6GK7443-1EX10-0XE0 以ADAS为中心的处理模型
由于多个视觉处理系统的融合被认为是驾驶辅助和自动驾驶车辆的核心，所以先进驾驶员辅助系统（ADAS）在未来的汽车架构中保持了核心地位，即使被认为是管理者中的管理者的多核视觉处理器，也已经部分被取代了。涉及DSP和整数密集型任务两者的图像实时处理，最初被认为是从静态相机或视频图像中提取信息以确定对象类型、位置和速度的问题。随着设计人员为自动驾驶车辆做准备，ADAS处理器的角色已经扩展到包括视觉、红外、超声波、激光雷达（LIDAR）和雷达图像的融合。在传统的SoC和协处理器套件中，图像预处理与CPU分开执行，并且必须通过一个或多个高速总线与CPU连接。即使ADAS架构的总线延迟得到改善，当协处理器在单独的芯片中实现时，也会付出延迟的代价。因此，将eFPGA IP与统一ADAS架构中的CPU相结合，以确保在快速变化的交通状况中有视觉、红外或雷达警报的快速响应，这是可以验证的最有效的方式。
将多个传感器源与一个ADAS内核集成在一起，提供了Speedcore IP与一个CPU并行嵌入的一种理想应用场景。 Speedcore IP支持客户将一个定制的可编程逻辑阵列嵌入到具有专用计算资源的标准化ASIC平台中（请参见下图，并请参阅第4页）。在实践中，这种集成化可以将从图像源汇总的数据写入CPU的缓存，而不是写入独立的SDRAM。 减少CPU的中断意味着对移动中汽车视野里的物体有更多的实时响应。
视觉处理器（通常来自相机输入的2D图像，尽管已包括越来越多的3D图像）可以依靠多年来在边缘提取、格式转换、色彩平衡和分辨率变化方面积累的图形处理器研究。包括Ceva和Synopsys在内的一些处理器IP供应商，也在对象分类和识别中提升了卷积神经网络的价值。以Nvidia为代表的，在这两个领域都有经验的CPU供应商，已经试图在传统的CPU / GPU任务与特定的神经网络模式识别引擎之间取得平衡。对于汽车中的神经网络子架构，正从需要高精度浮点DSP的早期成熟架构迁移到能够使用低精度DSP内核的自我培训推理引擎，Speedcore DSP64模块为新的深度学习架构提供了大量的开销。 对ADAS和视觉处理演变的一个共同认识是，实时汽车的态势感知永远不会有一个最佳的集中式ADAS处理器或SoC。总是会有意想不到的协同处理和加速任务被添加到ADAS中心内核中。
任何ADAS处理器固有的两项附加功能是传感器融合/中枢集成和网络转换。前者涉及将来自各种传感器的信息进行组合和关联：包括CMOS图像、红外、激光雷达和新兴的小型化雷达等传感器。网络转换是指以太网的主干网络与CSI-2、FlexRay、CAN甚至更早的网络协议的接口。虽然未来的一个ADAS SoC确实可以集成一个传感器中枢或一个以太网MAC，但总是会有一些新兴的功能，由CPU外部的外围逻辑极好地提供。由于传感器被聚合并且网络在输入到CPU之前在芯片内互连，所以通过减少暴露的接口来保持安全性是一个解决方案，同时通过片上集成来提高可靠性，对于许多这样的任务而言将被证明是最佳的方案。
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