ケイデンスのTensilica新製品 Vision Q7 DSP、車載、AR/VR、モバイル、監視カメラの市場に向け、ビジョン、AI処理のパフォーマンスを2倍高速化

SLAMアルゴリズムに向けて最適化された命令セットの強化により、最大1.82TOPSのパフォーマンスを提供

 

 ケイデンス・デザイン・システムズ社(本社:米国カリフォルニア州サンノゼ市、以下、ケイデンス)は、5月15日(米国現地時間)、Tensilica(R) Vision DSP製品群を拡張し、最大1.82 TOPS(tera operations per second)のパフォーマンスを提供する新製品Cadence(R) Tensilica Vision Q7 DSPについて発表しました。

 組み込み向けビジョン、AIアプリケーションにおいてますます高まる演算要求に対応するために、Vision Q7 DSPは、前世代の製品Vision Q6 DSPと同じ面積で比較して2倍のAIおよび浮動小数点演算パフォーマンスを提供します。Vision Q7 DSPは、車載、ロボット、ドローン、モバイルなどの市場で広く使われているSLAM(simultaneous localization and mapping)アルゴリズムに特化して最適化されており、未知の環境のマップを自動で生成、修正すると共に、AR/VRなどに向けてはインサイドアウトなトラッキングをサポートします。さらに詳細については、 http://www.cadence.com/go/visionq7 をご参照下さい。

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 エッジ側のアプリケーションにおいてイメージセンサーに対する需要はますます高まっており、組み込み向けビジョン市場の成長を牽引しています。今日のビジョン向けアプリケーションにおいては、ビジョンとAIの処理を合わせて行うことが求められており、エッジ向けSoCの開発においては極めて柔軟性が高く、高速で低消費電力のビジョン、AIソリューションが必要となります。さらに、イメージングカメラなどのエッジ側のアプリケーションにおいてもAI処理の前にプリあるいはポストプロセッシングを実行するためのビジョン向けDSPが求められます。SLAMアルゴリズムの実行と共に、エッジ側のSoCにはパフォーマンスの向上およびレイテンシの低減が求められ、さらにバッテリー駆動のデバイスに対しては消費電力を更に削減するためのオフロード演算エンジンも必要になります。SLAMアルゴリズムにおいては、必要な精度を達成するために固定小数点、浮動小数点演算を共に活用するので、SLAMに対応するビジョンDSPは両方のデータタイプに対してさらに高いパフォーマンスを提供することが求められます

 ※以下は添付リリースを参照

 

 

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