基于ARCv2 RISC指令集架构，新型DesignWare ARC EV7x视觉处理器采用了1、2或4核异构架构，集成了矢量DSP、矢量FPU以及神经网络加速器，能够实现集成了AES加密的各类智能汽车和消费应用。可选的DNN加速器可从880 MAC扩展至14,080 MAC，使该系统能够在典型条件下，在16纳米的鳍式场效晶体管（FinFET）工艺技术中提供高达35 TOPS的性能，是上一代ARC EV6x处理器性能的四倍。 新思科技EV处理器产品营销总监Gordon Cooper表示，EV7x处理器是EV6x处理器的优化版本，但是不只是增加了4倍的MAC，增加MAC只是增强CNN（卷积神经网络）图形性能的一个简单部分，真正关键的是改善了外部内存访问所需的内存带宽，从而使其功耗降至最低。新型处理器处理带宽的方式使其运算能力能够扩展至100 TOPS，因而能够使用更低成本的DRAM接口。 此外，需要高级图像测绘工具在增加的MAC上划分CNN图形，与EV6x处理器相比，EV7x处理器每秒帧吞吐量提升了65%。 DesignWare ARC EV7x视觉处理器的异构多核架构包括多达四个高性能VPU。每个EV7x VPU包含一个32位标量单元和一个512位宽矢量DSP，可配置为8位、16位或32位运算，用于在不同的数据流上同时进行乘法-累加。新思科技表示，该DNN加速器采用了一种特殊架构，与其他神经网络IP相比，能够更快访问内存、性能更高且功效更好。除了支持CNN，该DNN加速器还支持批量的LSTM(长短期记忆)，用于需要基于时间序列的应用，例如根据观察到的路径和速度预测行人的位置。 此外，该视觉引擎与DNN加速器并行工作，使得EV7x对于自动驾驶汽车和ADAS的应用特别高效，因为此类应用中需要多个摄像头和视觉算法同时运行。 新款EV7x处理器还重视安全性，从芯片内存到视觉引擎和DNN加速器的数据传输会受到可选择的AES-XTS加密引擎的保护。该引擎可以防止训练数据集以及面部识别和视网膜扫描等个人生物数据被利用。 该嵌入式ARC EV7x视觉处理器结合高性能视觉引擎和DNN加速器以及编程工具，可适用于各种视觉应用。据外媒报道，新思科技（Synopsys）推出了最新一代的嵌入式视觉处理器，配备了深度神经网络（DNN）加速器，为人工智能（AI）密集型边缘应用提供业界领先的运算性能-每秒35万亿次运算（TOPS）。此外，新思科技还推出了一个用于汽车高级驾驶辅助系统（ADAS）、雷达/激光雷达和车载传感器片上系统（SoC）的功能安全版本的处理器。 基于ARCv2 RISC指令集架构，新型DesignWare ARC EV7x视觉处理器采用了1、2或4核异构架构，集成了矢量DSP、矢量FPU以及神经网络加速器，能够实现集成了AES加密的各类智能汽车和消费应用。可选的DNN加速器可从880 MAC扩展至14,080 MAC，使该系统能够在典型条件下，在16纳米的鳍式场效晶体管（FinFET）工艺技术中提供高达35 TOPS的性能，是上一代ARC EV6x处理器性能的四倍。 新思科技EV处理器产品营销总监Gordon Cooper表示，EV7x处理器是EV6x处理器的优化版本，但是不只是增加了4倍的MAC，增加MAC只是增强CNN（卷积神经网络）图形性能的一个简单部分，真正关键的是改善了外部内存访问所需的内存带宽，从而使其功耗降至最低。新型处理器处理带宽的方式使其运算能力能够扩展至100 TOPS，因而能够使用更低成本的DRAM接口。 此外，需要高级图像测绘工具在增加的MAC上划分CNN图形，与EV6x处理器相比，EV7x处理器每秒帧吞吐量提升了65%。 DesignWare ARC EV7x视觉处理器的异构多核架构包括多达四个高性能VPU。每个EV7x VPU包含一个32位标量单元和一个512位宽矢量DSP，可配置为8位、16位或32位运算，用于在不同的数据流上同时进行乘法-累加。新思科技表示，该DNN加速器采用了一种特殊架构，与其他神经网络IP相比，能够更快访问内存、性能更高且功效更好。除了支持CNN，该DNN加速器还支持批量的LSTM(长短期记忆)，用于需要基于时间序列的应用，例如根据观察到的路径和速度预测行人的位置。 此外，该视觉引擎与DNN加速器并行工作，使得EV7x对于自动驾驶汽车和ADAS的应用特别高效，因为此类应用中需要多个摄像头和视觉算法同时运行。 新款EV7x处理器还重视安全性，从芯片内存到视觉引擎和DNN加速器的数据传输会受到可选择的AES-XTS加密引擎的保护。该引擎可以防止训练数据集以及面部识别和视网膜扫描等个人生物数据被利用。 该嵌入式ARC EV7x视觉处理器结合高性能视觉引擎和DNN加速器以及编程工具，可适用于各种视觉应用。
基于ARCv2 RISC指令集架构，新型DesignWare ARC EV7x视觉处理器采用了1、2或4核异构架构，集成了矢量DSP、矢量FPU以及神经网络加速器，能够实现集成了AES加密的各类智能汽车和消费应用。可选的DNN加速器可从880 MAC扩展至14,080 MAC，使该系统能够在典型条件下，在16纳米的鳍式场效晶体管（FinFET）工艺技术中提供高达35 TOPS的性能，是上一代ARC EV6x处理器性能的四倍。 新思科技EV处理器产品营销总监Gordon Cooper表示，EV7x处理器是EV6x处理器的优化版本，但是不只是增加了4倍的MAC，增加MAC只是增强CNN（卷积神经网络）图形性能的一个简单部分，真正关键的是改善了外部内存访问所需的内存带宽，从而使其功耗降至最低。新型处理器处理带宽的方式使其运算能力能够扩展至100 TOPS，因而能够使用更低成本的DRAM接口。 此外，需要高级图像测绘工具在增加的MAC上划分CNN图形，与EV6x处理器相比，EV7x处理器每秒帧吞吐量提升了65%。 DesignWare ARC EV7x视觉处理器的异构多核架构包括多达四个高性能VPU。每个EV7x VPU包含一个32位标量单元和一个512位宽矢量DSP，可配置为8位、16位或32位运算，用于在不同的数据流上同时进行乘法-累加。新思科技表示，该DNN加速器采用了一种特殊架构，与其他神经网络IP相比，能够更快访问内存、性能更高且功效更好。除了支持CNN，该DNN加速器还支持批量的LSTM(长短期记忆)，用于需要基于时间序列的应用，例如根据观察到的路径和速度预测行人的位置。 此外，该视觉引擎与DNN加速器并行工作，使得EV7x对于自动驾驶汽车和ADAS的应用特别高效，因为此类应用中需要多个摄像头和视觉算法同时运行。 新款EV7x处理器还重视安全性，从芯片内存到视觉引擎和DNN加速器的数据传输会受到可选择的AES-XTS加密引擎的保护。该引擎可以防止训练数据集以及面部识别和视网膜扫描等个人生物数据被利用。 该嵌入式ARC EV7x视觉处理器结合高性能视觉引擎和DNN加速器以及编程工具，可适用于各种视觉应用。