CEO da Intel Brian Krzanich no Los Angeles Motor Show (automobility la), destacando a Intel Mobileye EyeQ 5, um novo drive PX sistema Xavier chip único ( SOC) é mais do que 1 vezes maior no desempenho de aprendizagem de profundidade (DL), o arquiteto de soluções de autocondução Intel e engenheiro-chefe Jack Weast diz que a Intel não é uma empresa que está particularmente orgulhoso de seu desempenho de chip, mas como discussões recentes sobre as comparações de desempenho de chips automotrizes ter aquecido, A Intel precisa explicar o desempenho de suas fichas porque a Intel está cansada de ser erroneamente julgada. De acordo com os tempos EE e auto relatórios do carro ligado, Weast reclama que os rivais da Intel e da mídia, muitas vezes incorretamente comparar NVIDIA drive PX para chips Intel Desktop PC, Indica que o chip Intel EyeQ5 usa 10 watts de potência para alcançar 24 megabits por segundo (tops) nível, em comparação com o NVIDIA drive PX Xavier pode fornecer tops desempenho, mas o consumo de energia também é de até 30 watts, Isto mostra que a eficiência da microplaqueta Intel EyeQ5 é 2,4 vezes vezes o chip NVIDIA. para a NVIDIA agora dúzia forte, esperar 2018 entrega da versão mais recente do chip de condução Pegasus SOC, Weast também disse que, apesar de Pegasus SOC é um novo produto, Mas sua eficiência ainda não está ficando melhor. NVIDIA afirma que o SOC Pegasus é até $Number tops, mas consome 500 watts, consistindo de dois NVIDIA Xavier SoC e dois chips gráficos independentes da próxima geração (GPU) e aceleradores de hardware. Neste contexto, também é curioso sobre como a Intel pretende combinar chips EyeQ5 Mobileye com microprocessadores da Intel para desenvolver uma plataforma de auto-condução que a Intel ainda é secreto sobre, e Weast diz que planeja fazê-lo logo após a mostra de eletrônicos do consumidor e.u. em janeiro de 2018 (CES 2018), expondo uma plataforma de autocondução de vários chips, a solução irá combinar EyeQ 5 SOC, o átomo de baixa potência da Intel SOC, e outros Hardwares como I/O e B-Too (Ethernet) tecnologia de rede. Intel mais cedo divulgado o seu "Go" plataforma de desenvolvimento de auto-condução em 2017, descrevendo o seu processador Atom ' C3000 ' como um chip que proporcionaria um alto desempenho por watt, combinando operações reais com designs de baixa potência. Quanto à forma como o átomo SOC irá distribuir tarefas de processamento com o chip EyeQ 5, Weast salienta que a Intel está olhando para o conjunto completo de cargas de trabalho necessárias para dirigir a partir do carro, alocando e distinguindo a carga operacional de vários chips, e o campo programável lógica Gate Array (FPGA) não será parte da Intel auto-condução multi-chip solução. . Weast explica que desde a condução requer diferentes níveis de fusão Perceptron, na aceleração de aprendizado de profundidade, a fusão perceptron parcial precisa de 1 chips para lidar com o bloco de código multithread altamente paralelo, para este chip EyeQ 5 é a solução ideal, mas ao mesmo tempo para o nível mais alto, o ambiente perceptron Fusion também tem a demanda, neste momento a unidade de processamento central (CPU) é um chip mais adequado para executar tais tarefas. Portanto, Weast apontou que a Intel acredita que para atingir um alto nível de tecnologia de autocondução sem ter que empinar todas as necessidades de processamento em um único SOC, como EyeQ 5, a Intel ainda tem uma grande oportunidade de examinar como diferentes cargas operacionais devem ser diferenciados. Weast prometeu que a Intel em breve estaria detalhando sua plataforma de chip múltiplo projetado para veículos automotrizes, e que a Intel deve ser capaz de fornecer uma comparação de nível de plataforma da unidade de NVIDIA PX com a solução Intel. É notável que Krzanich também anunciou que a Intel vai trabalhar com a Warner Brothers (Warner Brothers) para desenvolver uma auto-condução indoor reality virtual (VR) e realidade aumentada (ar) experiência de entretenimento imersivo, uma vez que tais experiências imersivas requerem enorme processamento e necessidades percebidas, É por isso que Krzanich também menciona que a sua auto solução chip de condução é melhor do que o mestre NVIDIA por causa de sua eficiência de desempenho de aprendizagem profunda.
