TI Revela Primeiro SoC Automotivo com Acelerador de IA Dedicado

A Texas Instruments (TI) incorporou, pela primeira vez, um acelerador de IA dedicado em seu system-on-chip (SoC) automotivo, sublinhando a rápida integração de capacidades de deep-learning em sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS). O novo bloco combina o mais recente IP de processador de sinal digital (DSP) C7x da TI com um acelerador proprietário de multiplicação de matriz.

O TDA4VM, um dos SoCs inaugurais da família Jacinto 7, funde pré-processamento de sensor e analytics de dados para gerenciar entradas de uma câmera frontal de 8 megapixels, ou alternativamente quatro a seis câmeras de 3 megapixels rodando concurrentemente com radar, LiDAR e feeds ultrassônicos. Estes sensores alimentam recursos ADAS como estacionamento automatizado, enquanto deep learning permite fusão de sensores e detecção de objetos.

O TDA4VM inclui acelerador de deep-learning para ADAS, analisando dados de câmera, radar, LiDAR e ultrassom (Imagem: TI)

DSP Mais MMA

Em evento de imprensa da TI em Munique, Alemanha, o EETimes Europe conversou com Sameer Wasson, vice-presidente e gerente de unidade de negócios do negócio de processadores da TI, e Curt Moore, gerente geral e gerente de linha de produto da linha Jacinto da TI.

"Este é o primeiro SoC que tem o DSP C7x nele", disse Moore. "Adicionamos instruções vetoriais adaptadas para visão computacional, mas também construímos sobre o legado de DSP de lidar com streams massivos de dados — processando-os eficientemente e entregando resultados em tempo real."

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Figura: Diagrama Funcional do TDA4VM. (Fonte: Texas Instruments)

O novo DSP C7x se destaca no processamento de streams voluminosos de dados e realização de operações matemáticas complexas em ambientes de tempo real exigentes. Sua capacidade de streaming de dados é pareada com um acelerador de multiplicação de matriz — "o MMA" — para acelerar cargas de trabalho de deep learning.

"Chamamos carinhosamente de MMA", disse Wasson. "Com bibliotecas como TIDL (Texas Instruments Deep Learning), a complexidade do MMA é abstraída; desenvolvedores programam através do TIDL, enquanto o C7x entrega dados dentro e fora em velocidade sem precedentes."

O TDA4VM visa sistemas ADAS com envelopes de potência entre 5 W e 20 W. Na prática, soluções de câmera frontal tipicamente ficam abaixo de 7 W, enquanto casos de uso mais sofisticados — como valet parking automático — podem se aproximar do limite superior de 20 W.

A TI argumenta que implantar um SoC high-tech pode na verdade baixar o custo total do sistema para aplicações de câmera frontal.

"Com os modelos de deep learning certos, você pode evitar câmeras estéreo", disse Wasson. "Uma única lente de menor custo pode entregar desempenho equivalente, graças ao motor poderoso que compensa a entrada de sensor reduzida."

Faixa de Computação

O motor de deep learning do TDA4VM entrega 8 TOPS. Como flagship do lançamento Jacinto 7, Moore o posiciona como performer de médio alcance; variantes futuras abrangerão níveis de computação tanto menores quanto maiores. Por exemplo, um dispositivo de 2 TOPS pode ser suficiente para monitoramento de motorista ou detecção de ocupância.

"Uma das belezas do mercado automotivo é que todos estes casos de uso coexistem", disse Wasson. "Mesmo quando OEMs lançam uma nova plataforma, um único SoC pode servir múltiplas linhas de veículos, cada uma com requisitos distintos. O desafio então é garantir compatibilidade de software através desse espectro."

Moore destacou a amplitude de veículos agora incorporando ADAS — de modelos de entrada a $10–12 k a carros premium acima de $100 k.

"Motoristas em um veículo de $100 k esperam uma experiência ADAS diferente daqueles em um modelo de $12 k", ele notou. "Um pacote ADAS de $3 k parece premium no primeiro mas básico no último."

Ele também apontou restrições orçamentárias: "Mesmo grandes montadoras podem gastar apenas $10 milhões anualmente em desenvolvimento. Esse custo deve ser amortizado sobre uma frota relativamente pequena, diferente de fabricantes de handsets que enviam dezenas de milhões de unidades."

Produção em volume do TDA4VM está prevista para iniciar no segundo semestre de 2020, com unidades de pré-produção e o módulo de avaliação TDA4VMXEVM já disponíveis.