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16.10.2019

Deep-Learning-Toolkit für KI-Anwendungen im Fahrzeug

Entwicklungs-Tool

NXP Semiconductors baut seine eIQ-Entwicklungsumgebung für Machine-Learning-Software aus. Mit eIQ Auto, einem Deep-Learning-Toolkit für Automobilanwendungen, können KI-Anwendungen entwickelt werden, die höchsten Automotive-Standards gerecht werden. Das Toolkit ermöglicht die Nutzung von Deep-Learning-basierten Algorithmen u.a. für Projekte wie Bilderkennung, Autonomes Fahren, Sensordatenfusion und Fahrerüberwachung.

© NXP

© NXP

Mit dem eIQ Auto-Toolkit können Nutzer Anwendungen auf Desktop-, Cloud- und GPU-Umgebungen entwickeln und neuronale Netze auf einen eIQ Auto-kompatiblen S32-Prozessor portieren. NXPs Toolkit und die für Automobilelektronik spezifizierte Inferenzmaschine machen die Integration neuronaler Netze in Anwendungen mit hohen Sicherheitsanforderungen einfacher.

Ein Beispiel dafür ist der Übergang von herkömmlichen Bilderkennungs-Algorithmen auf solche, die auf Deep Learning basieren. Deep Learning bietet bessere Genauigkeit und mehr Wartungsfreundlichkeit bei Objekterkennung- und –klassifizierung. Einer Implementierung im Fahrzeug standen bisher höhere Kosten und die Komplexität des Systems entgegen.

Das eIQ Auto-Toolkit senkt den Aufwand für die Selektion und die Programmierung von integrierten Rechenkernen für alle Layer eines Deep-Learning-Algorithmus. Der automatisierte Selektionsprozess erhöht im Vergleich mit anderen Embedded-Deep-Learning-Strukturen die Leistung um den Faktor 30. Dieser Leistungsschub wird erreicht, indem die vorhandenen Ressourcen optimal genutzt werden. Darüber hinaus lassen sich Entwicklungszeit und -aufwand einsparen. So können Entwickler ihre Anwendungen auf maximale Leistung hin evaluieren, abstimmen und realisieren.

Der wesentliche Vorteil von eIQ Auto und seiner Integration auf einem S32V-Prozessor ist die Konformität mit den für die Automobilindustrie relevanten Entwicklungsstandards und allen Anforderungen bei der Funktionalen Sicherheit. Die in eIQ Auto integrierte Automotive SPICE-konforme Inferenzmaschine wurde laut NXP nach strengsten Vorgaben entwickelt. Die S32V-Prozessoren bieten einen hohen Grad an Funktionaler Sicherheit und unterstützen den ISO 26262-Standard bis zu ASIL-C sowie IEC 61508 und DO 178.

Das eIQ Auto-Toolkit von NXP beinhaltet:

  • Vielfältige Ausführungsoptionen, unterstützt durch eine einheitliche APU und eine Runtime-basierte Selektion
  • Eine A-SPICE-konforme Inferenzmaschine zur Optimierung der Leistung durch die Verlagerung von Tasks auf den effizientesten Beschleuniger
  • Unterstützung für aktuelle CNNs/Netzwerke
  • Eine Bibliothek mit optimierten Layern und Netzwerken

Die eIQ Machine-Learning-Software

Die eIQ-Entwicklungsumgebung für Machine-Learning-Software von NXP ermöglicht den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen auf MCUs, den i.MX RT Crossover-MCUs und den SoCs der i.MX-Produktfamilie von NXP. Die eIQ-Software und das eIQ Auto-Toolkit umfassen Inferenzmaschinen, Compiler für neuronale Netzwerke und optimierte Libraries.

weitere Informationen

Unternehmensinformation

NXP Semiconductors Germany GmbH

Troplowitzstr. 20
DE 22529 Hamburg
Tel.: 040 56135-474

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