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賽靈思舉辦直播會(huì)議解決V2X的技術(shù)痛點(diǎn)

工程師 ? 來(lái)源:Xilinx 賽靈思 ? 作者:Xilinx 賽靈思 ? 2020-09-11 10:55 ? 次閱讀
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來(lái)源:Xilinx 賽靈思

V2X(Vehicle to Everything, 車聯(lián)萬(wàn)物),是車與外界一切交互的技術(shù),可以理解為車與外界萬(wàn)物聯(lián)系成網(wǎng),其中“X”是可變量,它替換可為 V、I、P、N 等,即:汽車與汽車(V2V)、汽車與基礎(chǔ)設(shè)施(V2I)、汽車與行人(V2P)、汽車與互聯(lián)網(wǎng)(V2N)等。隨著 V2X 的普及以及 5G 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展,廣義的 V2X 將與交通聯(lián)系更加緊密,成為智慧交通中最重要的一環(huán),將有效降低事故率和擁堵指數(shù)的下降。同時(shí),V2X 車聯(lián)網(wǎng)也將帶來(lái)自動(dòng)駕駛、智慧出行、物流集成化等多種應(yīng)用場(chǎng)景。

然而,前景是美好的,現(xiàn)實(shí)是骨感的。面對(duì)理想的 V2X 應(yīng)用,賽靈思大中華區(qū)市場(chǎng)經(jīng)理翁羽翔指出,以下三大主要痛點(diǎn),是困擾甚至阻礙 V2X 行業(yè)發(fā)展的重要因素:

1)實(shí)時(shí)性:無(wú)論是車載還是路側(cè)設(shè)備,V2X 應(yīng)用的深入都需要結(jié)合更多傳感器并使其具備邊緣端的計(jì)算及推理功能。那么,痛點(diǎn)就是如何實(shí)時(shí)完成傳感器融合和智能化處理對(duì)于芯片的要求劇增;

2) 數(shù)據(jù)稀疏化:點(diǎn)云數(shù)據(jù)是稀疏化的,通常通過(guò) GPU 實(shí)現(xiàn)的幀率太低無(wú)法滿足 V2X 應(yīng)用要求,所以如何高效的進(jìn)行稀疏的 3D 卷積操作并完成目標(biāo)檢測(cè)及分類,一直是行業(yè)痛點(diǎn);

3) 大范圍與低延遲的博弈:針對(duì)城市路口,需要更大區(qū)域的檢測(cè)和識(shí)別,而針對(duì)高速場(chǎng)景,需要極低時(shí)延的數(shù)據(jù)處理能力。高性能識(shí)別與低時(shí)延,如何兩者兼而有之?

方案來(lái)了!9月17日,10:00 – 11:00

賽靈思特?cái)y手雪湖科技共同舉辦在線直播會(huì)議,為大家?guī)?lái)基于賽靈思器件的車路協(xié)同方案,針對(duì)以上行業(yè)痛點(diǎn),該方案可以:

1) 解決實(shí)時(shí)性挑戰(zhàn):Xilinx MPSoC 平臺(tái)靈活的接口擴(kuò)展能力,以及面向邊緣端智能化處理的多核異構(gòu)架構(gòu)所帶來(lái)的優(yōu)勢(shì),可以很好的解決 V2X 的實(shí)時(shí)性需求;

2) 解決數(shù)據(jù)稀疏化挑戰(zhàn):雪湖科技的 DCU (Deep-learning Computing Unit,深度學(xué)習(xí)計(jì)算單元) 基于 MPSoC 平臺(tái),一方面可以高效實(shí)現(xiàn)稀疏數(shù)據(jù)的 3D 卷積,另一方面也可以處理圖像數(shù)據(jù),高性能地實(shí)現(xiàn)激光點(diǎn)云和視頻數(shù)據(jù)的智能化處理;

3) 尋求大區(qū)域與低時(shí)延的絕佳平衡:雪湖科技最新的激光點(diǎn)云解決方案既可以完美適配城市路口大區(qū)域監(jiān)測(cè)又能應(yīng)對(duì)高速場(chǎng)景下的極低時(shí)延的兩種場(chǎng)景。

我們誠(chéng)邀您參與本次直播課程,深入了解賽靈思攜同雪湖科技提供的 V2X 方案,相信隨著賽靈思 ACAP 產(chǎn)品推出,我們會(huì)給 V2X 行業(yè)客戶提供更高性能的平臺(tái)和更領(lǐng)先的解決方案。

圖:點(diǎn)云智能化分析效果圖

關(guān)于雪湖科技 DCU

雪湖科技的 DCU (Deep-Learning Computing Unit)基于 FPGA 芯片打造的深度學(xué)習(xí)運(yùn)算單元,為目標(biāo)檢測(cè)算法 Yolo_V3 Tiny 提供硬件加速。采用雪湖科技自主研發(fā)的 ASGARD 架構(gòu),實(shí)現(xiàn)高幀率 (127FPS)、低時(shí)延(7.9ms)的硬件加速性能。相較于 GPU Jetson TX2,擁有更高幀率(FPS 增加8倍)、更低時(shí)延(時(shí)延降低8倍)、更低功耗、更高性價(jià)比的特點(diǎn)。支持8路攝像頭輸入,支持動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分辨率輸入 (608*608、416*416、320*320、224*224),支持多路動(dòng)態(tài)輸出幀率。支持多種主流框架(Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXNet 等)。適用于自動(dòng)駕駛、工業(yè)檢測(cè)、云計(jì)算、安防檢測(cè)等高性能計(jì)算應(yīng)用。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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