CEVA：为汽车人工智能提供未来保障进而管理终身成本

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在可预见的未来，汽车和卡车的使用寿命预计将持续10到20年，这对电子产品的可靠性产生了相应的影响，这一点我们已经知道。更具挑战性的是管理汽车人工智能系统的长期服务时间，特别是考虑到人工智能技术的飞速发展，以及需要对发现的现场服务问题或法规变化进行管理更新。召回车辆进行硬件升级无疑是太过昂贵的做法。同样的，汽车人工智能软件模型服务更新将依赖于可扩展系统，以支持服务技术人员在许多地点处理许多产品线。硬件和软件必须同时具备可扩展性，以支持并简化在车辆使用寿命内的长期更新，并且要支持不断改进的新车架构。

www.laoyaoba.com/, May. 14, 2024 – 

为汽车人工智能硬件提供未来保障

汽车人工智能正在迅速融入车辆的各个方面，不仅在ADAS等明显的功能中使用智能视觉和汽车周围测距，现在还包括用于电动汽车智能电池管理，用于车厢监控系统以跟踪驾驶员意识和乘客状态，以及用于智能降噪的信息娱乐系统。这些智能功能是在分布在汽车周围的定制人工智能处理器上运行的，而我们必须确保这些处理器能够适应未来汽车架构和人工智能技术的演进。

"演进"在这里是一个重要的限制因素。人工智能基础模型偶尔会发生重大的革命性飞跃，比如从卷积神经网络（CNN）到Transformer的模型架构，但更常见的情况是，模型会在汽车生命周期内甚至产品线中以较小的步骤不断演进。如果将人工智能模型看作一个图形，那么许多子图形可以被重复使用，一些子图形可能会被添加或修改，而图形之间的顺序阶段可能会被优化。如果硬件平台的扩展性能足够强，能够处理从经典深度神经网络（DNN）到生成模型等不同类型的图形，而且在性能和功耗上具有竞争力，那么它应该能够处理这种模型演进的水平。但有一个重要的注意事项，将在下一节讨论。

Ceva NeuPro-M是一个非常强大的NPU IP系列，它为嵌入式汽车人工智能设计奠定了基础。这是一个可扩展平台，可根据这些需求进行配置。NeuPro-M可并行运行1到8个引擎，每个引擎都包含一个混合精度神经引擎、一个补充激活单元和一个最先进的稀疏性引擎，可管理权重和数据中任何形式的稀疏性。NeuPro-M与矢量处理单元（VPU）一起，它们共享该该引擎的本地内存，以最大化本地吞吐量。由一个本地控制器负责协调这些功能之间的流程。由一个通用子系统提供引擎之间的顶层协调、下一级共享内存、权重和数据的压缩和解压缩，以及与主机设计的接口。

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