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东芝车用影像识别系统晶片整合深度神经网路加速器再升级
Dressing udstyr   2019年03月15日 星期五 浏览人次: [3108]

东芝电子元件及储存装置株式会社宣布成功开发出新款汽车应用影像识别系统级晶片(SoC),与东芝上一代产品相比,该产品使深度学习加速器的速度提升10倍,功率效率提高4倍。该技术成果的详情已於2月19日在旧金山举行的2019 IEEE国际固态电路会议(ISSCC)上发表。

自动紧急?车等先进驾驶辅助系统可提供越来越快速反应等功能,但实现这些功能需要影像识别系统级晶片在低功耗条件下,高速识别道路交通信号和路况。

深度神经网路(DNN)是模仿大脑神经网路的演算法,与传统模式识别和机器学习相比,DNN的识别处理精度要高得多,预计将会广泛的应用在车用领域。而采用传统处理器的DNN影像识别耗时较长,因依赖大量的乘积累加(MAC)计算。同时,采用传统高速处理器的DNN尚存功耗过高问题。

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