自动驾驶、深度学习、人工智能和社会……Mobileye的CTO在CVPR演讲中还说了些什么？
06-17
Arteris IP 推动 15 家芯片公司的人工智能和机器学习创新 Interconnect IP 可以有效、快速地集成数十或数百个异构神经网络硬件加速器 11 月 14 日 - ArterisIP，创新提供商经过验证的商用片上系统（SoC）互连IP，宣布过去两年已有15家公司批准使用ArterisIP的FlexNoC互连（FlexNoC Interconnect）或Ncore缓存 Ncore缓存相干互连IP是新型人工智能的关键组件智能（AI）和机器学习系统芯片。
九家 ArterisIP 客户已公开宣布，他们已经设计或正在开发用于数据中心、汽车、消费产品和移动应用的机器学习和人工智能片上系统。
这九家公司是： 1. Movidius（英特尔）——Myriad? 超低功耗机器学习视觉处理器（VPU） 2. Mobileye（英特尔）——高级驾驶辅助系统（ADAS）EyeQ?3、EyeQ?4 和 EyeQ? 5 使用多个异构处理元件进行视觉处理和机器学习 3. NXP – 多个 ADAS 和自动驾驶系统芯片基于缓存一致性和功能安全机制实现机器学习 4. 东芝 – 在汽车 ADAS 系统芯片中使用缓存一致性和功能安全机制5. HiSilicon（华为）——自 2016 年起推出包含神经处理单元 (NPU) 的新型 Kirin 移动 AI 处理器 6. Cambricon（寒武纪）——包含多个处理单元的神经网络处理器 7. Dream Chip Technologies——一款 ADAS 图像传感器处理器，包含多个数字信号处理器（DSP）和单指令多数据（SIMD）硬件加速器 8. Nextchip – 包含多个处理器的视觉 ADAS 系统芯片 9. Intellifusion（云天励飞） – 机器学习视觉智能，包含多个异构片上硬件引擎。
除了上述已公开宣布的九家客户外，还有六家公司也在使用ArterisIP的产品来实施新的AI和机器学习硬件架构。
这六家公司是： l 两家主要的自动驾驶半导体和系统供应商 l 一家主要的消费电子半导体供应商 l 一家主要的自动驾驶飞机供应商 l 一家在新型汽车传感器技术方面处于领先地位的公司 l 一家在数据中心分析方面进行创新的公司 所有这些创新公司正在设计使用多个异构处理元件来加速机器学习和神经网络算法的片上系统。
每个系统芯片的片上互连都针对特定任务进行配置。
在此基础上，根据目标市场的需求专门设计了各种系统芯片的架构。
这些公司采用 Arteris IP 互连技术是因为： 它简化了芯片上这些不同处理引擎的集成，设计团队可以微调电源管理和服务质量 (QoS) 功能，例如路径延迟和带宽； l 支持系统关键部分的缓存一致性，从而简化软件开发并实现定制的数据流处理。
这使得系统能够重用共享缓存中的数据并利用本地累积功能，从而减少芯片面积并增加内存带宽，同时减少处理延迟和功耗； l 保护传输中和静态的数据，从而提高功能安全性诊断覆盖率，使大型超级计算机系统芯片能够满足汽车ISO 2规范的严格要求。
ArterisIP技术总监Ty Garibay表示：“为了在商业可行的系统中有效实现机器学习和可视化计算，硬件团队需要使用多种类型的硬件加速器来加速神经网络功能，加速器的类型和数量取决于性能。
、功耗、面积和成本要求。
”他说：“ArterisIP 的技术为这些团队提供了一种快速有效地将这些处理元素集成到系统中的方法，确保他们能够满足进度和功能安全要求。
“机器学习已成为我们先进互连 IP 的‘杀手锏’，这需要 FlexNoC 和 Ncore 互连提供的服务质量 (QoS)、功耗和性能，”公司总裁兼首席执行官 K. Charles Janac 说道。
动脉IP。
他说：“我们的团队很高兴能够在推动下一代神经网络、机器学习和人工智能芯片方面发挥关键作用。
”下载演示文稿以了解更多信息。
请下载标题为 《使用片上互连IP实现机器学习和神经网络芯片架构》（使用片上网络互连 IP 实现机器学习和神经网络芯片架构）的演示文稿。
关于 ArterisIP ArterisIP 提供片上系统 (SoC) 互连 IP，以加快片上系统 (SoC) 半导体的组装速度，适用于从汽车到移动电话、物联网、相机、SSD 控制器和服务器等各种应用，客户包括三星、华为/海思、Mobileye（英特尔）、Altera（英特尔）和德州仪器。
ArterisIP的产品包括Ncore缓存一致性互连IP和FlexNoC非一致性互连IP，以及包括Resilience（功能安全）和PIANO自动时序收敛在内的可选包。
使用Arteris IP产品线的客户可以降低功耗、提高性能、提高芯片设计复用率、加快系统芯片开发速度，从而降低开发和生产成本。
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