論文の概要: ProAI: An Efficient Embedded AI Hardware for Automotive Applications - a
Benchmark Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05170v1
- Date: Wed, 11 Aug 2021 11:54:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-12 16:06:33.467377
- Title: ProAI: An Efficient Embedded AI Hardware for Automotive Applications - a
Benchmark Study
- Title（参考訳）: ProAI: 自動車アプリケーションのための効率的な組み込みAIハードウェア - ベンチマークスタディ
- Authors: Sven Mantowsky, Falk Heuer, Syed Saqib Bukhari, Michael Keckeisen,
Georg Schneider
- Abstract要約: 我々は,マルチタスクDNNアーキテクチャ(Multitask-CenterNet)に基づいて,技術SBCの現状を比較し,議論する。
ProAIは性能と効率の優れた組み合わせを提供し、現代のワークステーションラップトップの約2倍のFPSを管理している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1259953341639576
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Development in the field of Single Board Computers (SBC) have been increasing
for several years. They provide a good balance between computing performance
and power consumption which is usually required for mobile platforms, like
application in vehicles for Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and
Autonomous Driving (AD). However, there is an ever-increasing need of more
powerful and efficient SBCs which can run power intensive Deep Neural Networks
(DNNs) in real-time and can also satisfy necessary functional safety
requirements such as Automotive Safety Integrity Level (ASIL). ProAI is being
developed by ZF mainly to run powerful and efficient applications such as
multitask DNNs and on top of that it also has the required safety certification
for AD. In this work, we compare and discuss state of the art SBC on the basis
of power intensive multitask DNN architecture called Multitask-CenterNet with
respect to performance measures such as, FPS and power efficiency. As an
automotive supercomputer, ProAI delivers an excellent combination of
performance and efficiency, managing nearly twice the number of FPS per watt
than a modern workstation laptop and almost four times compared to the Jetson
Nano. Furthermore, it was also shown that there is still power in reserve for
further and more complex tasks on the ProAI, based on the CPU and GPU
utilization during the benchmark.
- Abstract（参考訳）: シングルボードコンピュータ(sbc)の分野における開発は、数年にわたって増加している。
それらは、Advanced Driver Assistance Systems(ADAS)とAutonomous Driving(AD)の車両におけるアプリケーションのような、モバイルプラットフォームで通常必要となる、コンピューティングパフォーマンスと消費電力のバランスが良い。
しかし、電力集約型ディープニューラルネットワーク(DNN)をリアルタイムに実行し、自動車安全統合レベル(ASIL)のような機能的安全要件を満たすことができる、より強力で効率的なSBCの必要性はますます高まっている。
ProAIは、主にマルチタスクDNNのような強力で効率的なアプリケーションを実行するためにZFによって開発されており、さらにADに必要な安全認証も備えている。
本稿では,マルチタスク・センタネットと呼ばれる電力集約型マルチタスクdnnアーキテクチャに基づいて,fpsや電力効率などの性能対策に関して,技術sbcの比較・議論を行う。
自動車用のスーパーコンピュータとして、proaiはパフォーマンスと効率の優れた組み合わせを提供し、1ワットあたりのfps数は現代のワークステーションラップトップの約2倍、jetson nanoの約4倍だ。
さらに、ベンチマーク中のCPUとGPUの使用量に基づいて、ProAIのさらに複雑なタスクにはまだ予備的なパワーがあることも示されている。
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