Tutte le applicazioni di intelligenza artificiale di atterraggio richiedono il supporto della potenza di calcolo hardware, inclusa la guida autonoma, che è attualmente molto richiesta sul mercato. Con l'aumento dei sensori di percezione ambientale come telecamere, radar a onde millimetriche, lidar e radar a ultrasuoni nelle auto, il sistema di guida autonoma raccoglierà più dati dei sensori. Il chip di calcolo della guida autonoma deve elaborare e riconciliare questi dati attraverso algoritmi per ottenere La fusione delle informazioni di veicoli, strade, persone, ecc., prende decisioni sul controllo di guida. L'aumento del numero di sensori aumenterà in modo significativo i requisiti di potenza di calcolo per i chip di elaborazione a guida autonoma.
Il miglioramento della potenza di calcolo è inseparabile dal supporto di NPU (Neural-network Processing Unit, processore di rete neurale). È una sorta di microprocessore dedicato all'accelerazione hardware dell'intelligenza artificiale (in particolare reti neurali artificiali, visione artificiale, apprendimento automatico, ecc.) basato sulla tecnologia dell'architettura specifica del dominio di DSA (Domain Specific Architecture). Rispetto a CPU e GPU, NPU è progettata per l'IA nell'architettura hardware ed è molto adatta per le operazioni di rete neurale.
Le NPU sono progettate in modo diverso dai processori generici come CPU e GPU. Considerando la versatilità dell'informatica, la maggior parte della maggiore potenza di calcolo dei processori generici non può essere convertita direttamente nel miglioramento delle capacità di elaborazione della rete neurale. Ad esempio, non ci sono miglioramenti speciali per le operazioni MAC, mentre NPU è progettato per le reti neurali, senza considerare che le reti neurali non lo sono Sono necessarie alcune unità di calcolo. Rispetto alla CPU, che è brava nell'elaborazione delle attività e nell'emissione di ordini, la GPU è brava nell'elaborazione delle immagini e nel calcolo parallelo e la NPU è migliore nell'elaborazione delle attività di intelligenza artificiale. La NPU realizza l'integrazione di storage e computing attraverso pesi sinaptici, migliorando così l'efficienza operativa.
Pertanto, possiamo trovare NPU in molti processori o SoC che supportano applicazioni AI, come l'A15 di Apple, il chip FSD di Tesla, i chip della serie Horizon's Journey, il chip Mariana X di OPPO e così via. Oltre a questi chip SoC su larga scala e ad alte prestazioni, alcuni prodotti MCU hanno iniziato a integrare moduli NPU per soddisfare le esigenze di alcune applicazioni intelligenti all'avanguardia.
In effetti, molti chip SoC che supportano l'IA vengono implementati integrando l'IP della rete neurale. In generale, l'IP della rete neurale si svilupperà in modo sincrono con gli algoritmi della rete neurale e può essere ulteriormente ampliato per soddisfare la crescente domanda di prestazioni della rete neurale.