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如何打造一颗好的自动驾驶AI芯片
2022/01/20 19:00:00
课程讲师
罗恒 地平线 BPU算法负责人

2011年博士毕业于上海交通大学,后随图灵奖得主 Yoshua Bengio 进行博士后研究。2016 年加入地平线,主导地平线 BPU 算法、工具链相关产品研发工作,先后推动了中国首款边缘 AI 芯片、首款车规级 AI 芯片的诞生。2020年获得“第十届吴文俊人工智能专项奖”芯片项目一等奖。

罗恒
地平线 BPU算法负责人

2011年博士毕业于上海交通大学,后随图灵奖得主 Yoshua Bengio 进行博士后研究。2016 年加入地平线,主导地平线 BPU 算法、工具链相关产品研发工作,先后推动了中国首款边缘 AI 芯片、首款车规级 AI 芯片的诞生。2020年获得“第十届吴文俊人工智能专项奖”芯片项目一等奖。

课程提纲
  • AI对计算带来新需求
  • 如何衡量自动驾驶AI芯片的性能
  • 自动驾驶AI芯片设计的挑战
  • 自动驾驶AI芯片的软硬件架构设计
课程简介

TOPS(Tera Operations Per Second),即每秒钟进行的万亿次计算,是AI芯片最常用的算力单位,一般来说TOPS值越高,芯片的性能越强。TOPS的大小主要由芯片内计算资源的数量和主频高低决定,可以说,用TOPS的值来评价一款AI芯片的性能非常“客观”。

但在现实中,一款AI芯片虽然理论TOPS值很高,但是在实际应用中性能并不能充分发挥出来。就像大象有2570亿个神经元,人脑只有860亿个神经元,但其智商上限却仅相当于人类四五岁的孩童。所以衡量一款AI芯片的性能,也绝不能仅看硬件指标,其面向场景所能达到的真实性能表现更为重要。

在算法演进日新月异的今天,也许将不同新模型在芯片上直接实测是一个好办法。这样就可以在确定精度的情况下,选择每秒准确识别图像帧率FPS(frame per second,每秒准确识别帧率) 最高、计算最快的芯片。更高的FPS会给自动驾驶车辆带来更快速的感知、更低的计算延时,也就意味着更高的安全性和行驶效率。

也正因为对算法在芯片上运行效率的更高追求,地平线成为了继Mobileye、英伟达后第三个实现专用ADAS芯片规模化量产的厂商。目前地平线征程系列芯片被广泛搭载在多家主流车厂的明星车型上,2021年7月最新发布的征程5更是获得了8家顶级汽车品牌的合作意向。

征程5是地平线第三代车规级产品,兼具大算力和高性能,单颗芯片AI算力128 TOPS,支持16路摄像头感知计算,能够支持自动驾驶所需要的多传感器融合、预测和规划控制等需求。

1月20日,地平线在智东西公开课开设的「地平线AI芯片技术专场」将正式开讲。地平线BPU算法负责人罗恒博士将就《如何打造一颗好的自动驾驶AI芯片》这一主题进行直播讲解。

罗恒博士毕业于上海交通大学,后追随图灵奖得主 Yoshua Bengio 进行博士后研究。罗恒博士主导了地平线BPU 算法、工具链相关产品的研发工作,先后推动了中国首款边缘 AI 芯片、首款车规级 AI 芯片的诞生,并在2020年获得“第十届吴文俊人工智能专项奖”芯片项目一等奖。

在此次专场中,罗恒博士将围绕AI对计算带来的新需求、如何衡量自动驾驶AI芯片的性能、AI芯片设计面临的挑战、自动驾驶AI芯片的软硬件架构设计等方面进行系统讲解。针对自动驾驶AI芯片设计的关键,罗恒博士将从算法的高速演进对摩尔定律带来的挑战和自动驾驶技术路线分歧两个维度进行深入分析。

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