來源:Ambarella
單芯片行泊一體和 8 百萬像素前視 ADAS,可高效運行 Transformer
近日, Ambarella(下稱“安霸”,納斯達克股票代碼:AMBA,專注于 AI 視覺感知芯片的半導(dǎo)體公司)于今日,宣布推出基于安霸新一代 CVflow?3.0 AI 架構(gòu)的 AI 視覺系統(tǒng)級芯片(SoC) CV72AQ,面向汽車應(yīng)用市場。通過最新 CVflowTM 架構(gòu),在同等功耗下,CV72AQ 的 AI 性能比上一代產(chǎn)品 CV22AQ 提高了 6 倍,還可高效運行最新基于 Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法。高效的 AI 性能讓 CV72AQ 能夠同時支持攝像頭、毫米波雷達和超聲波雷達的融合。結(jié)合高性能的 ISP 圖像處理和 H265 編碼等豐富功能,CV72AQ 是前視 ADAS 一體機、單芯片 6V5R “行泊一體” 等解決方案的理想平臺。
在 CV72AQ 中,安霸遵循“算法優(yōu)先”設(shè)計理念,為 CVflow 3.0 架構(gòu)量身定制,從而實現(xiàn)單位能耗下的最佳 AI 性能。CV72AQ 集成了安霸新一代 ISP,在極低光照下亦能提供出色的高清圖像,繼續(xù)保持安霸在圖像信號處理行業(yè)的領(lǐng)先地位。CV72AQ 擁有高效視頻編碼器,可支持最高 8MP90(720MP/s)的圖像處理和同步視頻編碼,比上一代 CV22AQ 的性能提高 3 倍。CV72AQ SoC 的 CPU 性能比上代 CV22AQ 也提升了 2 倍,可為前視 ADAS 和多攝像頭行泊一體系統(tǒng),包括攝像頭和雷達融合提供單芯片解決方案,不僅降低了整體 BOM 成本,也降低了軟件的復(fù)雜性。
安霸總裁兼首席執(zhí)行官王奉民表示:“在不增加功耗的情況下,我們最新的 SoC CV72AQ,為業(yè)界提供更高的 AI 性能和吞吐量,繼續(xù)加速汽車市場的創(chuàng)新。通過 5 納米車規(guī)制程,和第三代 CVFlow,達到更高芯片集成度和處理效率、更高 AI 性能,使得單芯片設(shè)計的域控制器成為可能。”
安霸采用專有的 Oculii? 虛擬孔徑成像(VAI)AI 雷達技術(shù),將硬件加速集成到 CV72AQ,以實現(xiàn)與攝像機圖像數(shù)據(jù)進行融合,并可以在雷達和攝像機之間進行動態(tài)控制。安霸傲酷的雷達技術(shù)可比目前市場上其他傳統(tǒng)雷達解決方案提升 10 倍到 100 倍的分辨率。這些雷達和融合 AI 處理能力的功能可支持汽車感知系統(tǒng),即使在雨、雪和霧等惡劣天氣條件下也能正常運行,在夜間黑暗的環(huán)境里可增強攝像頭的圖像數(shù)據(jù)。
安霸 CVflow AI 開發(fā)平臺提供了一整套易用的算法開發(fā)和優(yōu)化工具,支持所有常見的機器學(xué)習(xí)框架。憑借其豐富的集成功能,以及優(yōu)秀的兼容性,這套工具支持安霸所有 CV 系列 AI SoC。通過這套 AI 工具,CV72AQ 進一步降低了產(chǎn)品設(shè)計開發(fā)成本,并最大限度地提高了軟件的可復(fù)用性。
CV72AQ 的實際應(yīng)用
l 支持分辨率高達 8MP30 的前視 ADAS,支持 1V1R 的視覺感知與毫米波雷達融合,可附加駕駛員監(jiān)控系統(tǒng) DMS。系統(tǒng)超低功耗,適合安裝在前擋風(fēng)玻璃上的一體機方案。
l 支持 5V5R/6V6R 的 ADAS + 泊車的“行泊一體”,以及 5V5R /6V5R 的多傳感器數(shù)據(jù)融合。
l 支持對多路攝像頭輸入數(shù)據(jù)同時進行高效 ISP 處理和 H265 編碼,最高可達 8MP90(720MP/s)。
l 單芯片支持 L2+ 行泊一體產(chǎn)品所需的各種 AI 算法部署。
關(guān)于安霸
安霸的產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于人工智能計算機視覺、視頻圖像處理、視頻錄制等領(lǐng)域,包括視頻安防、高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)、電子后視鏡、行車記錄儀、駕駛員及艙內(nèi)智能監(jiān)控、智能汽車無人駕駛和機器人應(yīng)用等。安霸的高性能、低功耗AI處理器提供超高清圖像處理、視頻壓縮及強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理,能夠從高分辨率視頻和雷達信息中提取有價值的數(shù)據(jù),在智能感知、傳感器融合和中央域控處理系統(tǒng)等領(lǐng)域大顯身手。欲了解更多信息,請訪問www.ambarella.com。
審核編輯黃宇
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