論文の概要: Hardware Accelerators in Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06054v1
- Date: Fri, 11 Aug 2023 10:07:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-14 14:24:16.270388
- Title: Hardware Accelerators in Autonomous Driving
- Title(参考訳): 自動運転におけるハードウェアアクセラレーター
- Authors: Ken Power, Shailendra Deva, Ting Wang, Julius Li, Ciar\'an Eising
- Abstract要約: ハードウェアアクセラレーターは、自動運転車がより高いレベルの自律性のためにパフォーマンス要件を満たすのを助ける特別な目的のコプロセッサである。
本稿では,MLアクセラレータの概要と,自律走行車におけるマシンビジョンの利用例を紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.317893030884531
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Computing platforms in autonomous vehicles record large amounts of data from
many sensors, process the data through machine learning models, and make
decisions to ensure the vehicle's safe operation. Fast, accurate, and reliable
decision-making is critical. Traditional computer processors lack the power and
flexibility needed for the perception and machine vision demands of advanced
autonomous driving tasks. Hardware accelerators are special-purpose
coprocessors that help autonomous vehicles meet performance requirements for
higher levels of autonomy. This paper provides an overview of ML accelerators
with examples of their use for machine vision in autonomous vehicles. We offer
recommendations for researchers and practitioners and highlight a trajectory
for ongoing and future research in this emerging field.
- Abstract(参考訳): 自動運転車のコンピューティングプラットフォームは、多くのセンサーから大量のデータを記録し、機械学習モデルを通じてデータを処理し、車両の安全な運転を保証する決定を下す。
速く、正確で、信頼できる意思決定が重要です。
従来のコンピュータプロセッサは、高度な自律運転タスクの認識とマシンビジョン要求に必要なパワーと柔軟性を欠いている。
ハードウェアアクセラレータは、自動運転車がより高いレベルの自律性のために性能要件を満たすのを助ける特別な目的のコプロセッサである。
本稿では,MLアクセラレータの概要と,自律走行車におけるマシンビジョンの利用例を紹介する。
我々は、研究者や実践者に勧告を提供し、この新興分野における現在および将来の研究の軌跡を明らかにする。
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