如何通过模型分片技术将大型视觉模型跨核心部署在智能座舱的不同算力单元上
在智能座舱(Smart Cockpit)系统中,视觉模型(如高分辨率感知、驾驶员/乘客监控DMS/OMS模型)往往体积庞大且计算密集。单个算力单元(如特定的NPU或DSP)可能无法提供足够的内存或吞吐量。模型分片(Model Shardin...
在智能座舱(Smart Cockpit)系统中,视觉模型(如高分辨率感知、驾驶员/乘客监控DMS/OMS模型)往往体积庞大且计算密集。单个算力单元(如特定的NPU或DSP)可能无法提供足够的内存或吞吐量。模型分片(Model Shardin...
在评估GPU、AI加速卡或高性能计算芯片的性能时,TFLOPS(Tera-Floating Point Operations Per Second,每秒万亿次浮点运算)是一个核心指标。然而,规格书上的TFLOPS数字往往是理论峰值性能,它极...
车载系统级芯片(SOC)是智能座舱的核心。随着功能越来越复杂,传统的 CPU 单核运算已无法满足需求。现代座舱依赖异构计算架构,即同时使用通用处理器(CPU)、图形处理器(GPU)和神经网络处理器(NPU)来分担工作负载。平衡这三种核心的算...