本文翻譯轉載于：Cadence Blog

作者：Vinod Khera

汽車行業正在經歷一場前所未有的深刻變革，未來的汽車不再僅僅是交通工具，而是精密的軟件定義汽車（SDV）。這種轉變的顯著特征是對自動化的高度依賴，以及為了提高安全性和可靠性而大幅增加傳感器的應用。然而，傳感器數量的增加帶來了更高的計算需求，同時也對管理多樣化數據提出了挑戰。傳統上使用單獨的處理器管理每個傳感器的數據的方法已經過時，在當前趨勢下，我們需要采用統一的處理系統，結合傳統的數字信號處理（DSP）和 AI 驅動的算法來處理多模態傳感器數據。這種方法可以實現更高效、更可靠的傳感器融合，從而顯著增強車輛的感知能力。在設計汽車系統級芯片時，開發人員常常面臨嚴格的功率、性能、面積和成本（PPAC）挑戰，以及時序限制所帶來的挑戰。

憑借突破性產品和 AI 驅動的處理器，Cadence 正在助力設計師和汽車制造商應對未來汽車行業的傳感器融合需求。在 CadenceLive Silicon Valley 2024 活動中，Cadence 產品營銷總監 Amol Borkar發表了題為“Cadence 助力滿足未來汽車計算中的傳感器融合需求”的精彩演講，展示了公司的堅定承諾和前瞻性解決方案。本文旨在概括演講中的核心要點。您可單擊文末“閱讀原文”觀看演講視頻。

汽車行業的重要趨勢 —— 行業格局

我們正在見證一場汽車技術革命。乘客和駕駛員監控系統（OMS、DMS）、4D 成像雷達、激光雷達和 360 度視圖等創新技術正在不斷突破極限，推動我們邁向卓越的自動駕駛時代——從解放雙手雙腳到最終解放雙眼。

傳感器融合和日益增長的處理需求——傳感器融合技術可有效地整合來自不同傳感器的數據，幫助車輛更好地感知周圍環境。其主要優勢在于克服了單一傳感器的局限性。例如，攝像頭可以提供詳細的視覺信息，但在光線不足或惡劣天氣條件下表現欠佳。另一方面，雷達在這些條件下具有出色的物體檢測能力，但缺乏攝像頭所具備的細節捕捉能力。通過結合來自多個傳感器的數據，汽車計算可以發揮這些傳感器的優勢，同時彌補它們的不足，最終得到一個更可靠、更強大的系統。

需要注意的是，傳感器數量的增加會生成各種類型的數據，從而對預處理提出了更高的要求。

端側處理—— 隨著汽車行業向自動駕駛邁進，對設備端側數據處理（而非云計算）的需求日益增加，這樣才能支持汽車做出明智的決策。設備端側處理不僅顯著提升了實時響應能力，還能有效避免往返延遲。

AI 的應用—— AI 已成為提升汽車應用性能、駕駛安全性、效率和用戶體驗的關鍵組成部分。AI 模型提供卓越的性能和適應性，是汽車制造商在未來發展中的關鍵考量因素。AI 顯著增強了傳感器融合算法，提供了超越傳統基于規則方法的可擴展性和適應性。神經網絡支持早期融合、晚期融合、中期融合等各種融合技術，進而優化了傳感器數據的集成和處理。

未來傳感器融合需求

汽車架構在不斷發展。隨著當前趨勢以及 AI 融入雷達和傳感器融合應用，SoC 需要是模塊化、靈活且可編程的，以滿足市場需求。

異構架構——如今的車輛配備了多種傳感器，每種傳感器都有其獨特的處理要求。要實現最佳 PPA，必須在最合適的處理器上運行應用。為了滿足這些要求，現代汽車解決方案需要采用異構計算方法，集成特定領域的數字信號處理器（DSP）、神經處理單元（NPU）、中央處理單元（CPU）集群、圖形處理單元（GPU）集群和硬件加速器模塊。平衡的異構架構可提供最佳 PPA 解決方案。

靈活性和可編程屬性——從早期利用 HOG（方向梯度直方圖）等計算機視覺算法檢測人和物體、使用 HAR 分類器進行人臉檢測，到采用基于 CNN 和 LSTM 的 AI 模型，再到如今的 Transformer 模型和圖形神經網絡（GNN），這一行業已實現飛躍式發展。AI 在過去十年間突飛猛進，目前仍在繼續發展。為了跟上 AI 的迅猛發展，系統級芯片設計必須具備靈活性和可編程屬性，以便未來在需要時進行更新。

Cadence 助力滿足傳感器融合需求

Cadence 提供一整套硬件和軟件產品，以滿足汽車行業日益增長的計算需求。Tensilica 產品「1」組合基于強大的 32 位 RISC 架構構建，可滿足各種汽車 CPU 和 AI 需求。這些產品具有良好的可擴展性、靈活性和可配置性，是汽車行業的理想選擇，可滿足各種應用需求。

Xtensa 系列「2」產品提供高質量、節能的 CPU。Tensilica 系列還包括Neo NPU「3」等 AI 處理器，能夠為設備的 AI 推理或更廣泛的應用提供最佳功率、性能和面積（PPA）。此外，Cadence 還提供面向特定領域的 DSP 產品，例如HIFI DSP「4」、用于雷達和視覺處理的VisionDSP 和加速器「5」，以及用于浮點應用的通用浮點計算 DSP。

ConnX 系列「6」提供各種 DSP，從緊湊型低功耗產品到高性能產品，針對 ADAS、自動駕駛、V2X、5G/LTE/4G、無線通信、無人機和機器人產品中的雷達、激光雷達和通信應用進行了優化。Tensilica 已經過 ISO26262 認證，符合汽車安全標準，可以作為值得信賴的合作伙伴，提供先進的汽車解決方案。CadenceNeuroWeave「7」軟件開發套件（SDK） 為客戶提供統一、可擴展且可配置的 ML 接口和工具，可顯著縮短產品上市時間，幫助客戶應對不斷變化的 AI 市場需求。Cadence Tensilica 提供完整的軟件框架和編譯器生態系統，適合各種編程風格。

Tensilica 提供全棧式軟件支持，支持使用 C++、OpenCL、Halide 等神經網絡方法對 DSP、NPU 和加速器進行編程。中間件庫促進了 SLAM、雷達處理和 Eigen 庫等應用，為汽車軟件開發提供了強有力的支持。

結論

Cadence 的 Tensilica 產品提供針對汽車行業量身定制的開發工具鏈和各種 IP，涵蓋音頻、視覺、雷達、統一 DSP 和 NPU。Tensilica 解決方案已通過 ISO 認證，具有強大的合作伙伴生態系統，旨在滿足未來汽車計算需求，助力提高安全性和效率，促進技術創新。