HARDWARE & SOFTWARE

09.Oktober 2019

NXP veröffentlicht Deep-Learning-Toolkit für KI-Anwendungen im Fahrzeug


NXP Semiconductors, Hersteller von Halbleitern für die Automobilindustrie, baut seine eIQ™-Entwicklungsumgebung für Machine-Learning-Software weiter aus. Mit dem eIQ Auto, einem Deep-Learning-Toolkit für Automobilanwendungen, können Kunden die Entwicklung von KI-Anwendungen, die den höchsten Automotive-Standards gerecht werden, rascher umsetzen. Das Toolkit ermöglicht die Nutzung von Deep-Learning-basierten Algorithmen für Projekte wie Bilderkennung, Autonomes Fahren, Sensordatenfusion, Fahrerüberwachung und weitere Automotive-Anwendungen.

Mit dem eIQ Auto-Toolkit sollen Kunden Anwendungen auf Desktop-, Cloud- und GPU-Umgebungen entwickeln und neuronale Netze auf einen eIQ Auto-kompatiblen S32-Prozessor portieren können. Das Toolkit und die für Automobilelektronik spezifizierte Inferenzmaschine sollen die Integration neuronaler Netze in Anwendungen mit hohen Sicherheitsanforderungen deutlich vereinfachen.

Ein gutes Beispiel dafür sei der Übergang von herkömmlichen Bilderkennungsalgorithmen auf solche, die auf Deep Learning basieren, heißt es seitens NXP. Deep Learning hält demnach sein Versprechen von besserer Genauigkeit und mehr Wartungsfreundlichkeit bei Objekterkennung- und -klassifizierung im Vergleich zu herkömmlichen Bildverarbeitungsalgorithmen. Einer Implementierung im Fahrzeug stehen jedoch bisher deutlich höhere Kosten und die Komplexität des Systems entgegen.

Das eIQ Auto-Toolkit helfe Kunden dabei, ihre Produkte schneller zur Marktreife zu bringen. Es senke den Aufwand für die Selektion und die Programmierung von integrierten Rechenkernen für alle Layer eines Deep-Learning-Algorithmus deutlich. Der automatisierte Selektionsprozess erhöht im Vergleich mit anderen Embedded-Deep-Learning-Strukturen die Leistung um den Faktor 30. Dieser Leistungsschub wird erreicht, indem die vorhandenen Ressourcen optimal genutzt werden. Darüber hinaus lassen sich Entwicklungszeit und -aufwand einsparen. Dank dieser Vorzüge könnten Entwickler ihre Anwendungen auf maximale Leistung hin evaluieren, abstimmen und schließlich realisieren.

Der wesentliche Vorteil von eIQ Auto und seiner Integration auf einem S32V-Prozessor ist die Konformität mit den für die Automobilindustrie relevanten Entwicklungsstandards und allen Anforderungen bei der Funktionalen Sicherheit. Die in eIQ Auto integrierte Automotive SPICE®-konforme Inferenzmaschine wurde nach strengsten Vorgaben entwickelt. Die S32V-Prozessoren warten mit einem hohen Grad an Funktionaler Sicherheit auf und unterstützen den ISO 26262-Standard bis zu ASIL-C genauso wie IEC 61508 und DO 178.

„Automotive-Anwendungen der nächsten Generation, die aktuell in autonom fahrende Testfahrzeuge verbaut werden, sind unhandlich, benötigen eine hohe Rechenleistung und sind für die automobile Massenproduktion noch nicht geeignet”, erklärt Kamal Khouri, Vice President und General Manager für Advanced Driver Assistance Solutions bei NXP. „Mit dem neuen eIQ Toolkit können unsere Kunden in einer Embedded-Prozessor-Umgebung neuronale Netzwerke realisieren, die sich durch höchste Sicherheit und Zuverlässigkeit auszeichnen.”

Das eIQ Auto-Toolkit von NXP beinhaltet:

· Vielfältige Ausführungsoptionen, unterstützt durch eine einheitliche APU und eine Runtime-basierte Selektion

· Eine A-SPICE-konforme Inferenzmaschine zur Optimierung der Leistung durch die Verlagerung von Tasks auf den effizientesten Beschleuniger

· Unterstützung für aktuelle CNNs/Netzwerke

· Bibliothek mit optimierten Layern und Netzwerken

Editor: Jens Stoewhase mit Pressematerial von NXP Semiconductors

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