Атрибути на продукта

Xilinx: Програмируемите логически устройства помагат за превръщането на автономното шофиране в реалност

Автомобилната индустрия се предефинира с бързото развитие на информационните технологии и технологиите за свързване.Технологиите за самостоятелно шофиране позволяват нарастващи нива на автоматизация в автомобилите, където компютърното зрение постепенно преминава към невронна мрежа AI, което ни позволява да оптимизираме автономното шофиране с програмируема логика.В допълнение към външната среда на автомобила, има голяма тенденция към засилено вътрешно наблюдение, както на водача, така и на пътниците.Прилагането на мащабируеми технологии в този процес може да даде възможност за огромна промяна в индустрията, включително последващата трансформация на транспорта и предоставянето на услуги, както и на зараждащите се бизнес модели.

Като водещ световен доставчик на цялостни решения за програмируема логика, Xilinx има широка гама от продукти в автомобилния сектор, покриващи много различни приложения в автомобила.Наскоро Xilinx пусна два нови продукта, ZU7EB7 и ZU7EB11, като същевременно изведе технологията за автономно управление на ново ниво.На същата пресконференция Дан Айзъкс, директор Автомобилна стратегия и маркетинг на клиенти в Xilinx, сподели характеристиките на продуктите на Xilinx, предимствата на FPGA и технологията за автономно шофиране.

Интегриране на адаптивност, мащабируемост

По отношение на подготовка и опит Xilinx има много богат опит в автомобилния сектор.От доставка на 14 марки и 29 модела през 2014 г., тя нарасна до 29 марки и 111 модела през 2018 г. При автономното шофиране продуктите на Xilinx присъстват в продукти и платформи на много производители, включително Apollo на Baidu, BYD, Daimler, Magna, ZF, и Пони Смарт.Дан Айзъкс описа продуктовите устройства на Xilinx като покриващи всички възможни нужди на клиентите от малки до големи, независимо дали става дума за ръбови сензори или предконтролери за централизирана обработка.

По пътя на изследване на технологията за автономно шофиране, някои традиционни производители са склонни първо да използват панорамни пръстеновидни детектори, като се движат отвън към вътрешността на автомобила и след това правят предварителни контролери ADAS и т.н.Интернет технологичните компании като Baidu са склонни да изберат друг нетрадиционен път и да възприемат подхода за извършване на централизирани модули за обработка директно за постигане на автономно шофиране.Понастоящем продуктите и решенията на Xilinx покриват всички елементи и в двата пътя.В LiDAR, например, повече от 30 компании използват продукти и технологии на Xilinx.

Дан Айзъкс каза, че въпросът как да бъдем по-безопасни винаги е в съзнанието на Xilinx.Тъй като изискванията към сензорите продължават да нарастват, нарастват и изискванията за обработка на данни, което изисква тези системи и устройства в автомобила да са мащабируеми.Функционалността и технологията на Xilinx Autonomous Driving Central Module, както по отношение на интегриране на данни, така и на сливане на сензори, демонстрира още веднъж, че технологията на Xilinx е много мащабируема, от много малки устройства до много големи.

В допълнение, продуктите и чиповете на Xilinx са силно адаптивни и могат да отговорят на променящите се нужди, независимо дали изискват повече сензори или по-висока изчислителна производителност.Например LIDAR, има повече от 50 LIDAR компании и всички те обработват данни и събират данни по различни начини, така че искат да могат да събират данни по различни начини.Дан Айзъкс подчерта, че само един мащабируем и адаптивен продукт може да отговори на постоянното повторение на продукти и технологии.

Уникални и изгодни технологии и продукти

В системите за автономно шофиране сливането на сензори е много важна посока, която може да комбинира предимствата на различни сензори, за да осигури по-добър входен сигнал.Използвайки FPGA решенията на Xilinx, сливането на сензорни сигнали може да бъде реализирано по-добре, като по този начин предоставя големи предимства и удобство на сензорната система.Дан Айзъкс каза, че следните предимства се предлагат от продуктовите решения на Xilinx.

Първо, висока производителност и ниска латентност.Обикновено традиционните процесори, графични процесори или DSP могат да постигнат висока производителност, но не и ниска латентност.С решението на Xilinx FPGA може да се постигне едновременно висока пропускателна способност и ниска латентност, с 12x увеличение на съответния капацитет и 1/10 от потреблението на енергия на изчислителните архитектури с общо предназначение, в допълнение към много силно време.

Второ, той позволява преконфигуриране на чип и по време на работа.Това е свързано и с неговия адаптивен характер, тъй като продуктите и технологиите на Cyrix не изискват въвеждането на нови устройства, за да се даде възможност за преконфигуриране в движение.Например, в протокола MIPI, където скоростите на данни се увеличават, FPGA решенията не трябва да променят оригиналните устройства, но могат да поддържат високи скорости на данни чрез програмируеми логически промени.

Отново, FPGA решенията на Xilinx имат възможност за DFX или Dynamic Function Exchange.Няма нужда да рестартирате или изключвате устройствата, за да размените функциите между тях.Например I/O или сензорите не трябва да се променят много, но само част от програмируемата логика се използва за промяната.

Накратко, в допълнение към високата производителност и ниската латентност, продуктите и технологиите на Xilinx могат да помогнат на клиентите да постигнат динамична смяна на функции или в отдалечен хардуер, т.е. актуализации на чипове, чрез програмируема логика.Това позволява много всеобхватно и мащабируемо решение, включително I/O изискванията за отчитане на информация, както и способността за ускоряване и способността за агрегиране, предварителна обработка и разпространение на данни.Възможността да се събират всички данни от по-малките устройства на ръба за обработка и след това да се обработват с по-голямото устройство, централния предпроцесор.Заедно с ADAS, това позволява хетерогенно изчисление, като помага на векторни машини, AI машини и различни машини за постигане на хетерогенни изчисления.