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第三，超低延迟也是这一代NNA IP的另一个特性。据了解，通过将多个单核组成2核、4核、6核或8核的多核集群，所有内核可以相互协作，并行处理一个任务。这就降低了处理延迟，缩短响应时间。数据显示，对于一个8核集群，理想情况下延迟会减少为单核独立执行时的1/8。节省大量带宽则是Imagination新NNA的另一大优势，这主要得益于公司正在申请专利的的Tensor Tiling技术（Imagination’s Tensor Tiling，ITT），这也是Series4中新增的功能。据介绍，借助这项技术，Imagination的Series4可以通过对计算任务进行tiling，充分利用片上存储，提升数据处理效率，并节省访问外部存储的带宽。
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在具体操作中，针对不同的任务，有不同的操作方式。据了解，在批处理大量的小型任务时，Tensor Tiling能够把批处理任务分配到各个NNA单核，让每个NNA单核独立工作，提升并行处理的能力；而在面对一些大型网络的时候，Tensor Tiling则可以从多个维度拆分任务，让所有NNA单核共同执行一个推理任务。这不但减少了网络推理的延迟，在理想情况下，协同并行处理的吞吐量与独立并发处理也是相同的。值得一提的是，这里的拆分都是通过Imagination的编译器来完成的，不需要开发者手动操作，借助NNA的性能分析工具，开发者还能对AI任务进行更好的调度和分配。
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另外，因为利用本地数据的依赖性将中间数据保存在片上存储器中，ITT可以最大限度地减少将数据传输至外部存储器，从而将带宽降低多达90％。作为一种可扩展的算法，ITT在拥有大量输入数据的网络上具有显著优势。车规级安全性则是Series4不得不提的另一个优势。众所周知，汽车芯片对安全提出了更高的要求。Imagination为其全新的NNA引入了IP级别的安全功能，且产品的设计流程符合ISO 26262标准，这就能帮助客户更容易获得ISO 26262认证。据报道，Series4可以在不影响性能的情况下，安全地进行神经网络推理。硬件安全机制可以保护编译后的网络、网络的执行和数据处理管道。
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在IMG Series4 NNA的发布会上，Andrew Grant除了介绍新IP的硬件性能外，也同时讲述公司围绕这系列芯片打造的软件生态系统，这与硬件配合，加速了开发者的开发速度，简化了开发流程。而为了给汽车运算提供更多的算力支持，Imagination还打通了NNA多核平台与GPU协同，给开发者提供更多的选择。
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Andrew Grant在发布会上表示，公司的IMG Series4NNA已经开始向客户提供授权，产品也将于2020年12月在市场上全面供应。ABI Research智慧出行和汽车首席分析师James Hodgson说道：“在从L2和L3级ADAS向L4和L5级全自动驾驶演进的过程中，神经网络的广泛应用将是至关重要的因素。这些系统将要处理数以百计的复杂场景，从多个摄像头和激光雷达等大量传感器中提取数据，从而实现自动代客泊车、十字路口管理和复杂城市环境安全导航等解决方案。高性能、低延迟和高能效的结合将是实现高度自动驾驶的关键所在。”由此可见，一个全新的大门正在面向Imagination开启。*免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。
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