4月12日，楷登电子（美国Cadence公司，NASDAQ: CDNS）正式推出Cadence® Tensilica® Vision Q6 DSP。该DSP基于速度更快的新处理器架构，面向嵌入式视觉和AI技术量身打造。第五代Vision Q6 DSP的视觉和AI性能较上一代Vision P6 DSP提高达1.5倍，峰值性能下的功耗效率提高1.25倍。Vision Q6 DSP为智能手机、监控摄像头、汽车、增强现实（AR）/虚拟现实（VR）、无人机和机器人领域的嵌入式视觉与AI应用量身打造。
Vision Q6 DSP采用更深层的13级流水线和面向大容量本地内存的系统架构，16nm工艺下可实现1.5GHz峰值频率和1GHz标准频率，且版图面积与Vision P6 DSP相当。凭借Vision Q6 DSP，设计师可以开发高性能产品，满足不断提高的视觉、AI算力及低功耗的需求。
•专为Optical Flow、Transpose和warpAffine等嵌入式视觉应用和内核，以及Median和Sobel等过滤器开发的增强DSP指令集，指令周期较Vision P6 DSP减少20%
•为了更好地应对视觉及AI应用对存储的带宽的高需求，VQ6 提供了独立的数据/指令AXI master/slave 总线接口以及DMA多通道，从而达到2倍于VP6的总线带宽同时也减少了任务切换的延迟及DMA配置的开销向后兼容Vision P6 DSP，用户的软件投资无需付诸东流，实现便捷迁移
•可选向量浮点单元（VFPU）和支持半精度格式（FP16）
“Cadence Vision P5和P6 DSP受到广泛的业界关注，并已经设计集成在众多领先供应商开发的多代移动应用处理器上”，林利集团高级分析师 Mike Demler表示。“包括视频捕捉帧率的实时特效等创新用户体验不断涌现，SoC供应商已经看到了快速增长的视觉和AI处理需求。Q6在P6的基础上实现了显著的性能跃升，同时保留了开发者所需的强大编程能力，以支持迅猛发展的神经网络架构。对于希望拥有同时设计视觉和AI处理灵活度的SoC供应商而言，这是极具吸引力的价值定位。”
Vision Q6 DSP支持在Caffe、TensorFlow和TensorFlowLite框架上使用Tensilica Xtensa®神经网络编译器（XNNC）开发的AI应用。凭借完整的优化神经网络库功能，XNNC将神经网络映射为针对Vision Q6 DSP的、可执行且经过高度优化的高性能代码。Vision Q6 DSP同时支持安卓神经网络（ANN）API，实现安卓设备的AI本地加速。其软件环境也十分强大，为超过1500种基于OpenCV的视觉功能和OpenVX库功能提供全面优化的支持，助力用户实现已有视觉应用的快速、高层迁移。
“我们在AI和视觉应用领域与Cadence紧密合作。宽向量SMID处理、VLIW指令、多种8位与16位MAC、以及“scatter/gather ”内敛指令功能等特性让Vision DSP成为高要求神经网络与视觉算法开发的理想平台，” ArcSoft市场营销副总裁Frison Xu表示。“许多移动设备、汽车、监控摄像头、AR/VR等终端应用的开发商皆采用了Cadence Vision DSP，十分有利于我们软件的部署和推广。”
“作为宝贵的合作伙伴，Cadence为我们的高级3D捕捉和SLAM技术提供了高性能、低功耗的运算环境，” VanGogh Imaging首席执行官Ken Lee表示。“Tensilica Vision DSP的性能属性、高度可调的视觉库和稳健的开发环境，帮助我们以极低的功耗实现算法执行，并缩短研发周期。”
Vision P6 DSP取得了巨大成功，它曾被用于包括海思麒麟970在内的顶尖移动应用处理器；而Vision Q6 DSP在此基础上更进一步。Vision P6 DSP和Vision Q6 DSP都是针对性能要求为200 – 400 GMAC/秒的通用型嵌入式视觉和机载AI应用所设计的。峰值性能可达384 GMAC/秒的Vision Q6 DSP是高性能系统与应用的不二之选。对于性能要求高于384 GMAC/秒的AI应用，用户还能将Vision Q6 DSP和Vision C5 DSP搭配使用。
“复杂AI和嵌入式视觉应用越来越多被用于本地设备而非云端，功耗和性能指标也更为重要，”Cadence Tensilica IP 产品管理与市场高级总监Lazaar Louis表示。“Vision Q6 DSP是面向下一代处理器架构的首款DSP，无论是性能还是能效比都优于Vision P6 DSP。Cadence致力于向客户提供高性能、低功耗的DSP解决方案，包括便于实现、可获得广泛支持的、AI和视觉应用开发所需的软件和工具。”
部分客户已经开始在产品中集成Vision Q6 DSP，现向所有用户开放。
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