在SoC中實現的計算單元

當前的自動駕駛/先進駕駛輔助系統片上系統（SoC）通過集成不同計算特性的計算元件構建了計算組件，以實現對不同應用最有效的處理。為此，如下表所示，選擇了具有不同計算特性的計算元件，如通用CPU、SIMD DSP、GPGPU和專用加速器等。

計算元件特性

?通用CPU適合運行順序代碼和有限的數據并行。

?SIMD DSP處理更數據密集的任務。

?GPGPU也可以處理高數據量和控制順序靈活的任務。

?專用加速器針對特定操作實現最高執行效率，但需在SoC設計初期確定。

計算元件的特性及適配性分析

為分析上述計算元件，首先從某些正交的計算特性對其進行分類。SIMD類型計算元件適合運行處理大量獨立數據的應用。因此，可以歸納出下表所示的正交計算特性。

正交計算特性

? 數據并行性：在并行處理不同的數據

? 任務并行性：在并行處理不同的任務

? 引用局部性：提供數據的訪問時間局部性和空間局部性（數據局部性）

每個“數據并行性”和‘引用局部性（數據局部性）’的分配數據模式的例子如下，任務并行與數據并行非常相似，區別在于數據局部性和上下文處理。

“數據并行性”、“引用局部性”和“計算元件”之間的關系表如表所示。

數據并行性、引用局部性和計算元件的關系表

“任務并行性”和“計算元件”之間的關系表如下表所示。

任務并行性和計算元件的關系表

綜合上述計算特性，可以定義用于SoC中高效執行AD/ADAS應用所需的典型運算類型。

運算類型及匹配的計算元件