Arteris IP客户数量发展历史详解

发布者:hylh2008最新更新时间:2018-09-13 关键字:Arteris  IP 手机看文章 扫描二维码
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为了设计效能更好的自主驱动和人工智能(AI)芯片,

半导体公司加快采用Arteris的片上网络(NOC)互连IP的步伐

 

美国加利福尼亚州坎贝尔2018年6月26日消息——经过实际验证的创新性片上网络互连知识产权(IP)产品的领先供应商Arteris IP今天宣布,已经有一百个客户在各种各样的系统级芯片(SoC)设计中采用它的片上通信技术,用于汽车、消费电子、人工智能(AI)和服务器市场。

 

Arteris IP 的FlexNoC和Ncore缓存一致性互连解决方案在复杂异构多核系统级芯片(SoC)架构的开发、设计和实现中起着至关重要的作用。在今天领先的设计中,Arteris IP是特别重要的,这些设计纳入了先进的技术,例如通过硬件加速器纳入了机器学习和神经网络。客户之所以选择Arteris的片上互连IP,是因为:

 

1. 可以在硬件加速器之间做到高带宽和低延迟通信,进行自定义算法处理,其中使用端到端的服务质量(QoS)机制,包括先进的内存和数据流技术。这些能力促成了下一代先进的“单片超级计算机”,用于人工智能和自主驾驶。

 

2.提高系统功能安全性和可靠性,具有完整的报告和数据保护功能。这些特征被整合到互连技术中,实现片上错误代码校正(ECC)、硬件冗余、内置自测试(BIST)技术和安全控制器。这样。自主驾驶和先进的驾驶辅助系统(ADAS)单片超级计算机可以更容易地达到ISO 26262功能安全规范的要求。

 

3.通过实现先进的时钟门控和电源管理,做到低功耗。使用Arteris IP互连降低了包含量多个处理元件的芯片的功耗,从而轻而易举地解决了汽车和移动设备中最先进的系统级芯片(SoC)的部署问题。

 

  Arteris IP公司总裁兼行政总监K. Charles Janac说:“我们为世界上要求最严格的芯片设计团队服务,客户数量达到一百个的里程碑,对此我们感到十分荣幸。这些设计团队针对自主驾驶到移动电话到神经网络处理器等系统,设计了最先进的芯片,实现了机器学习。”他表示,“新客户对我们的互连IP技术充满信心,同时,现有客户已经在几代的系统级芯片(SoC)上用了我们的技术,从而继续在市场上居于领先地位。我们客户增加到一百个,是由于我们的技术领先、产品质量卓越,也是我们经验丰富的全球支持团队的丰硕成果。

 

我们的客户数量达到一百,这是标志性的成就,是在类似于超级计算机的处理正在重新塑造电子产品、芯片设计到了的空前的时刻实现的。除了领先的芯片制造商,例如恩智浦(NXP)和三星,以及设计服务公司,例如瑞萨电子,领先的系统公司,其中包括Mobileye公司和全球知名的消费电子公司,正在采用Arteris IP,以便迅速进入新的市场。

 

    客户数量的根本性增长与Arteris IP在其他的方面积极发展是一致的。Arteris IP公司最近搬到美国加利福尼亚州坎贝尔的一个新的、更大的公司总部,在德克萨斯州奥斯丁开设了一个工程设施,并且把该公司巴黎工程办事处的规模扩大了一倍。

 

Arteris IP的客户在近期取得的成果           

Mobileye公司

  Mobileye是英特尔旗下的公司,该公司已经购买了Arteris IP的FlexNoC互连产品,以及可选的FlexNoC物理包和FlexNoC Resilience包,用于该公司的EyeQ5®视觉ADAS 系统级芯片(SoC)。Mobileye工程副总裁Elchanan Rushinek说:“多年来,Arteris IP的片上通信技术使我们能够不断提高每一代EyeQ AADS 系统级芯片的性能,同时减轻线路的拥堵和时序收敛问题。”他表示“此外,FeloNoC Resilience包中的数据保护功能使我们能够更容易地实现硬件中的功能安全特性,从而达到最严格的ISO 26262标淮的要求。”

          

梦芯片技术公司(Dream Chip Technologies)

  梦芯片技术公司是德国最大的半导体设计服务公司,该公司总经理兼运营总监Jens Benndorf说:“Arteris IP的互连解决方案是我们的ADAS芯片的核心,该芯片是针对成像、激光雷达点云和3D雷达算法设计的。”

 

嘉楠耘智(Canaan Creative)           

  北京嘉楠耘智信息科技有限公司(Canan Creative)是在中国的一个专用集成电路(ASIC)设计公司,该公司已经把Arteris IP的互连解决方案用于多个硬件加速器之间的片上通信,来实现人工智能算法。嘉楠耘智信息科技的技术副总裁Mark Wu 说:“对于创新性的系统级芯片(SoC)设计,定制的处理元件是极为重要的,由于有了Arteris IP的互连解决方案,我们能够有效地使用这些硬件处理单元,来运行人工智能和机器学习算法。

 

 


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