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Industries

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자동차업계

ADAS와 자율 주행 차량 분야에서의 차량 혁신 뿐만 아니라 도메인 컨트롤러, 인포테인먼트 및 동력 전달 시스템 또한 차량용 ECU 내의 처리 능력을 필요로 한다. 예를 들어, 레이다, 라이다 (lider), 카메라 등의 센서 퓨전, 혹은 딥러닝 알고리듬 및 컴퓨터 비전과 같은 AUTOSAR 적응형 응용 분야를 고려할 때 멀티 코어 시스템으로의 이동은 논리적으로 올바른 단계이다. 그러나 또한 AUTOSAR 클래식 기반 제어 응용 프로그램도 마찬가지이다.

고해상도 센서 데이터를 처리하고 지능적 의사 결정 알고리듬을 실행해야 하며, 실시간 요구 기준과 추가적인 안전 제약 사항을 만족해야 한다. 게다가, 기존 코드 (legacy code) 응용 프로그램을 병렬 처리 응용 프로그램으로 옮겨야 하고 소프트웨어 프로젝트 전체를 분할하여 차량용 멀티 코어 플랫폼에 분배해야 한다.

SLX를 사용하여 테스크와 러너블 (runnable)의 상호 작용 및 프로그램의 흐름과 데이터 의존성도 함께 알 수 있다. 추가로 병렬 처리에 관한 유익한 기회를 발견할 수 있다. 이 정보에 근거하여 러너블의 병렬 처리 구현 및 러너블의 태스크 매핑과 스케줄링을 최적화할 수 있다

항공 전자 업계

안전과 효율성을 증진하기 위하여 오늘날의 항공기는 유인 항공기와 무인 항공기에 관계없이 점점 더 지능화하고 있다. 통신 시스템과 탑재된 센서들로부터의 여러 데이터 입력이 실시간으로 처리되고 있다. 그러나 이러한 항법 알고리듬을 안전상 중요한 환경에 구현하는 것은 여전히 어려운 일이다. SLX를 사용하여 개발자들은 SLX의 최첨단 컴파일러 기술과 성능 예측 능력에 대해 이 어려운 요구 기준을 만족할 수 있다.

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무선 통신

5G와 같은 차세대 모바일 네트워크는 급진적으로 빠른 연결을 제공하고 동시에 훨씬 더 많은 사용자가 사용할 수 있게 한다. 고도로 동적인 작업 부하를 여유없는 실시간 제약 조건 하에서 처리할 수 있고, 그럼으로써 신뢰성을 높일 수 있다.

이것은 수백 개의 프로세서 코어를 사용하는 모바일 기지국으로 인해 가능하다. 그러나 기저대역 (baseband) 알고리듬을 모든 타이밍 및 소비 전력 요구 조건을 만족하기 위해 대규모로 병렬화해야 하며 이종 코어에 최적화해야 한다. 이런 면에서 기지국 제조사들은 추가적인 병렬 처리 기회와 소프트웨어 분배를 찾아내는 데는 많은 수작업을 요구하기 때문에 그들의 LTE Advanced Pro 혹은 5G 코드를 자사 혹은 기성 SOC에 최적화하는 문제에 직면하고 있다. SLX의 자동 프로그래밍 솔루션을 사용하여, 최첨단 컴파일러 기술과 완전한 이종성 인식에 대해 가장 어려운 시스템 요구 기준을 만족할 수 있다.

임베디드 영상처리

스스로 비행하는 드론이나 자율 로봇은 그들의 주변 세상을 인식할 필요가 있고 중대한 상황 하에서 안전하게 운행해야 한다. 이는 극도로 빠른 이미지 처리로 가능한 고도의 시각적 지능을 필요로 한다. 그러나 배터리 소모가 극도로 중요한 분야에 이러한 알고리듬을 기기에 구현하는 것은 여전히 매우 어려운 일이다. SLX를 사용하여, 소트트웨어 개발자들은 최첨단 컴파일러 기술과 완전한 이종성 인식에 대해 이러한 어려운 시스템 요구 기준을 만족할 수 있다.

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자원

Case Study - Denso
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Using Silexica's tools to accurately estimate power efficiency gains of new technologies
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사례 연구 - Ricoh
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