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先進汽車GPU的高速和高效開發將加速智能駕駛的更廣泛普及

2025-02-22
作者:Imagination高級首席解決方案架構師 章政
來源:Imagination
關鍵詞: Imagination GPU

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根據工業和信息化部裝備一司發布的消息:2025年1月,中國汽車產銷分別完成245萬輛和242.3萬輛,產量同比增長1.7%,銷量同比下降0.6%。其中,新能源汽車產銷分別完成101.5萬輛和94.4萬輛,同比分別增長29%和29.4%,新能源汽車新車銷量達到汽車新車總銷量的38.9%;乘用車產銷分別完成215.1萬輛和213.3萬輛,同比分別增長3.3%和0.8%。中國汽車工業在繼續保持全球產量第一的同時,也在加速電氣化進程,同時也在不斷推進智能化。圖形處理器(GPU)已經成為智能駕駛和新一代座艙中,被用以實現先進駕駛輔助(ADAS)或者自動駕駛(AD),或者處理更多的屏顯、實現人機互動和汽車與環境互動的核心處理器件之一,基于GPU開發的智駕芯片和智能座艙芯片具有廣闊的前景。

作為世界第四大芯片IP公司,Imagination在全球汽車GPU IP市場一直處于領先地位,并專為汽車市場開發了XS系列GPU,該系列最新的DXS是一款可擴展、靈活的GPU IP,專為處理駕駛艙、信息娛樂和高級駕駛輔助系統中的圖形和計算工作負載而打造。該處理器不僅以單核1.5TFLOPS的處理能力在計算性能方面引領行業同儕,而且還引入多項創新實現了分布式安全性,消除了芯片設計公司以往為實現ASIL-B等級功能安全而產生的額外開銷。目前,采用這種創新的、低成本的分布式安全機制DXS GPU已通過了ASIL-B汽車功能安全性認證。?

除了上面提到的算力和分布式安全等硬件方面的創新,Imagination還為DXS系列GPU配置了全面的計算庫和工具鏈,以期望提升開發效率和充分釋放DXS GPU的性能方面,從而進一步加速智能駕駛芯片的設計和普及。


深度優化的全新底層計算庫提升開發效率

Imagination提供的一系列底層計算庫都經過深度軟件調優。全新計算庫和人工智能工具包,可幫助軟件開發人員實現高達80%的GPU利用率。這也將加速常見計算工作負載的處理,如計算機視覺和ADAS系統感知數據的預處理和后處理。這一套與DXS GPU硬件同時完成開發的計算庫包括:

傅里葉變換加速庫(imgFFT)

傅里葉變換加速庫(imgFFT)在智能駕駛領域是處理傳感器數據的得力助手。智能汽車搭載的雷達、攝像頭等傳感器會生成海量數據,imgFFT能快速將時域數據轉換到頻域。例如,毫米波雷達不斷發射和接收電磁波,產生的時域信號經 imgFFT 處理后,車輛可清晰分辨出周邊物體的速度、距離等信息。在圖像識別方面,攝像頭拍攝的圖像數據,通過 imgFFT頻域數據分析提取,可突出圖像中的邊緣、紋理等關鍵特征,使圖像識別算法能更精準地識別道路標志、車道線以及其他車輛,幫助車輛提前做出反應,極大地提升了自動駕駛系統的環境感知能力和安全性。

線性代數庫(imgBLAS)

線性代數庫(imgBLAS)為智能駕駛中的復雜運算提供了高效支持。在路徑規劃算法里,imgBLAS的矩陣運算能力發揮著關鍵作用。當車輛規劃行駛路線時,要綜合考慮地圖數據、實時路況、自身位置等信息,這些都以矩陣形式呈現。借助 imgBLAS的矩陣乘法、加法等優化函數,車輛能快速計算出不同路徑的成本和可行性,找到最優行駛路徑。在機器學習模型訓練中,imgBLAS同樣不可或缺。像訓練用于預測交通流量的模型時,涉及大量數據的矩陣運算,imgBLAS能大幅提升運算速度,縮短模型訓練時間,使模型更快適應路況變化,為自動駕駛決策提供更準確的依據。

神經網絡庫(imgNN)

神經網絡庫(imgNN)是推動自動駕駛技術智能化的核心力量。在自動駕駛系統的深度學習模型中,imgNN為模型的訓練和推理提供了有力支持。在訓練階段,imgNN優化了模型參數更新的計算過程,加速了模型的收斂速度,使模型能夠更快地學習到圖像中各類物體的特征。在實際駕駛中,模型進入推理階段,imgNN能夠高效處理攝像頭傳來的圖像數據,迅速識別出車輛、行人、障礙物等目標,并準確判斷其位置和運動狀態,幫助車輛及時做出制動、避讓等決策,使得自動駕駛系統的反應更加靈敏、決策更加精確,有力地推動了自動駕駛技術從理論走向實際應用。

Imagination還將其開發庫與oneAPI Toolkit、TensorGraph Reference Kit進行對接和優化,無論開發者在何種架構、平臺上開發,或是使用開源框架,都能無縫使用這些庫,極大地提升了開發環境選擇的靈活性。


Imagination 的創新生態系統構建

Imagination致力于解決GPU開發的局限性問題,為開發者們提供了一套全面且極具創新性的解決方案。Imagination構建了領域專家合作伙伴的生態系統,與UXL基金會緊密合作,通過開源持續推動oneAPI標準的發展,為開發者開辟了一條清晰且便捷的道路,以便實現軟件的可移植性,并有效利用異構硬件。這一方案不僅打破了硬件廠商的壁壘,還極大地提升了開發效率,讓開發者能夠專注于算法優化和應用創新,從而在激烈的技術競爭中占據優勢。

UXL 基金會,即 Unified Acceleration Foundation,是在當前全球 GPU 開發格局下應運而生的重要組織,其愿景是打破少數廠商利用其軟件平臺與 GPU 硬件構建的封閉生態系統帶來的限制,使全球開發者可以不依賴某一特定軟件平臺進行 AI 和其他應用程序開發,從而使其他硬件廠商的 GPU 在軟件開發后解決適配上面臨的諸多困難。在此背景下,高通、谷歌、英特爾、Imagination Technologies和三星等科技巨頭聯合成立了 UXL 基金會。

UXL 基金會的目標是構建一個開源項目,打造一套能驅動多種GPU等加速器芯片的軟件和工具,使開發者的代碼能在任何機器上運行,而無需考慮具體使用何種芯片和硬件,以此推動建立開放標準的生態系統,打破硬件與軟件之間的壁壘,統一異構計算生態。UXL基金會致力于軟件開發移植和成果復用,通過構建開源項目和制定統一標準簡化開發流程。它基于oneAPI來提供跨平臺編程接口和工具,如oneDPL、oneDNN等,以促進軟件快速移植和開發效率。

因此,Imagination積極參與發起UXL 基金會,并為此提供了諸多技術貢獻,還積極支持開放社區與協作機制,推動全球的開發者可以在社區中共享代碼、分享經驗和交流創新成果。目前,Imagination及其客戶和合作伙伴通過oneAPI,攜手解決了軟件開發移植過程中遇到的許多問題,不僅有效地支持了開發者去提升開發效率,還可加速軟件移植和實現無形資產的全面復用。

全面的工具加速開發項目應用落地

Imagination的PVRTune工具為開發者提供了精確的性能分析支持。該工具專門針對包括新推出的DXS GPU在內的PowerVR器件進行硬件級別的性能深度剖析。利用PVRTune,開發者能夠實時監控GPU負載、內存帶寬等關鍵性能指標。在識別問題后,能夠迅速定位性能瓶頸,優化代碼結構,從而顯著提升應用的運行效率。PVRTune還支持多線程調試,協助開發者均衡各線程負載,預防資源沖突。通過其直觀的可視化界面,開發者可以清晰地查看性能數據,并精確調整參數,進一步優化應用性能,確保即便在復雜場景中也能保持高效運行。

此外,Imagination也致力于為開發者們提供參考計算和AI工具包,助力客戶在實際應用中充分利用計算庫。該參考計算和AI工具包已在客戶和合作伙伴的項目開發中實現了許多成功范例。例如,澎峰科技基于Imagination的計算庫構建AI解決方案,借助參考工具包,在Imagination GPU上運行各類人工智能應用,其中大語言推理引擎PerfXLM相較于CPU方案,性能提升高達100%,且移植耗時極短。

DXS GPU將Imagination 的綜合優勢全面帶入智能汽車領域

目前,已有領先汽車芯片企業購買了Imagination的DXS系列汽車GPU IP的授權,預計在不久的將來,業界將看到采用DXS GPU IP開發的高算力、具有功能安全性的智駕芯片。這些智駕芯片除了充分發揮Imagination獨特的PowerVR GPU架構、在行業內領先的HyperLane硬件隔離技術等創新,也為最終應用的開發者提供了從生態系統、底層庫、性能分析工具到參考工具包的全方位支持,有效解決了傳統開發環境的局限性問題。從而推動開發者發揮GPU技術在更靈活、更通用和生命周期更長等方面的優勢,助力智駕芯片開發者快速實現高質量創新。

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