Increasing investment in computing technologies and the advancements in silicon technology has fueled rapid growth in advanced driver assistance systems (ADAS) and corresponding SoC developments. An ADAS SoC represents a heterogeneous architecture that consists of CPUs, GPUs and artificial intelligence (AI) accelerators. In order to guarantee its safety and reliability, it must process massive amount of raw data collected from multiple redundant sources such as high-definition video cameras, Radars, and Lidars to recognize objects correctly and to make the right decisions promptly. A domain specific memory architecture is essential to achieve the above goals. We present a shared memory architecture that enables high data throughput among multiple parallel accesses native to the ADAS applications. It also provides deterministic access latency with proper isolation under the stringent real-time QoS constraints. A prototype is built and analyzed. The results validate that the proposed architecture provides close to 100\% throughput for both read and write accesses generated simultaneously by many accessing masters with full injection rate. It can also provide consistent QoS to the domain specific payloads while enabling the scalability and modularity of the design.


翻译:计算机技术方面的投资和硅技术的进步刺激了先进驱动器援助系统(ADAS)和相应的 SoC开发的快速增长。ADAS SoC是一个由CPU、GPU和人工智能加速器组成的多种结构。为了保证其安全和可靠性,它必须处理从高清晰视频摄像机、雷达和利达尔等多种冗余来源收集的大量原始数据,以便正确识别对象并迅速做出正确的决定。一个特定域内存结构对于实现上述目标至关重要。我们提出了一个共同的记忆结构,使ADAS应用程序的多个本地平行存取者能够进行高数据通过量。它还在严格的实时QOS限制下提供了具有适当隔离性的确定性存留时间。一个原型已经建立并进行了分析。结果证实,拟议的结构为许多使用全注射率的硕士同时生成的读写存取提供了近100 ⁇ 的读取量。它还可以为域特定有效载荷提供一致的QOS,同时使设计具有可缩性和模块性。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2018年9月5日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员