TI dévoile son premier SoC automobile avec accélérateur IA dédié

Texas Instruments (TI) a, pour la première fois, intégré un accélérateur IA dédié dans son système sur puce (SoC) automobile, soulignant l'intégration rapide des capacités d'apprentissage profond dans les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS). Le nouveau bloc combine le dernier IP de processeur de signal numérique (DSP) C7x de TI avec un accélérateur de multiplication matricielle propriétaire.

Le TDA4VM, l'un des premiers SoC Jacinto 7, fusionne le prétraitement des capteurs et l'analytique de données pour gérer les entrées d'une caméra frontale de 8 mégapixels, ou alternativement de quatre à six caméras de 3 mégapixels fonctionnant simultanément avec radar, LiDAR et ultrasons. Ces capteurs alimentent des fonctions ADAS telles que le stationnement automatisé, tandis que l'apprentissage profond permet la fusion de capteurs et la détection d'objets.

Le TDA4VM inclut un accélérateur d'apprentissage profond pour ADAS, analysant caméra, radar, LiDAR et données ultrasonores (Image : TI)

DSP plus MMA

Lors d'un événement presse TI à Munich, Allemagne, EETimes Europe s'est entretenu avec Sameer Wasson, vice-président et responsable de l'unité d'affaires processeurs de TI, et Curt Moore, directeur général et responsable de la ligne de produits Jacinto de TI.

« C'est le premier SoC qui a le DSP C7x dessus », a déclaré Moore. « Nous avons ajouté des instructions vectorielles adaptées à la vision par ordinateur, mais nous nous sommes aussi appuyés sur l'héritage DSP de gestion de flux de données massifs — les traitant efficacement et délivrant des résultats en temps réel. »

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Figure : Diagramme fonctionnel TDA4VM. (Source : Texas Instruments)

Le nouveau DSP C7x excelle au traitement de flux de données volumineux et à l'exécution d'opérations mathématiques complexes dans des environnements temps réel exigeants. Sa capacité de flux de données est couplée à un accélérateur de multiplication matricielle — « le MMA » — pour accélérer les charges de travail d'apprentissage profond.

Sameer Wasson (Image : TI)

« Nous l'appelons affectueusement le MMA », a dit Wasson. « Avec des bibliothèques comme TIDL (Texas Instruments Deep Learning), la complexité du MMA est abstraite ; les développeurs programment via TIDL, tandis que le C7x gère les données entrée/sortie à une vitesse sans précédent. »

Le TDA4VM cible les systèmes ADAS avec des enveloppes de puissance entre 5 W et 20 W. En pratique, les solutions caméra frontale restent généralement sous 7 W, tandis que les cas d'usage plus sophistiqués — comme le stationnement automatique avec valet — peuvent approcher la limite supérieure de 20 W.

TI argue que le déploiement d'un SoC haute technologie peut en fait réduire le coût global du système pour les applications caméra frontale.

« Avec les bons modèles d'apprentissage profond, vous pouvez éviter les caméras stéréo », a dit Wasson. « Un seul objectif moins coûteux peut délivrer une performance équivalente, grâce au moteur puissant qui compense l'entrée capteur réduite. »

Gamme de calcul

Curt Moore (Image : TI)

Le moteur d'apprentissage profond du TDA4VM délivre 8 TOPS. En tant que lancement phare Jacinto 7, Moore le positionne comme un performeur milieu de gamme ; de futures variantes couvriront des niveaux de calcul inférieurs et supérieurs. Par exemple, un dispositif 2 TOPS peut suffire pour la surveillance du conducteur ou la détection d'occupation.

« Une des beautés du marché automobile est que tous ces cas d'usage coexistent », a dit Wasson. « Même quand les OEM déploient une nouvelle plateforme, un seul SoC peut servir plusieurs gammes de véhicules, chacune avec des exigences distinctes. Le défi est alors d'assurer la compatibilité logicielle sur ce spectre. »

Moore a souligné la breadth de véhicules incorporant maintenant l'ADAS — des modèles d'entrée à 10–12 k$ aux voitures premium au-dessus de 100 k$.

« Les conducteurs dans un véhicule à 100 k$ s'attendent à une expérience ADAS différente de ceux dans un modèle à 12 k$ », a-t-il noté. « Un pack ADAS à 3 k$ semble premium dans le premier mais basique dans le second. »

Il a aussi souligné les contraintes budgétaires : « Même les grands constructeurs peuvent ne dépenser que 10 millions $ par an en développement. Ce coût doit être amorti sur une flotte relativement petite, contrairement aux fabricants de smartphones qui expédient des dizaines de millions d'unités. »

La production en volume du TDA4VM doit commencer au second semestre 2020, avec des unités de pré-production et le module d'évaluation TDA4VMXEVM déjà disponibles.