입했으며 부동 소수점 및 정수 데이터 유형, 딥 러닝 및 추론에 대한 스칼라 및 병렬 처리를 결합합니다. 현대 시스템에서 센서의 수와 다양성이 증가하고 계산 요구 사항이 크게 다르기 때문에 CEVA는 이 문제를 해결하기 위해 처음부터 새로운 아키텍처를 설계하기 시작했다고 밝혔습니다. SensP
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