東芝電子元件及儲存裝置株式會社宣布成功開發(fā)出新款汽車應(yīng)用影像識別系統(tǒng)級晶片(SoC)，與東芝上一代產(chǎn)品相比，該產(chǎn)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(shù)成果的詳情已於2月19日在舊金山舉行的2019 IEEE國際固態(tài)電路會議(ISSCC)上發(fā)表。

自動緊急?車等先進駕駛輔助系統(tǒng)可提供越來越快速反應(yīng)等功能，但實現(xiàn)這些功能需要影像識別系統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)路(DNN)是模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)路的演算法，與傳統(tǒng)模式識別和機器學習相比，DNN的識別處理精度要高得多，預(yù)計將會廣泛的應(yīng)用在車用領(lǐng)域。而採用傳統(tǒng)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，採用傳統(tǒng)高速處理器的DNN尚存功耗過高問題。