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        新聞詳情

        安霸推出AI域控制器CV3系列SoC,單芯片即可實現ADAS及L4級自動駕駛

        http://www.kblhh.cn 2022-01-05 14:04 來源:安霸

          CV3系列汽車專用SoC以5納米超低功耗制程達到空前的單芯片500 eTOPS AI算力,同時支持高分辨率攝像頭、毫米波雷達、激光雷達和超聲波雷達。

        安霸

          2022年1月4日,美國加利福尼亞州圣克拉拉市——Ambarella(下稱“安霸”,納斯達克股票代碼:AMBA,專注AI視覺感知的半導體公司),在CES發布了最新AI域控制器芯片CV3系列。基于完全可擴展、高能效比的CVflow®架構,CV3系列SoC可為汽車行業提供業內最高的AI處理性能—算力高達500 eTOPS,比安霸上一代車規級SoC CV2系列提高了42倍。CV3搭載了多達16個Arm® Cortex-A78AE CPU內核,在支持自動駕駛系統的軟件應用所需的CPU性能上,也比上一代芯片CV2提高了30倍。CV3通過單一芯片集成多傳感器進行集中化AI感知處理(包括高像素視覺處理、毫米波雷達、激光雷達和超聲波雷達)、多傳感器深度融合以及自動駕駛車的路徑規劃,這些卓越的性能助力打造ADAS系統和L2+至L4級自動駕駛系統。即使是在惡劣的光線環境、天氣狀態和駕駛條件下,基于CV3的AI域控制器也可以實現超強的環境感知能力。

          安霸總裁兼CEO王奉民表示:“我們最新的AI域控制器芯片CV3系列,單顆芯片即可運行整套ADAS系統和自動駕駛算法,提供空前的 AI處理性能以及極高能效比。通過內置新一代ISP,以及毫米波雷達計算單元,CV3可以運行傲酷的4D成像雷達AI算法,幫助智能汽車在復雜環境條件下達到更高級別的環境感知精度,助力自動駕駛成為現實。”

          CV3標志著安霸下一代CVflow架構的首次亮相,它將繼續延續算法優先的設計理念。這推動了新架構中神經向量處理器(NVP)的發展,其AI算力高達500 eTOPS,具有業內領先的能效比,并支持神經網絡(NN)推理的行業最新進展。同時增強的NVP可以運行先進的雷達感知算法,如傲酷4D成像雷達AI算法。新的浮點通用矢量處理器(GVP)與之形成互補,可幫助NVP引擎分擔傳統的機器視覺和雷達處理,以及幫助Arm CPU分擔浮點密集型算法。

          CV3系列硬件平臺架構靈活,易于擴展,使主機廠可將其產品系列軟件架構做統一規劃,顯著降低軟件開發的成本及復雜度。平臺的可擴展性直接解決了汽車軟件日益復雜的問題,成為替代競爭對手多個分散的ADAS SoC芯片組合的另一種選擇。此外,CV3系列可使得客戶通過OTA軟件在線升級,給系統預留算力冗余,實現功能的迭代,簡化軟件開發流程,加快了新功能和應用部署的進度,大大縮短了主機廠新車型的開發時間。

          CV3芯片系列給主機廠和Tier1的產品戰略方向提供不同的選擇,從適用于前視ADAS攝像頭、滿足汽車行業監管標準的低功耗SoC,擴展到可用于L4級全自動駕駛的高端域控制器SoC。這個系列的芯片支持中央架構,也支持區域架構。除了覆蓋整個自動駕駛域外,CV3還可以同時處理艙內感知,包括駕駛員和車內感知系統。安霸的AI視覺SoC提供了獨具特色的全系列產品,支持從ADAS輔助駕駛系統到L4級自動駕駛系統,涵蓋汽車感知、記錄和路徑規劃的全方位應用。這意味著主機廠無需為其旗下不同等級的汽車產品線開發不同的軟件,而直接采用安霸統一的CVflow平臺開發,不僅大大縮減設計制造成本,還能夠更快速地投向市場以滿足市場需求。

          憑借一整套成熟的軟件工具和強大的SDK,安霸靈活的CVflow人工智能平臺可為客戶提供前所未有的產品創新機會,助力其產品在市場上脫穎而出。為保持創新能力持續增長,安霸為CVflow平臺建立了一個廣泛的軟件生態系統,并不斷移植和優化應用程序,與合作伙伴保持密切合作。

          CV3系列搭載了最新一代ISP,繼續發揮安霸在圖像處理領域的領先優勢。CV3可同時支持20路以上攝像頭通過MIPI VC方式連接,只需單顆芯片即可處理全套傳感器,如典型的L2+自動駕駛傳感器配置(例如10路攝像頭、5路毫米波雷達及大量超聲波雷達)。此外,CV3芯片帶有高性能的雙目立體視覺引擎和稠密光流引擎可提供范圍更廣的深度檢測和運動感知。

          新款中央域控制器芯片CV3系列關鍵特征

        1. 內置GPU用于3D環視渲染
        2. 支持不同域安全隔離和軟件信息安全部署的HSM(硬件級安全)
        3. 超高帶寬低延遲的PCIe接口
        4. 為OTA軟件在線升級和影子模式數據采集預留性能冗余
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