高精度的模塊及光學處理流程
發布時間:2020/11/5 22:21:00 訪問次數:734
IVP的高性能體現在可以實現復雜的算法,例如動作檢測和規格化互相關運算,常用于高精度的模塊及特征匹配和光學處理流程中。以動作檢測為例,采用256*16像素的搜索范圍和9*3像素的模塊大小,處理1920*1080像素的16bit數據,IVP每個周期可以找到142處差異點。而對16位像素數據進行32位精度的規格化互相關處理,可以每秒完成1百萬個8*8模塊的計算。
專利化的圖像和計算機視覺處理算法,都能夠順利在IVP上運行,因為IVP具備TensilicaDPU通用的C語言編程模式。Tensilica還建立了合作伙伴網絡,為客戶提供移植好的,高效的第三方圖像處理算法軟件。已經將其先進的圖像處理算法移植至IVP DPU的公司包括Almalence、Irida Labs、Dream Chip Technologies和Morpho。
為了跟上快節奏的分辨率和單幀速率的要求,該架構包括了一個集成的DMA(直接存儲器存取)傳輸引擎,擁有高達10 GB /秒的吞吐量。
存儲器每個周期吞吐量為1024比特(64*16像素/周期)。IVP還有許多特有的圖像處理功能,可以加速8 位、16 位和32位的像素數據和視頻采樣處理。
IVP的能效非常高,在28nm HPM,RVT制程下,采用自動綜合,布局布線流程,完成1080p30幀16bit像素整體圖像處理的功耗僅為10.8 mW。整體圖像處理是人臉和物體檢測以及手勢識別功能中最常用的算法。
低功耗的ConnX BBE16 DSP是研究分析多標準DTV解調器方案和實現通用DTV解調引擎的理想選擇,可通過其獨特的獨立于系統總線的接口與硬件加速器輕松連接,從而加快數據傳輸,常用于與FEC(前向糾錯)和其他解調器模塊的通信。設計人員通過Tensilica自動化工具,可輕松定制處理器架構、修改I/O接口、運算單元參數和存儲器子系統。由于Tensilica可完全用C語言編程并提供C函數自動映射,將解調算法利用專用DSP指令來實現,因此相比大部分的DSP,編程更加容易。
得到Tensilica和Ubiso的高質量IP和支持。我們需要一個經驗證的、低成本、低功耗、頂級的DSP IP來確保我們的平臺搭建成功。
IVP的高性能體現在可以實現復雜的算法,例如動作檢測和規格化互相關運算,常用于高精度的模塊及特征匹配和光學處理流程中。以動作檢測為例,采用256*16像素的搜索范圍和9*3像素的模塊大小,處理1920*1080像素的16bit數據,IVP每個周期可以找到142處差異點。而對16位像素數據進行32位精度的規格化互相關處理,可以每秒完成1百萬個8*8模塊的計算。
專利化的圖像和計算機視覺處理算法,都能夠順利在IVP上運行,因為IVP具備TensilicaDPU通用的C語言編程模式。Tensilica還建立了合作伙伴網絡,為客戶提供移植好的,高效的第三方圖像處理算法軟件。已經將其先進的圖像處理算法移植至IVP DPU的公司包括Almalence、Irida Labs、Dream Chip Technologies和Morpho。
為了跟上快節奏的分辨率和單幀速率的要求,該架構包括了一個集成的DMA(直接存儲器存取)傳輸引擎,擁有高達10 GB /秒的吞吐量。
存儲器每個周期吞吐量為1024比特(64*16像素/周期)。IVP還有許多特有的圖像處理功能,可以加速8 位、16 位和32位的像素數據和視頻采樣處理。
IVP的能效非常高,在28nm HPM,RVT制程下,采用自動綜合,布局布線流程,完成1080p30幀16bit像素整體圖像處理的功耗僅為10.8 mW。整體圖像處理是人臉和物體檢測以及手勢識別功能中最常用的算法。
低功耗的ConnX BBE16 DSP是研究分析多標準DTV解調器方案和實現通用DTV解調引擎的理想選擇,可通過其獨特的獨立于系統總線的接口與硬件加速器輕松連接,從而加快數據傳輸,常用于與FEC(前向糾錯)和其他解調器模塊的通信。設計人員通過Tensilica自動化工具,可輕松定制處理器架構、修改I/O接口、運算單元參數和存儲器子系統。由于Tensilica可完全用C語言編程并提供C函數自動映射,將解調算法利用專用DSP指令來實現,因此相比大部分的DSP,編程更加容易。
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