?动驾驶算?架构与感知决策?新?
100TOPS边缘计算·ASIL-D冗余设计·
激光雷达融合及算法进化
1.边缘计算能?：?载算?平台（约100TOPS）能否实时
处理8路摄像头的4K视频流（数据量约1.2GB/s），并
在200ms内完成障碍物检测（如识别100?外的?
?）？
根据我搜索到的资料，针对?载算?平台（约100TOPS）能否实时处理8路4K视频流（约
1.2GB/s）并在200ms内完成100?外??检测的问题，分析如下：
?、算?需求分析
.算?平台能?定位
TOPS算?属于L 级?动驾驶的基准要求，可?持基础障碍物检测，但处理?分辨率多路
视频存在挑战：
?L 级算?需求为100TOPS以上，但L 级需≥1000TOPS。
?对?案例：特斯拉FSD芯?144TOPS处理8路1080p摄像头，?英伟达Thor芯?
2000TOPS才能处理8路4K视频。
.8路4K视频处理算?消耗
?单路4K数据量：
?压缩流约1.42GB/s（3840×2160@60fps，），8路总数据量11.36GB/s（约90.88Gbps）。
实际采?HEVC压缩后单路约25Mbps， 路约200Mbps（25MB/s），接近??所述的1.2GB/s
（可能含预处理开销）。
?并?处理需求：
为旌技6TOPS芯??持4路4K拼接，AMDAlveoMA D加速卡（22TOPS）需专?硬件
才?持8路4K转码。
推算结论：100TOPS在算法优化下可承载压缩数据流，但原始数据流远超其能?。
?、实时性分析（200ms时延）
.检测算法耗时
?传统单?检测需228ms，激光雷达?案需47ms，均?法满?8路并?需求。
?优化?案：
BEV（?瞰图）模型可减少跨相机融合耗时，Nullmax?案在量产平台实现200?障碍物检
测；
知识蒸馏和共享Backbone技术可降低30%-50%算?消耗。
.端到端时延约束
?华为MDC （400TOPS）实现端到端200ms响应，反推100TOPS平台需算法深度
优化。
?边缘计算场景中，200ms是交互类应?的临界值，但需预留50ms以上给传输和决策。
三、硬件瓶颈分析
.数据传输带宽
?8路?压缩数据需89.28Gbps带宽，超过PCIe . × 的31.5GB/s（约252Gbps）理
论值，但实际受内存接?限制。
?解决?案：
FPGA+DDR 缓存可处理32Gbps数据，需配合硬件编解码器降低传输压?。
.算?分配?盾
? TOPS需同时处理：
?视频解码（约5TOPS/路）
?神?络推理（ResNet- 处理单帧需22.6GOPS，）
?多传感器融合
理论测算：若8路1080p需530TOPS， K分辨率数据量升4倍，算?需求远超100TOPS。
四、可?性结论
能?项是否满?关键依据与条件
数据吞吐部分需HEVC压缩+硬件解码
8路并?处理困难 TOPS达L 基准，
4K需≥500TOPS
ms内检测可能需BEV+蒸馏优化，且检
缩短?100?
系统稳定性?险散热/功耗挑战显著，复