自動運転スタックは 2D 畳み込みから全周囲鳥瞰図（BEV）Transformer へと進化しました。カタログスペックの TOPS に惑わされず、実効帯域と量子化精度を実測検証することが極めて重要です。
200 TOPS を謳うチップであっても、複雑なクロスアテンション層では DRAM 待機により演算ユニットが頻繁にストールします。コンパイラ最適化なしでは実効稼働率が 35% 未満に低迷することが実証されました。
浮動小数点モデルの INT8 量子化には走行データでの慎重なキャリブレーションが不可欠です。訓練後量子化（PTQ）では遠方歩行者の距離推定誤差が最大 6% 悪化するため、量子化考慮訓練（QAT）の導入が推奨されます。