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J-GLOBAL ID:202102228632976044   整理番号:21A2666796

タスク分離型制御のASIL D向け機能安全と60.4TOPS,13.8TOPS/WのCNNアクセラレータを備える12nm自動運転プロセッサ

A 12nm autonomous driving processor running 60.4 TOPS and 13.8 TOPS/W CNNs with task-separated ASIL D control
著者 (12件):
資料名:
巻: 121  号: 138(SDM2021 30-43)  ページ: 48-53 (WEB ONLY)  発行年: 2021年08月10日 
JST資料番号: U2030A  ISSN: 2432-6380  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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次世代の運転支援システムや自動運転システムにおいて,軽量かつ低コストの車載電子制御装置を実現するには,膨大な演算を実現する高い性能と空冷が実現可能な消費電力の両立が必要となる。また機能安全規格ISO26262の要求から,最も高い安全レベルのASIL Dの達成が求められる。冗長化はASIL Dを満たす方法の一つだが,面積と消費電力の大幅な増加の解決が課題である。本稿では,テストチップに搭載した性能と電力効率を両立した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アクセラレータと,CNNアクセラレータに適用したソフトウェア制御によるロックステップ機構について述べる。(著者抄録)
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分類 (2件):
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専用演算制御装置  ,  集積回路一般 
引用文献 (14件):
  • Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles, SAE J3016, SAE International, 2018.
  • Y. LeCun, B. Boser, J. S. Denker, D. Henderson, R. E. Howard, W. Hubbard, and L. D. Jackel, “Backpropagation applied to handwritten zip code recognition,” Neural Computation, vol. 1, no. 4, pp. 541-551, Dec. 1989.
  • 川本鉄馬,“自家用車の自動運転は 2025年以降? トヨタ奥地氏「NVIDIA では厳しい」,” MONOist, 2018. https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1808/08/news024.html (accessed Jul. 15, 2021).
  • J. Yoshida, “Tesla’s Kitchen-Sink Approach to AVs,” EETimes, 2019. https://www.eetimes.com/teslas-kitchen-sink-approach-to-avs/ (accessed Jul. 15, 2021).
  • “開発 No.023 リアル解体ラボ、テスラモデル3/モデルSを分解・分析,”日経BP. https://project.nikkeibp.co.jp/bpi/brand/real/theme/no023_kaitailabo/ (accessed Jul. 15, 2021).
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