Benchmarking de NPUs Automotrices: INT8, FP16 y Dispersión para Modelos Transformer

El ADAS ha evolucionado de redes 2D a Transformers BEV. Esto exige pruebas prácticas más allá de los TOPS de marketing, midiendo cuellos de botella reales.

TOPS Máximos vs Utilización Real

Aunque un chip anuncie 200 TOPS, las capas de normalización frenan la NPU esperando a la DRAM, cayendo al 35% de uso sin fusión de capas en el compilador.

Pérdida de Precisión por Cuantificación en Detección de Objetos 3D

Convertir a INT8 requiere calibración cuidadosa. La cuantificación posterior al entrenamiento puede degradar la estimación de distancia un 6% sin usar QAT.

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