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Prozessor-IP aus Deutschland

»Flexibel, sehr performant und gleichzeitig energiesparend«


Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Architektur ist applikationsspezifisch optimiert

Was sind die wichtigsten technischen Parameter des v-MP4280HDX-Vision-Prozessors und wie positionieren Sie ihr IP gegenüber konkurrierenden IP-Cores, beispielsweise von Synopsys oder Ceva?

Prinzipiell bietet unsere Prozessorplattform der 4000er-Serie eine sehr hohe Rechenleistung bei extrem niedriger Leistungsaufnahme, was darauf beruht, dass wir unsere Architektur an die Klasse von Algorithmen, auf die wir uns applikationsseitig fokussieren, konsequent anpassen.

Gleichzeitig lässt sich die Architektur beliebig skalieren, von einem einzelnen Prozessorkern – der trotz seiner geringen Größe bereits erstaunlich leistungsfähig ist – bis zu einer hochperformanten Many-Core-Architektur mit mehreren hundert Prozessorkernen. So können wir eine einheitliche Prozessorplattform für alle Arten von relevanten Algorithmen aus dem Themenfeld Vision/Video/Image Processing bieten; dabei werden all diese Algorithmen hocheffizient auf demselben Datenpfad und in denselben Registern verarbeitet, sodass, anders als bei anderen Prozessorarchitekturen, der hohe Overhead vom Transfer großer Datenmengen zwischen verschiedenen Einheiten auf dem Chip entfällt. Bei der Nachfolgegeneration – v-MP6000UDX – haben wir dieses Spektrum noch massiv auf Deep Learning bzw. AI erweitert.

Wichtig ist uns dabei noch, dass unsere künftigen Prozessorfamilien softwareseitig rückwärtskompatibel sind, sodass einmal geschriebene Software wiederverwendet werden kann. Das Verwerfen eines frühen Architekturansatzes und ein Neustart mit einer ggf. nicht kompatiblen Architektur, wie häufig beim Wettbewerb zu beobachten, ist bei uns nicht der Fall.

Als Firma konzentrieren wir uns dabei zu 100 Prozent auf die Entwicklung und Optimierung dieser Architekturen und die zu adressierenden Anwendungen, während andere Anbieter eher mit oberster Priorität in Bereichen wie EDA Tools oder DSPs für Kommunikationsanwendungen aktiv sind und unser Kerngebiet nur opportunistisch abdecken.

Sie erwähnten die Nachfolgegeneration v-MP6000UDX für Deep Learning und AI. Was zeichnet diese Architektur aus?

Kurz zusammengefasst: PPA. D.h. wir sind sehr konkurrenzfähig, was die gängigen Vergleichskriterien anbelangt: Rechenleistung, Verlustleistung, Siliziumfläche. Aber nicht nur das – gleichzeitig bieten wir die bereits erwähnten Vorteile: Skalierbarkeit, Software-Rückwärtskompatibilität und v.a. die Flexibilität unserer Unified Platform, da in der Regel ja nicht ausschließlich neuronale Netze berechnet werden – auch wenn dies gemessen am vorherrschenden Hype um AI so erscheint. In fast allen Fällen gibt es zumindest einen parallelen Pfad, in dem konventionelle Algorithmen abgearbeitet werden müssen, und es finden umfangreiche Vor-und Nachverarbeitungen mittels anderer Algorithmen statt. Dadurch, dass unsere Prozessorplattform universell für alle Applikationen geeignet ist, können unsere Kunden von einer vereinfachten Baustein-Architektur profitieren: statt dedizierten Inseln für AI, Grafikberechnungen, maschinellem Sehen und ggf. verschiedenen Codecs reicht ein Subsystem basierend auf unserer v-MP6000UDX-Architektur.

Tools gelten typischerweise als K-o-Kriterium. Wie sieht es damit bei videantis aus?

Ohne entsprechende software-seitige Unterstützung wäre auch eine leistungsfähige Prozessorarchitektur, wie wir sie anbieten, nutzlos. Deshalb hat man bei videantis quasi von Beginn an parallel zur Hardware- auch Software-Entwicklung betrieben. Neben den üblichen Standard-Tools wie Compiler, Debugger, etc. bieten wir unseren Kunden auch hochoptimierte Bibliotheken an, und, seit kurzem, mit unserem v-CNNDesigner ein Werkzeug, um beliebige neuronale Netze effizient auf unserer Prozessorarchitektur abzubilden. Natürlich unterstützen wir dabei alle gängigen Frameworks und erlauben auch die Implementierung von kundenspezifischen Layern.

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