當今汽車行業最受關注的話題之一是先進的駕駛輔助系統（ADAS），該系統可以多種方式幫助駕駛員處理潛在問題。它們可以為駕駛員提供視覺和聽覺警告，也可以控制制動器、加速器和轉向裝置，使汽車遠離危險。

　　ADAS系統依賴于來自越來越多的離散傳感器的高質量數據，例如光探測和測距傳感系統（LiDAR），它使用脈沖激光測量與目標物體之間的距離;還有無線電探測和測距傳感系統（RADAR），其類似于LiDAR，但RADAR使用無線電波代替激光和紅外（IR）相機系統。

　　以上這些都使ADAS能夠更好地認知周邊環境并提高其輔助駕駛的移動學習能力。

　　ADAS中的GPU

　　在汽車的中央電子控制單元（ECU）中，您可以找到一個或多個大型硅器件，其中包含一個多核中央處理單元（CPU），一個圖形處理單元（GPU），一個為傳感器數據提供實時處理的內存子系統，以及一系列其他內核，如I / O、外設連接、專用視頻和DSP。

　　GPU高度并行，以吞吐量為導向的特性使其非常適合ADAS應用，并可應對諸多挑戰。它就像是一個“渦輪增壓”的乘法累加引擎，而且是以神經網絡類型算法為基礎的。因此，毫無疑問，當今許多領先的ADAS供應商都開始利用嵌入式GPU的能力和性能，來實現汽車所需要的功能和性能的提升。

　　從歷史上看，GPU在汽車的技術構成中起的作用較為傳統，即驅動顯示器。然而消費者越來越期望他們的新車提供與智能手機或平板電腦相同的尖端技術。因此，我們看到，應用正在向具有多個高分辨率屏幕的數字儀表板轉變，目前，1080p在中檔車中很常見，且有越來越多的4K屏幕被指定用于豪華車和行政車。

　　這些更大、更高分辨率且響應更快的屏幕使駕駛員和乘客能夠以更自然、更直觀的方式與他們的汽車互動。 因此，對于汽車OEM來說，從小型CPU或微控制器轉向功能更強大的浪潮服務器GPU來驅動這些屏幕是必要的，鑒于此，嵌入式GPU在這一領域取得了明顯的進展。

　　不只是圖形處理，ADAS對GPU提出了更多、更高的要求，這些是與傳統的渲染功能截然不同的東西。如果我們看一下計算機圖形處理，會發現計算著色器的使用現在是提供高級圖形效果的標準。從本質上講，GPU運行小型計算機程序，定義屏幕上數百萬個像素的顏色和陰影。ADAS平臺可以利用此GPU計算功能實時處理和分析傳感器數據，而不只是圖形處理。

　　實際上，不僅僅是傳感器，還有傳統的攝像頭，可以為GPU提供很方便使用的數據。圖像處理是GPU的看家本領，因此，幾乎任何類型的密集并行計算難題都可以用GPU去解決。從這個層面來看，GPU是這類應用的最佳選擇。