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    東芝車用影像識別系統晶片整合深度神經網路加速器再升級
    Dressing udstyr   2019年03月15日 星期五 瀏覽人次: [6203]

    東芝電子元件及儲存裝置株式會社宣布成功開發出新款汽車應用影像識別系統級晶片(SoC),與東芝上一代產品相比,該產品使深度學習加速器的速度提升10倍,功率效率提高4倍。該技術成果的詳情已於2月19日在舊金山舉行的2019 IEEE國際固態電路會議(ISSCC)上發表。

    自動緊急?車等先進駕駛輔助系統可提供越來越快速反應等功能,但實現這些功能需要影像識別系統級晶片在低功耗條件下,高速識別道路交通信號和路況。

    深度神經網路(DNN)是模仿大腦神經網路的演算法,與傳統模式識別和機器學習相比,DNN的識別處理精度要高得多,預計將會廣泛的應用在車用領域。而采用傳統處理器的DNN影像識別耗時較長,因依賴大量的乘積累加(MAC)計算。同時,采用傳統高速處理器的DNN尚存功耗過高問題。

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