Arm анонсировала новые CPU, GPU и ISP, специально разработанные для автономных автомобильных и промышленных приложений с процессором Cortex-A78AE, графическим процессором Arm Mali-G78AE и Arm Mali-C71AE ISP1, соответственно.
Процессор Arm Cortex-A78AE
Основные характеристики и спецификации:
- Архитектура – Armv8.2-A (только AArch32 на ELO)
- Расширения – расширения Armv8.1, Armv8.2 и Armv8.3 (только инструкции LDAPR), расширения RAS, точечный продукт Armv8.4, расширения криптографии, расширения RAS
- Микроархитектура
- До 4х ядер ЦП на кластер
- Неисправный pipeline
- Неоновый индикатор/блок с плавающей запятой включен в точечный продукт INT8 и IEEE FP16
- Дополнительный блок криптографии
- 48-битная физическая адресация (PA)
- Система памяти и внешние интерфейсы
- От 32 КБ до 64 КБ L1 I-Cache / D-Cache
- От 256 КБ до 512 КБ кэш-памяти L2
- Дополнительный кэш L3 от 512 КБ до 4 МБ
- Поддержка ECC
- LPAE
- Интерфейсы шины – AMBA ACE или CHI
- Дополнительный ACP, периферийный порт
- Поддержка функциональной безопасности – ASIL D Systematic1 и ASIL D Diagnostic2
- Безопасность – TrustZone
- Прерывания – внешний контроллер GICv4
- Универсальный таймер – Armv8-A
- Ненавязчивая отладка (трассировка)
Cortex-A78AE приходит на смену процессорам Cortex-A76AE и обеспечивает повышение производительности на 30% при той же эффективности энергопотребления, повышение производительности на 25% при той же общей мощности или снижение на 60% мощности при том же уровне производительности.
Cortex-A78AE поддерживает DynamIQ, а высокопроизводительные ядра обычно сочетаются с ядрами с низким энергопотреблением Cortex-A65AE в автомобильной SoC. Более подробную информацию вы найдете на странице разработчика и в блоге сообщества Arm.
Arm Mali-G78AE GPU
Mali-G78EU – это самый первый автономный/автомобильный графический процессор от компании, разработанный для обеспечения функциональной безопасности и предлагающий следующие ключевые функции:
- Настраивается от 1 до 24 ядер
- Сглаживание – 4x/8x/16x MSAA (сглаживание с несколькими выборками)
- Поддержка API
- OpenGL ES 1.1, 2.0, 3.1, 3.2
- Vulkan 1.1, 1.2
- OpenCL 1.1, 1.2, 2.0 Full profile
- OpenGL SC 1.0, 2.0
- Интерфейс шины – AMBA 5 ACE, ACE-LITE и AXI
- Кэш L2 – настраиваемый 256 КБ – 4 МБ
- Адаптивное масштабируемое сжатие текстур (ASTC) – низкий динамический диапазон (LDR) и высокий динамический диапазон (HDR); поддерживает как 2D, так и 3D изображения.
- Arm Frame Buffer Compression (AFBC) – Версия 1.3
Графический процессор поддерживает стандарты автомобильной и промышленной безопасности, чтобы помочь производителям соответствовать требованиям ASIL B/SIL 2, и добавляет такие функции, как гибкое разбиение на разделы и виртуализация, для изоляции различных графических и вычислительных задач и повышения надежности.
Опять же, вы найдете более подробную информацию как на странице разработчика Arm, так и в соответствующем сообщении в блоге.
Arm Mali-C71AE ISP
Для автономных транспортных средств и роботов требуется двадцать входов для камер, поэтому для Arm имеет смысл представить процессор обработки сигналов изображения Mali-C71AE (ISP) с поддержкой до четырех камер реального времени или 16 буферизованных камер с общей пропускной способностью 1,2 ГП/с (Гигапиксель в секунду).
ISP также поддерживает расширенное пространственное (2D) шумоподавление («Sinter»), профилирование шума для каждой экспозиции и коррекцию хроматической аберрации, объединяет 400 схем обнаружения неисправностей, чтобы гарантировать надежность данных, и обеспечивает поддержку для независимого управления динамическим диапазоном как для оптимального человеческого зрения (дисплей), так и для приложений компьютерного зрения (CV). Более подробную информацию о Mali-C71AE ISP можно найти в сообщении с объявлением.
Новый процессор Arm Mali-78AE, графический процессор Mali-G78AE и Mali-C71AE ISP вскоре должны появиться в SoC, используемых в приложениях, когда функциональная безопасность имеет решающее значение от интеллектуального производства до улучшения приложений ADAS и цифровой кабины в автомобилестроении.
Выражаем свою благодарность источнику из которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.