2022-07-07 09:48:38

jf_05340618: 高性能传感器具体指什么

答：比如目前汽车ADAS中使用的毫米波雷达，激光雷达和摄像头等。当然也包含其它一些需要快速响应的传感器等。

2022-07-07 09:47:44

slmxiaodai_163: 请问传感器融合主要采用什么算法？

答：演讲中会介绍，包括F相关算数运算等，比如FFT，CFAR，以及线性代数和非线性代数，以及向量运算等等了。

2022-07-07 09:48:11

褚凌越: 用Dsp来做这个事，运算精度和速度一定没问题，成本控制呢，也会比较理想吗

答：因为这些应用包含了大量的运算，所以通用处理器不太适合，一般就是DSP或特定的硬件加速器比较适合了。而硬件加速器只适用特定的应用，不太适合传感器融合系统，因为这个系统包含各种应用和运算。而向量DSP有大量的并行处理，包括VLIW，SIMD以及多核，可以很好的满足PPA的要求。

2022-07-07 09:49:34

otsuka: 如何在标量、矢量处理和AI加速功能结合中保持高速？

答：应用处理器的并行化，比如VPX中可以包含一个标量核和三个矢量核同时运行，支持512bitSIMD，支持多核系统，比如4个VPX5的核。

2022-07-07 09:50:05

kaokaohe: 新思科技的针对高性能传感器融合的DSP IP解决方案有哪些优势特点？

答：除了提供高性能的，低功耗的向量DSP之外，还提供了相关软件的支持，比如向量运算库，线性代数库，以及支持AI的NN SDK也包括视觉库 VisionSDK等。

2022-07-07 09:50:32

jf_81061714: 本方案优势是什么

答：除了提供高性能，低功耗的处理器IP之外也提供了相关软件的支持，可以加速客户芯片和软件开发，更快的推向市场。

2022-07-07 09:51:26

gjh007: 主要是针对32位的吗？

答：为向量DSP，最大512bit支持8，16，32bit

2022-07-07 09:52:09

otsuka: 如何解决DSP设计中的电磁兼容解决问题？

答：我们提供的是处理器IP，并不是SOC。

2022-07-07 09:52:10

fdgang: 有成套的方案应对语音识别和离线ai吗

答：有的，我们提供专门针对AI的NN SDK软件给客户。

2022-07-07 09:52:28

jf_65891427: 这个是使用可变矢量长度编程模型吗？

答：是的，c代码中不需要指定向量长度，编译器会根据使用的处理器能力而自动识别，编译。

2022-07-07 09:52:44

lospring33: 高精度的传感器一般对数字信号处理有哪些要求

答：这个要看具体传感器的具体应用，不同的应用，要求不同，不过目前大部分都是有大量数学运算和包含一定的AI能力的应用。

2022-07-07 09:53:05

飞天祥云: 这个方案可否用于人手机车三合一ai智能互联，预警危险？

答：这个做计算和特定AI应用的，不是用来互联的。

2022-07-07 09:53:10

happyssy: SoC DSP 即性能佳又低功耗 而且占用体积小. 怎么做到的?

答：使用了VLIW，SIMD，多核等并行处理器技术，以及Synopsys做了很多的PPA优化等。

2022-07-07 09:54:11

jully: 传感器会支持哪些类型？通讯支持哪些协议呢？

答：没有特定传感器限制，要看具体传感器的要求了。通信协议需要看客户的应用了，本身并不提供具体的通信协议。

2022-07-07 09:54:24

jf_85251578: 传感器什么样的输出信号能够接入DSP

答：要看SOC使用的接口了，VPX只是一个处理器核。一般都是数字信号了，可以使用ADC等。

2022-07-07 09:54:56

jf_55598906: dsp和传感器融合之后运用到雷达方面最远检测距离有多远

答：这个没有限定，要看使用的雷达了，目前毫米波雷达可以到200-300米。

2022-07-07 09:58:44

gjh007: 支持低功耗？

答：支持。

2022-07-07 10:01:31

htbetter: 本次主题是关于DSP IP核，主要是芯片设计？

答：提供处理器IP给SOC设计人员。

2022-07-07 10:03:22

fdgang: dsp核心用什么工具编程

答：支持Synopsys的meta ware编程，编译，调试工具。

2022-07-07 10:05:58

jf_65110085: 请问这个传感器是不是要用氮化镓材料？

答：我们提供的是DSP 处理器IP，并不提供传感器。