»Tensilica«-IP-Portfolio erweitert

Neue HiFi- und Vision-DSPs

17. November 2023, 7:28 Uhr | Iris Stroh
© Cadence Design Systems

Cadence Design Systems hat seine Tensilica HiFi und Vision DSP Familien um vier neue DSPs erweitert, die auf der kürzlich vorgestellten Tensilica Xtensa LX8 Prozessor-Plattform basieren.

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Die neuen HiFi und Vision DSPs von Cadence Design Systems adressieren die steigenden Performance- und KI-Anforderungen auf Systemebene bei einem erweiterten Anwendungsspektrum - sie bieten eine höhere Performance bei unterschiedlichen Algorithmen und erreichen dabei eine höhere Energieeffizienz. Das erweiterte Portfolio umfasst den Cadence Tensilica HiFi 1s DSP und den HiFi 5s DSP für Audio/Sprach-, einfache Bildverarbeitungs- und KI-Anwendungen sowie den Tensilica Vision 110 DSP sowie den Vision 130 DSP für Bildsensor-, Kamera-, Radar- und Lidar-Anwendungen.

Xtensa LX8 Plattform und generelle Vorteile

Die neuen HiFi- und Vision-DSPs profitieren von den Vorteilen der Xtensa LX8 Plattform, wie die native »AMBA AXI«-Unterstützung, die eine geringere Latenz und eine höhere Performance durch den L2-Cache ermöglicht. Die »Branch Prediction« erlaubt eine Reduzierung der Zyklen um 5 bis 20 Prozent sowohl bei den HiFi- als auch den Vision-DSPs. Durch die Unterstützung des neuen »NeuroWeave«-SDKs (Software Development Kit) von Cadence können die DSPs mit der »Cadence Neo«-NPU (Neuronal Processing Unit) kombiniert werden, um KI-Interferenzaufgaben auszulagern.

HiFi 1s und HiFi 5s DSPs

Die neuen Tensilica HiFi DSPs verfügen über zusätzliche einfache Bildverarbeitungs- und KI-Fähigkeiten. Sie eignen sie sich somit als zusätzliche Verarbeitungsressourcen über reine Audioaufgaben hinaus, entweder als eine eigenständige Lösung oder als Ergänzung für Vision-DSPs und Neo-NPUs. Einzeln oder insgesamt betrachtet verbessern die folgenden Merkmale deutlich die Standard-Performance und verkürzen dadurch das Time-to-Market (TTM) für OEMs und Softwareentwickler drastisch:

  • Beschleunigte Gleitkomma-Berechnungen mit doppelter Genauigkeit ermöglichen eine um bis zu 30-fach höhere Performance bei gängigen Codecs, was ein einfacheres Handling für Berechnungen erlaubt, die einen höheren Dynamikbereich oder größere Genauigkeit erfordern
  • Das Hardware-/Software-Co-Design verbessert eine Auto-Vektorisierung und reduziert dadurch deutlich die Notwendigkeit für einen manuell optimierten Code, wodurch eine Quellcode-Kompatibilität über verschiedene HiFi DSPs erreicht wird
  • Neue 8-Bit-Operationen im HiFi 1s DSP beschleunigen die Bildverarbeitungs- und KI-Performance auf Kernel-Ebene im Vergleich zum HiFi 1 DSP um bis auf das Zweifache
  • Der L2-Cache erhöht die Systemleistung um bis zu 50 Prozent

Vision 110 und 130 DSPs

Der 128-Bit Tensilica Vision 110 DSP und der 512-Bit Vision 130 DSP bieten zahlreiche Performanceverbesserungen, um die zunehmenden Sensor- und KI-Aufgaben bewältigen zu können, die sich so von der CPU oder GPU auslagern lassen, bei gleichzeitig höchster Energieeffizienz. Beide DSPs bieten KI-Performanceverbesserungen um das bis zu Dreifache für bestimmte KI-Aufgaben sowie bis zum Fünffachen bei speziellen Kernels. Zusätzliche Vorteile sind:

  • Eine um bis zu 20 Prozent höhere Frequenz und eine bis zu zweifache Verbesserung bei der 16-Bit-, 32-Bit- und 64-Bit-Gleitkomma-Performance
  • Bessere Systemleistung durch iDMA-Erweiterungen, die bisher nur bei sehr leistungsfähigen Vision DSPs verfügbar sind
  • Bis zu dreifache Verbesserung bei FFT-Berechnungen (Fast Fourier Transformation) für Radaranwendungen
  • Reduzierung des Code-Speicherbedarfs durch Verbesserungen beim Code-Umfang
  • Gemeinsame SIMD- und VLIW-Architektur und Befehlssatz mit den Vision-DSP-Vorgängern gewährleisten eine einfache Softwaremigration

Verfügbarkeit

Die Tensilica HiFi und Vision DSPs unterstützen die Intelligent System Design Strategie von Cadence, die erstklassige SoC-Designs ermöglichen. Auch der HiFi 3z DSP, HiFi 4 DSP, ConnX 110 DSP, ConnX 120 DSP, MathX 110 DSP und MathX 130 DSP wurden auf die Xtensa-LX8-Plattform aktualisiert.


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