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實體AI推動自駕技術升級 三大效率推升AI加速器需求
現今端到端自動駕駛成為技術主流路線，連帶實體AI帶動的自駕系統推論需求，接連牽動車用SoC的設計變革。DIGITIMES以底層的硬體規格、中層的效率表現，以及上層的方案兼容性，提出AI世代下車用SoC關鍵指標九宮格，做為新世代車用SoC方案的評估架構。DIGITIMES認為，AI加速器將成為新世代車用SoC的運算核心，以滿足自駕系統執行AI推論任務時，對低運算延遲、低系統功耗及低存儲瓶頸的運算要求。...
目錄
- AI運算架構演進
- 電腦核心處理器及AI演進三階段一覽
- CPU、GPU與NPU於AI發展階段的角色分工
- NPU運算核心數學式及晶片設計參考架構
- AI推論能力牽動車用SoC設計變革
- 端到端自動駕駛架構設計及技術演進
- FSD晶片設計架構及2.0版本升級規格
- FSD NPU晶片設計架構及FSD能源效率
- AI世代車用SoC評估指標及方案設計
- AI世代車用SoC關鍵指標九宮格及關鍵業者列舉
- NVIDIA Drive Thor參考設計架構及規格配置
- 高通Snapdragon Ride Elite參考設計架構及規格配置
- Mobileye EyeQ 7H參考設計架構及規格配置
- 異質運算SoC設計參考及運算單元任務分配
- 結語
- 自駕技術轉折牽動車用SoC設計變革一覽
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