Le nouveau DSP de Cadence multiplie par deux les performances des applications de vision et d’IA

21 mai 2019 //Par A.Dieul
Le nouveau DSP de Cadence multiplie par deux les performances des applications de vision et d’IA
Cadence Design Systems enrichit le haut de gamme de sa célèbre famille de processeurs de signal numérique Tensilica Vision avec la référence Cadence Tensilica Vision Q7, un DSP capable d’exécuter jusqu’à 1,82 téra-opérations par seconde (TOPS).

Conçu pour répondre aux exigences de calcul croissantes des applications de vision embarquée et d’intelligence artificielle (IA), ce processeur de sixième génération offre jusqu’à 2 fois plus de performances aux applications d’IA et de calcul en virgule flottante dans un encombrement identique à son prédécesseur, le DSP Vision Q6. Le processeur Vision Q7 est spécifiquement optimisé pour les opérations de localisation et cartographie simultanées (SLAM — Simultaneous Localization And Mapping), une technique couramment utilisée par les marchés de la robotique, des drones, de la téléphonie mobile et de l’automobile pour créer ou actualiser automatiquement la carte d’un environnement inconnu, ainsi que dans le domaine de la réalité virtuelle et de la réalité augmentée (AR/VR) pour les opérations de repérage dans l’espace (inside-out tracking). 
La hausse de la demande que suscitent les capteurs d’image dans les applications en périphérie de réseau favorise la croissance du marché de la vision embarquée. Actuellement, les cas d’utilisation de la technologie de vision exigent l’association d’opérations de vision et d’intelligence artificielle, tandis que les systèmes sur puce (SoC) en périphérie de réseau nécessitent des solutions de vision et d’intelligence artificielle à la fois flexibles, performantes et peu gourmandes en énergie. De plus, les applications qui opèrent en périphérie de réseau et incluent une caméra d’imagerie doivent tre équipées d’un DSP de vision capable d’effectuer des opérations de pré- ou post-traitement avant toute tâche d’intelligence artificielle. Lors de l’exécution d’opérations de localisation et cartographie simultanées (SLAM), les SoC en périphérie nécessitent également l’utilisation d’un moteur chargé de soulager les tâches de calcul pour augmenter les performances, réduire les temps de latence et minimiser la consommation des appareils alimentés par batterie. Dans la mesure où les opérations SLAM utilisent des calculs en virgule fixe et en virgule flottante pour atteindre le niveau de précision nécessaire, tout DSP de vision utilisé pour les opérations de localisation et cartographie simultanées doit délivrer des performances supérieures pour les deux types de données. Grâce


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