自动驾驶系统运行100公里仅耗电1度?元戎启行在CES展示深度学习推理引擎

叶方 2021-01-11 20:31:40


在今年的 CES 上,L4 级自动驾驶解决方案提供商元戎启行将在线上展示其针对 L4 级自动驾驶深度学习模型研发的推理引擎 DeepRoute-Engine。

据悉,该推理引擎实现了比开源深度学习框架平均高 6 倍的推理速度——大幅提升了自动驾驶的计算效率,令自动驾驶摆脱了对高算力计算平台的依赖。


通过自研的推理引擎——DeepRoute-Engine,元戎启让 L4 级自动驾驶的感知模块,可以运行在低成本、低功耗的计算平台上。

根据元戎启行与曹操出行合作的自动驾驶车型——几何 A 的实车测试,元戎启行的自动驾驶系统,每行驶 100 公里只消耗1度电。该耗电量还包括了车内负载 2 人,空调开启,以及传感器风阻对能量的耗费。

在自动驾驶系统中,感知模块是其最核心、计算量最大的软件模块。想要提高感知模块的运行效率,就需要针对感知算法的特点、计算需求,以及计算平台的架构特点进行适配,从而驱动系统的高效运行。

一个定制的推理引擎就相当于定制的驱动器,不仅能够提高感知模块运行效率,还能提高系统可扩展性,兼容更多计算平台。

L4 级自动驾驶感知算法所使用的深度学习框架非常复杂,需要实时进行大量复杂计算。

目前市场上开源的推理引擎,大多无法处理复杂的 L4 级自动驾驶深度学习模型。

而诸如 Caffe、TensorFlow、PyTorch 这类深度学习框架,尚未针对复杂的深度学习框架进行计算优化,因此,其计算效率也差强人意。

元戎启行的推理引擎通过智能的算子融合,将推理过程中可合并的运算进行合并,大幅提高计算效率。

据悉,DeepRoute-Engine 还针对不同品牌的计算平台设计了定制的内核程序,用以执行所需的大量并行计算。

DeepRoute-Engine 目前支持包括 AMD、Nvidia、Intel 等品牌的 GPU,以及华为的车载计算平台。

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本文为汽车之心原创文章,作者:叶方,如需转载,请联系授权。违规转载法律必究。
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标签:元戎启行自动驾驶

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