SHARC-FX: Bộ xử lý âm thanh ô tô mới tăng hiệu năng gấp 5 lần

Điểm nhấn là lõi SHARC-FX mới. Theo thông tin công bố, lõi này đạt hiệu năng cao gấp 5 lần so với bộ xử lý SHARC+ thế hệ trước trên dòng ADSP-SC59x. Mức tăng này mở thêm dư địa cho xử lý âm thanh truyền thống lẫn các tác vụ AI mới chạy trực tiếp trên thiết bị.

Nền tảng ADSP-SC84x/2184x tiếp nối dòng ADSP-SC59x/2159x, đồng thời chuyển từ tiến trình 28nm sang 16nm. Thay đổi này giúp cải thiện hiệu suất năng lượng, tăng tần số hoạt động và mức độ tích hợp, đáp ứng yêu cầu của xe vận hành dựa trên phần mềm (SDV), với nhiều chức năng số mới.

SHARC-FX sử dụng kiến trúc DSP tùy biến, dựa trên nền tảng công nghệ đứng sau các DSP Tensilica của Cadence dành cho âm thanh, thị giác và radar. Lõi xử lý hỗ trợ nhiều kiểu dữ liệu hơn, nâng cấp kiến trúc VLIW SIMD, cải thiện thao tác bộ nhớ đệm và mở rộng tập lệnh cho xử lý tín hiệu cùng AI. Kết hợp với tần số hoạt động cao hơn, các cải tiến giúp lõi đảm nhận khối lượng tính toán lớn hơn theo thời gian thực.

Tập lệnh mở rộng của SHARC-FX cho phép chạy các mô hình AI song song với tác vụ DSP truyền thống, phục vụ suy luận âm thanh dựa trên mạng nơ-ron theo thời gian thực ngay tại biên, tức trên thiết bị. Cách xử lý này giúp giảm sự phụ thuộc vào CPU chủ đối với tác vụ chuyên biệt và dành tài nguyên cho các công việc khác.

Nền tảng hỗ trợ thư viện hàm mạng nơ-ron (NN) được tối ưu cho các framework AI/ML phổ biến, trong đó có LiteRT™ của Google. Theo công bố, các mô hình AI có thể được chuyển sang SHARC-FX để vận hành với hiệu năng cao và tiết kiệm năng lượng hơn so với chạy trên CPU chủ. Những ứng dụng được nêu gồm nhận diện thể loại nhạc, tách nguồn âm nhạc (MSS) và loại bỏ giọng hát theo thời gian thực; CPU chủ có thể tập trung vào hệ điều hành và điều khiển phương tiện.

Ông Andrew Lanfear, Trưởng bộ phận Âm thanh & Kết nối mạng ô tô của ADI, chia sẻ: “Khi các ứng dụng âm thanh, âm học và giọng nói trên ô tô ngày càng phức tạp, chúng tôi nhận thấy cần một kiến trúc DSP có hiệu năng cao hơn đáng kể cùng khả năng AI tích hợp trên chip, trong khi vẫn đảm bảo tính tất định theo thời gian thực mà khách hàng tin cậy”.

Ông nói thêm: “Với vị thế dẫn đầu về IP DSP, Cadence là lựa chọn tất yếu của ADI. Khả năng tạo các lệnh tùy biến bằng công nghệ Tensilica Instruction Extension (TIE) cho phép chúng tôi tăng tốc các thuật toán âm thanh và giọng nói độc quyền, đồng thời dành riêng tài nguyên DSP cho việc xử lý giọng nói thời gian thực và các tác vụ ô tô thế hệ mới”.

Ông Amol Borkar, Giám đốc nhóm quản lý sản phẩm DSP Tensilica của Cadence, cũng cho biết: “Việc ADI lựa chọn công nghệ DSP Tensilica của Cadence cho thế hệ bộ xử lý ADSP mới cho thấy sự tập trung của hãng vào âm thanh ô tô hiệu năng cao và AI. Kiến trúc tiên tiến trong lõi SHARC-FX được tối ưu cho các tác vụ AI/ML và xử lý tín hiệu trên chip, cho phép các ứng dụng như nhận diện thể loại nhạc, tách nguồn âm nhạc (MSS) hay loại bỏ giọng hát theo thời gian thực vận hành hiệu quả ngay trên DSP, trong khi CPU chủ vẫn chuyên trách các chức năng hệ điều hành và điều khiển phương tiện”.

ADI cung cấp hệ sinh thái công cụ gồm trình biên dịch và công cụ của Cadence, hệ thống đánh giá EZ-KIT®, CrossCore® Embedded Studio và SigmaStudio+™ của ADI. Các nhà phát triển còn có thể sử dụng Audio Weaver của DSP Concepts để xây dựng và triển khai ứng dụng âm thanh.

Bà Chin Beckmann, CEO của DSP Concepts, nhận định: “DSP Concepts là đối tác lâu năm, đáng tin cậy của cả DSP Tensilica của Cadence lẫn ADI, góp phần hiện thực hóa các ứng dụng âm thanh phong phú trên cả hai nền tảng. Thông qua việc tích hợp công nghệ của hai bên vào nền tảng Audio Weaver (AWE), chúng tôi đã trực tiếp chứng kiến và kiểm chứng những kết quả vượt trội, dẫn đầu phân khúc từ sự hợp tác ấn tượng giữa hai doanh nghiệp tiên phong trong ngành”.

Tensilica IP Group của Cadence là nhà cung cấp IP DSP được ứng dụng trên các dòng sản phẩm DSP của hãng. Đơn vị này cũng cung cấp IP DSP sẵn sàng cho ô tô, đạt chứng nhận ISO 26262 đến cấp ASIL-B, phục vụ hệ thống hỗ trợ lái nâng cao (ADAS) và những ứng dụng đòi hỏi an toàn cao.

Tr.Văn