ANAKONDA (ZuSE-KI-AVF)

Moderne und zukünftige KI-basierte Anwendungen im Automobilbereich, wie beispielsweise autonomes Fahren, erfordern die effiziente Echtzeitverarbeitung enormer Datenmengen verschiedener Sensoren, darunter Kameras, Radar und LiDAR. Im Projekt ZuSE-KI-AVF arbeiten mehrere Universitäten und Industriepartner gemeinsam an der Entwicklung einer neuartigen, massiv parallelen Prozessorarchitektur. Diese basiert auf einem kundenspezifischen RISC-V-Hostprozessor und einem effizienten, leistungsstarken vertikalen Vektor-Coprozessor. Zusätzlich wird ein Softwareentwicklungsframework bereitgestellt, mit dem sich KI-basierte Sensorverarbeitungsanwendungen effizient programmieren lassen. Das vorgeschlagene Prozessorsystem wurde auf einem hochmodernen UltraScale+ FPGA-Board verifiziert und evaluiert. Dabei erreichte es eine Verarbeitungsleistung von bis zu 126,9 Bildern pro Sekunde (FPS) bei der Ausführung des YOLO-LITE CNN auf 224x224-Eingangsbildern. Weitere Optimierungen des FPGA-Designs und die Realisierung des Prozessorsystems in 22-nm-FDSOI-CMOS-Technologie sind geplant. [Thieu et.al.]