AI和神经网络是物体分类、目标跟踪或路径规划等未来自动驾驶应用的基本构件。此外，它们还能够在优化许多其他汽车应用、帮助降低ECU系统的成本、改善性能和加快上市时间等方面发挥重要作用。例如，它们能够优化发动机的自动校准功能，并通过为系统中发生的物理反应建立精确的数学模型，从而减少传感器的数量。不过，与此同时，与标准算法相比，AI应用要求更高的计算能力。 而AURIX?微控制器已经能够支持某种类型的神经网络，PPU又将该微控制器的实时性和AI能力提升至一个全新的水平。例如，PPU的性能将显著高于如今的加速器，使AURIX?微控制器能够处理来自高级传感器的数据，而目前此类数据受到实时性的限制。而且PPU还能够加速递归神经网络（RNN）、多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）以及径向基函数（RBF）等AI算法。 EV处理器由新思科技的metaWare EV安全开发工具包提供支持，该工具包加快了汽车设计中兼容安全的应用软件的研发。最终集成的AURIX工具链将支持基于模型的设计、支持最新的软件设计策略，并加速汽车上市。 此外，PPU通过对卷积神经网络提供支持，有助于为完整的安全系统铺平道路，其将实现安全分层机制概念、支持深度包检测或系统平均信息量监测等入侵探测和预防系统技术。据外媒报道，人工智能（AI）和神经网络正成为研发更安全、更智能、更环保的汽车的关键因素。为了在未来的汽车微控制器中支持AI驱动的解决方案，英飞凌科技股份有限公司（Infineon Technologies AG）宣布与新思科技股份有限公司（Synopsys, Inc.）合作。英飞凌的下一代AURIX?微控制器将集成一个全新的高性能AI加速器 – 并行处理单元（PPU），而该PPU将采用新思科技的DesignWare? ARC? EV处理器IP。 AI和神经网络是物体分类、目标跟踪或路径规划等未来自动驾驶应用的基本构件。此外，它们还能够在优化许多其他汽车应用、帮助降低ECU系统的成本、改善性能和加快上市时间等方面发挥重要作用。例如，它们能够优化发动机的自动校准功能，并通过为系统中发生的物理反应建立精确的数学模型，从而减少传感器的数量。不过，与此同时，与标准算法相比，AI应用要求更高的计算能力。 而AURIX?微控制器已经能够支持某种类型的神经网络，PPU又将该微控制器的实时性和AI能力提升至一个全新的水平。例如，PPU的性能将显著高于如今的加速器，使AURIX?微控制器能够处理来自高级传感器的数据，而目前此类数据受到实时性的限制。而且PPU还能够加速递归神经网络（RNN）、多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）以及径向基函数（RBF）等AI算法。 EV处理器由新思科技的metaWare EV安全开发工具包提供支持，该工具包加快了汽车设计中兼容安全的应用软件的研发。最终集成的AURIX工具链将支持基于模型的设计、支持最新的软件设计策略，并加速汽车上市。 此外，PPU通过对卷积神经网络提供支持，有助于为完整的安全系统铺平道路，其将实现安全分层机制概念、支持深度包检测或系统平均信息量监测等入侵探测和预防系统技术。
AI和神经网络是物体分类、目标跟踪或路径规划等未来自动驾驶应用的基本构件。此外，它们还能够在优化许多其他汽车应用、帮助降低ECU系统的成本、改善性能和加快上市时间等方面发挥重要作用。例如，它们能够优化发动机的自动校准功能，并通过为系统中发生的物理反应建立精确的数学模型，从而减少传感器的数量。不过，与此同时，与标准算法相比，AI应用要求更高的计算能力。 而AURIX?微控制器已经能够支持某种类型的神经网络，PPU又将该微控制器的实时性和AI能力提升至一个全新的水平。例如，PPU的性能将显著高于如今的加速器，使AURIX?微控制器能够处理来自高级传感器的数据，而目前此类数据受到实时性的限制。而且PPU还能够加速递归神经网络（RNN）、多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）以及径向基函数（RBF）等AI算法。 EV处理器由新思科技的metaWare EV安全开发工具包提供支持，该工具包加快了汽车设计中兼容安全的应用软件的研发。最终集成的AURIX工具链将支持基于模型的设计、支持最新的软件设计策略，并加速汽车上市。 此外，PPU通过对卷积神经网络提供支持，有助于为完整的安全系统铺平道路，其将实现安全分层机制概念、支持深度包检测或系统平均信息量监测等入侵探测和预防系统技术。