Caratteristiche del prodotto

Xilinx: i dispositivi logici programmabili aiutano a trasformare la guida autonoma in realtà

L’industria automobilistica viene ridefinita con il rapido sviluppo delle tecnologie dell’informazione e della connettività.Le tecnologie di guida autonoma stanno consentendo livelli crescenti di automazione nelle automobili, dove la visione artificiale sta gradualmente passando all’intelligenza artificiale della rete neurale, permettendoci di ottimizzare la guida autonoma con logica programmabile.Oltre all'ambiente esterno dell'auto, si registra una tendenza importante verso un migliore monitoraggio interno, sia del conducente che dei passeggeri.L’applicazione di tecnologie scalabili in questo processo può consentire un enorme cambiamento nel settore, compresa la conseguente trasformazione dei trasporti e della fornitura di servizi, nonché dei nascenti modelli di business.

In qualità di fornitore leader a livello mondiale di soluzioni complete per la logica programmabile, Xilinx offre un'ampia gamma di prodotti nel settore automobilistico, coprendo molte diverse applicazioni nell'auto.Recentemente, Xilinx ha lanciato due nuovi prodotti, ZU7EB7 e ZU7EB11, portando la tecnologia di guida autonoma a un nuovo livello.Nella stessa conferenza stampa, Dan Isaacs, Direttore della strategia automobilistica e del marketing dei clienti di Xilinx, ha condiviso le caratteristiche dei prodotti Xilinx, i vantaggi degli FPGA e la tecnologia di guida autonoma.

Integrazione adattiva e scalabilità

In termini di background ed esperienza, Xilinx ha un'esperienza molto profonda nel settore automobilistico.Dalla fornitura di 14 marchi e 29 modelli nel 2014, è cresciuta fino a 29 marchi e 111 modelli nel 2018. Nella guida autonoma, i prodotti Xilinx sono presenti in prodotti e piattaforme di molti produttori, tra cui Apollo di Baidu, BYD, Daimler, Magna, ZF, e Pony Intelligente.Dan Isaacs ha descritto i dispositivi dei prodotti Xilinx come in grado di coprire tutte le possibili esigenze dei clienti, dal piccolo al grande, che si tratti di sensori perimetrali o pre-controllori per l'elaborazione centralizzata.

Nel percorso di esplorazione della tecnologia di guida autonoma, alcuni produttori tradizionali tendono a optare innanzitutto per i rilevatori di anelli panoramici, spostandosi dall’esterno dell’auto all’interno dell’auto, quindi adottando pre-controller ADAS e così via.Le società di tecnologia Internet come Baidu tendono a scegliere un altro percorso non tradizionale e ad adottare l'approccio di realizzare direttamente moduli di elaborazione centralizzati per ottenere la guida autonoma.Al momento, i prodotti e le soluzioni Xilinx hanno coperto tutti gli elementi di entrambi i percorsi.In LiDAR, ad esempio, più di 30 aziende utilizzano prodotti e tecnologie Xilinx.

Dan Isaacs ha affermato che la questione di come essere più sicuri è sempre nella mente di Xilinx.Poiché i requisiti per i sensori continuano ad aumentare, aumentano anche i requisiti per l’elaborazione dei dati, che richiede che questi sistemi e dispositivi nell’auto siano scalabili.La funzionalità e la tecnologia del modulo centrale di guida autonoma di Xilinx, sia in termini di integrazione dei dati che di fusione dei sensori, dimostrano ancora una volta che la tecnologia di Xilinx è molto scalabile, da dispositivi molto piccoli a quelli molto grandi.

Inoltre, i prodotti e i chip Xilinx sono altamente adattivi e possono soddisfare le mutevoli esigenze, sia che richiedano più sensori o prestazioni di calcolo più elevate.Ad esempio, LIDAR, ci sono più di 50 società LIDAR e tutte elaborano e raccolgono dati in modi diversi, quindi vogliono essere in grado di raccogliere dati in modi diversi.Dan Isaacs ha sottolineato che solo un prodotto scalabile e adattivo può soddisfare la costante iterazione di prodotti e tecnologie.

Tecnologie e prodotti unici e vantaggiosi

Nei sistemi di guida autonoma, la fusione dei sensori è una direzione molto importante, che può combinare i vantaggi di diversi sensori per fornire un migliore input del segnale.Utilizzando le soluzioni FPGA di Xilinx, la fusione dei segnali dei sensori può essere implementata meglio, offrendo così grandi vantaggi e comodità al sistema di rilevamento.Dan Isaacs ha affermato che le soluzioni di prodotto Xilinx offrono i seguenti vantaggi.

Innanzitutto, throughput elevato e bassa latenza.In genere, le CPU, le GPU o i DSP tradizionali possono raggiungere un throughput elevato, ma non una latenza bassa.Con una soluzione FPGA Xilinx, è possibile ottenere contemporaneamente un throughput elevato e una bassa latenza, con un aumento di 12 volte della capacità rilevante e 1/10 del consumo energetico delle architetture informatiche generiche, oltre a tempistiche molto elevate.

In secondo luogo, consente la riconfigurazione su chip e in-run.Ciò è legato anche alla sua natura adattiva, poiché i prodotti e le tecnologie Cyrix non richiedono l'introduzione di nuovi dispositivi per consentire la riconfigurazione al volo.Ad esempio, nel protocollo MIPI, dove le velocità dei dati sono in aumento, le soluzioni FPGA non necessitano di modificare i dispositivi originali ma possono supportare velocità di dati elevate attraverso modifiche logiche programmabili.

Ancora una volta, le soluzioni FPGA di Xilinx hanno funzionalità DFX, o Dynamic Function Exchange.Non è necessario riavviare o spegnere i dispositivi per scambiare le funzioni tra loro.Ad esempio, non è necessario modificare molto gli I/O o i sensori, ma per la modifica viene utilizzata solo una parte della logica programmabile.

In breve, oltre alle prestazioni elevate e alla bassa latenza, i prodotti e le tecnologie Xilinx possono aiutare i clienti a ottenere lo scambio dinamico di funzioni o l'hardware remoto, ad esempio aggiornamenti di chip, attraverso la logica programmabile.Ciò consente una soluzione molto completa e scalabile, compresi i requisiti di I/O per il rilevamento delle informazioni, nonché la capacità di accelerare e la capacità di aggregare, preelaborare e distribuire i dati.La capacità di raccogliere tutti i dati dai dispositivi più piccoli all'edge per l'elaborazione e quindi elaborarli con il dispositivo più grande, il preprocessore centrale.Insieme ad ADAS, ciò consente il calcolo eterogeneo, aiutando i motori vettoriali, i motori di intelligenza artificiale e vari motori a raggiungere il calcolo eterogeneo.