Cadence จับมือ ADI พัฒนา SHARC-FX คอร์เสียงรถยนต์ที่มีประสิทธิภาพประมวลผลสูงกว่า SHARC+ 5 เท่า

ในรถยนต์หนึ่งคัน เสียงไม่ได้มีหน้าที่แค่เปิดเพลงอีกต่อไป เสียงเตือนต้องดังในจังหวะที่ถูกต้อง ผู้ช่วยเสียงต้องฟังคำสั่งท่ามกลางเสียงรบกวน ขณะที่ผู้โดยสารแต่ละที่นั่งอาจอยากได้เสียงในแบบของตัวเอง งานเหล่านี้ต้องประมวลผลต่อเนื่องและตอบสนองทันที จึงเป็นเหตุผลที่ระบบเสียงรถยนต์ต้องการชิปที่รับงานเฉพาะทางมากขึ้น

Cadence และ Analog Devices (ADI) จึงร่วมพัฒนาคอร์ประมวลผลเสียง SHARC-FX สำหรับแพลตฟอร์ม ADSP รุ่นใหม่ โดยนำสถาปัตยกรรม Tensilica DSP ของ Cadence มาใช้กับระบบของ ADI จุดที่น่าสนใจคือคอร์ใหม่นี้มีประสิทธิภาพการประมวลผลสูงกว่า SHARC+ รุ่นก่อน 5 เท่า และออกแบบให้รับงานเสียงกับ AI บนชิป แทนการโยนทุกอย่างไปให้ CPU หลักของรถ

SHARC-FX แรงขึ้นอย่างไร?

ADI ขยับจากแพลตฟอร์ม ADSP-SC59x/2159x ที่ผลิตบนเทคโนโลยี 28 นาโนเมตร มาสู่ ADSP-SC84x/2184x ที่ 16 นาโนเมตร การเปลี่ยนรุ่นนี้เปิดทางให้เพิ่มความถี่การทำงาน ผสานวงจรได้มากขึ้น และใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพกว่าเดิมตามข้อมูลของบริษัท แต่ตัวเลขที่ต้องอ่านให้ตรงคือ 5 เท่า ซึ่งหมายถึงประสิทธิภาพการประมวลผลของคอร์ SHARC-FX เมื่อเทียบกับคอร์ SHARC+ รุ่นก่อน ไม่ใช่ความเร็วของรถทั้งระบบหรือคุณภาพเสียงที่ดีขึ้นห้าเท่า

ความแรงที่เพิ่มขึ้นไม่ได้มาจากขนาดการผลิตเพียงอย่างเดียว SHARC-FX ปรับสถาปัตยกรรม VLIW SIMD และชุดคำสั่งสำหรับงานสัญญาณกับ AI ให้เหมาะกับการคำนวณที่เกิดซ้ำอย่างรวดเร็ว ส่วน Tensilica Instruction Extension หรือ TIE เปิดให้พัฒนาชุดคำสั่งเฉพาะสำหรับอัลกอริทึมเสียงและเสียงพูดได้ เมื่อรวมกับความถี่ที่สูงขึ้น คอร์จึงมีพื้นที่ประมวลผลสำหรับงานเสียงที่ซับซ้อนมากกว่าเดิม

ให้ DSP รับงานเสียงและ AI บนชิป

ลองนึกถึงรถที่ต้องแยกเสียงพูดของผู้ขับออกจากเสียงเพลงและเสียงถนน พร้อมส่งเสียงเตือนที่ไม่ควรรอคิวประมวลผล งานลักษณะนี้เหมาะกับ DSP ซึ่งถูกออกแบบให้จัดการสัญญาณเสียงแบบต่อเนื่องและทันเวลา SHARC-FX รองรับการประมวลผล AI/ML บนชิปและการทำงานที่ Edge แบบเรียลไทม์ รวมถึง Google LiteRT เพื่อให้โมเดลเสียงทำงานใกล้กับแหล่งข้อมูล

เมื่อ DSP รับภาระด้านเสียงและ AI ที่เกี่ยวข้อง CPU หลักก็มีทรัพยากรสำหรับระบบปฏิบัติการและฟังก์ชันอื่นของรถมากขึ้น แนวทางนี้เปิดทางให้ผู้ผลิตพัฒนาประสบการณ์ในห้องโดยสารได้หลายแบบ เช่น

• แยกโซนเสียงตามที่นั่งและเรนเดอร์เสียง 3 มิติ เพื่อให้ผู้โดยสารรับฟังต่างกันภายในห้องโดยสารเดียว
• แยกชิ้นเสียงในเพลงหรือลบเสียงร้องแบบเรียลไทม์ รวมถึงจำแนกประเภทเพลงเพื่อปรับการประมวลผล
• ลดเสียงถนนและเสียงเครื่องยนต์ด้วยระบบตัดเสียงรบกวนที่เสริมด้วย AI
• ประมวลผลคำสั่งเสียง ผู้ช่วยอัจฉริยะ และเสียงที่สร้างด้วย Generative AI
• รองรับเสียงแจ้งเตือนการขับขี่และระบบเสียงเตือนยานยนต์ AVAS

รายการเหล่านี้ทำให้เห็นว่าพลังประมวลผลของ SHARC-FX จะถูกใช้ตรงไหน: ทั้งเพื่อความเป็นส่วนตัวของเสียง ความชัดของการสื่อสาร และเสียงเตือนที่ต้องทำงานทันเหตุการณ์ ผู้ผลิตรถยังต้องนำคอร์ไปออกแบบร่วมกับลำโพง ไมโครโฟน ซอฟต์แวร์ และระบบของรถแต่ละรุ่น จึงจะเกิดประสบการณ์ปลายทางตามที่ต้องการ

แพลตฟอร์มที่ผู้ผลิตรถนำไปพัฒนาต่อ

ฝั่งแพลตฟอร์ม ADSP-SC84x/2184x มีอินเทอร์เฟซหน่วยความจำ LPDDR4, หน่วยความจำ L2 บนชิปที่เพิ่มขึ้น และ Hardware Security Module (HSM) สำหรับงานความปลอดภัยทางไซเบอร์ นอกจากนี้ยังมีคอร์สำหรับการเชื่อมต่อเพิ่มอีกสองคอร์ พร้อมรองรับ Linux สิ่งเหล่านี้ช่วยให้ระบบเสียงเชื่อมกับส่วนอื่นของรถและจัดการข้อมูลได้ครบกว่าแค่การเพิ่มแรงประมวลผลของ DSP

สำหรับทีมพัฒนา Cadence มีคอมไพเลอร์และเครื่องมือของตนเอง ขณะที่ ADI เตรียม EZ-KIT, CrossCore Embedded Studio และ SigmaStudio+ รวมถึงรองรับ Audio Weaver ของ DSP Concepts เพื่อนำอัลกอริทึมเสียงไปทดลองและพัฒนาต่อ ส่วนมาตรฐาน ISO 26262 ระดับ ASIL-B ที่ระบุในข้อมูลครั้งนี้เป็นการรับรอง DSP IP สำหรับยานยนต์ของ Cadence Tensilica ซึ่งเกี่ยวข้องกับงานที่ให้ความสำคัญด้านความปลอดภัย

ภาพรวมของ SHARC-FX จึงอยู่ที่การจัดงานให้ถูกคอร์ ให้ DSP รับเสียงและ AI ที่ต้องตอบสนองทันเวลา ส่วน CPU หลักดูแลระบบอื่นของรถ พร้อมมีเครื่องมือให้ผู้ผลิตต่อยอดเป็นฟีเจอร์จริงในแต่ละรุ่น รายละเอียดความร่วมมือและแพลตฟอร์มอ่านได้จาก ประกาศอย่างเป็นทางการของ Cadence

ติดตามข้อมูลข่าวสารน่าสนใจได้ทาง www.zanzab.com และช่องทางโซเชียล
Facebook , YouTube , Instagram และ Tiktok