Hardware Accelerators in Autonomous Driving

要約

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の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、車両の安全な動作を確保するための意思決定を行います。
迅速、正確、信頼性の高い意思決定が重要です。
従来のコンピュータ プロセッサには、高度な自動運転タスクの認識とマシン ビジョンの要求に必要なパワーと柔軟性が不足しています。
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パフォーマンス要件を満たすのに役立つ専用のコプロセッサです。
このペーパーでは、ML アクセラレータの概要と、自動運転車のマシン ビジョンへの使用例を示します。
私たちは研究者や実務家に推奨事項を提供し、この新興分野における現在および将来の研究の軌道を強調します。

要約(オリジナル)

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.

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