ベンチマークは、ADASSoCメトリックの分類に役立ちます

自動車用チップ企業は、先進運転支援システム用に設計されたシステムオンチップについて常に語っています。

しかし、記者、アナリスト、そして最も重要な自動車メーカーである私たちの残りの人々は、どのようにして1つのADAS SoCを別のADASSoCと区別できるでしょうか。

真実は、私たちはできません。科学的なツールとベンチマークがないため、ベンダーの言葉を借りる以外に選択肢はほとんどありません。または、Intel / MobileyeのEyeQ5とNvidiaのXavierを比較するために、1秒あたりの兆操作（TOPS）などの不完全な測定値に依存しています。これはおそらくバムステアです。

約1か月前、組み込みハードウェアのベンチマークを開発する業界コンソーシアムであるEEMBCは、自動運転ベンチマークスイートである「ADASMark」を公開しました。これは現在ライセンスで利用可能です。

EEMBCによると、新しいツールスイートは、ティア1や自動車メーカーが、独自のADASシステムを設計する際に、CPUからGPU、ハードウェアアクセラレータに至るまでのコンピューティングリソースの使用を最適化できるように設計されています。

The LinleyGroupのシニアアナリストであるMikeDemlerは、ADASMarkを歓迎し、「これが単なる抽象的なパフォーマンスメトリックではなく、実際のワークロードを使用していることを確認できてうれしいです」と述べています。デムラー氏によると、カルガリーを拠点とするエンジニアリング設計サービス会社であるAU-Zone Technologiesや、NXPセミコンダクターズやテキサスインスツルメンツなどのチップベンダーが参加したことで、EEMBCのテストはBaiduの一般的なDeepBenchよりも有意義なものになりました。

フレームワークがすべてです
EE Timesは、EEMBCの社長兼CTOであるPeter Torelliに追いつき、高度に自動化された車両の設計に着手した自動車メーカーが直面する課題について質問しました。

ますます多くの自動車組み込みシステムが複数のコアを導入することは間違いありません。ただし、Torelliが指摘したように、「非対称のコンピューティングリソースを利用できるフレームワークはまだほとんどありません」。さらに、「フレームワークがないと、コンパイルされたベンチマークのすべてのインスタンスがハードウェアによって大幅に異なり、プラットフォーム間の比較が非常に困難になります。フレームワークは、ほとんど変更を加えることなく移植性を促進します。」

以下のADASMarkパイプラインを検討してください、と彼は言いました。

（出典：EEMBC）

Torelli氏は次のように述べています。「このシステムのベースラインパフォーマンスは、パイプラインのすべてのステージで同じCPUを使用している可能性があります。しかし、開発者が最終段階でカスタムニューラルネットチップを交換したい場合はどうでしょうか。または、色空間変換専用のDSPを使用しますか？」

これがフレームワークの出番です。

「フレームワークがなければ、開発者はベンチマークとコンピューティングデバイス（NN、DSP、またはGPU）の間のインターフェイスにコードを挿入する必要があります。これは時間がかかり、複雑で、エラーが発生しやすく、ベンチマークの意図を簡単に混乱させる（または結果を損なう）可能性があります。」

フレームワークにより、このコンピューティングデバイスのリターゲティングがはるかに簡単になります。

EEMBCは当初、現在市場で入手可能なオプションを検討しました。 「AMPとOpenAMPはこれに対処しようとしますが、これらは対称マルチコアの仕様であり、ここではあまり役に立ちません」とTorelli氏は述べています。 「OpenCVとOpenVXも検討しましたが、メーカーの状況の中でサポートは不十分でした。」

このようにして、EEMBCは、より関連性の高いワークロードを備えた新しいフレームワークに基づいてADASMarkを開発するようになりました。

イメージングパイプラインに焦点を当てる
EEMBCによると、ADASMark Benchmark Suiteの主な機能は、「コンピューティング実装間の一貫性を確保するために、OpenCL 1.2 Embedded ProfileAPIを組み込んでいます。コンピュータービジョン、自動運転、モバイルイメージングタスクを処理するSoCのパフォーマンスを測定および報告する一連のマイクロベンチマークによって作成されたアプリケーションフロー。とAu-ZoneTechnologiesによって作成された交通標識認識CNN推論エンジン。」

ADASには計算集約型のオブジェクト検出機能と視覚的分類機能が必要なため、ADASMarkの焦点はイメージングパイプラインにあります。 EEMBCは、「サラウンドビュースティッチング、輪郭検出、畳み込みニューラルネット（CNN）交通標識分類など、高度に並列化されたアプリケーションを表す実際のワークロード」を使用するように見えます。