目前，先進駕駛輔助系統(ADAS)最大的趨勢是，從不斷增加的離散感測器中獲取更高品質的感測器資料，從而增強系統功能。這樣，系統可以更好地理解環境，故而改善性能，更好地協助駕駛員進行操作。增加輸入資料將增加成本，但若運行足夠快，可以為系統的即時回應和性能帶來顯著的差異化。
本質上來說，繪圖處理器(GPU)因為其高度並行且以輸送量為導向的特性，非常適合解決這一挑戰。因此，目前領先的ADAS廠商開始利用嵌入式GPU，以使汽車系統的性能和功能實現大幅提升。
從歷史上看，GPU在汽車技術層面的應用更為傳統：駕駛顯示。消費者對其新購置的汽車有了越多越多的期待，希望汽車的技術更新能跟上智慧手機等設備更新的步伐，尺寸更大、解析度更高且反應更迅速的顯示幕故而成為眾望所歸，其使得駕駛員與乘客能夠以更現代的方式進行互動，這種體驗正如智慧手機一樣。因此，從核數不多、平行運算能力不強的中央處理器(CPU)切換到整合晶片，這類晶片整合了具有強大圖形和平行運算能力的GPU，可滿足汽車駕駛中的多屏交互顯示需求。鑑於此點，嵌入式GPU在這方面取得了明顯的進展。
ADAS對GPU產生了不同的應用需求。這些應用需求有別於一般的繪圖渲染，其更強調GPU的平行運算能力，對圖像進行分析和處理。例如，ADAS和全自動駕駛平台將使用GPU來分析感測器資料，以此迅速做出反應。且這些資料不僅來自感測器，還來自攝影機。影像處理本身就是GPU擅長處理的問題，且幾乎任何一種運算密集型平行運算都與其是完美組合。未來的ADAS和全自動駕駛平台若不有效利用GPU和特定功能加速器，則將會迅速被時代淘汰。
未來ADAS平台所需的性能水準迫使GPU日益增大，製造成本也會相應地增加。平台廠商將共同分擔這個成本，且與配置在汽車中的其他系統共用GPU。但前提是，GPU支援硬體加速虛擬化。有了虛擬化，GPU才可以被多個操作環境共用，且這些環境不會意識到彼此的存在(進而發生互相影響)。
若是儀表板軟體故障會影響到駕駛員輔助系統的正確操作，將不堪設想。GPU支援的虛擬化執行環境則可以提供保護，以安全且關鍵的行為分擔昂貴的成本。虛擬化藉由硬體支援，每個環境使用完全獨立的位址空間，並通過硬體支援重啟或驅逐有錯誤行為的環境。這種隔離十分關鍵，既可以合作使用GPU，又可以使駕駛員輔助系統等關鍵軟體不受其他外物的干擾。
除了GPU的並行性能適合於應對現代汽車中的諸多問題，當下，適合於ADAS應用程式的大多數GPU都具有一個特定的屬性，使之適用於機器學習，即：快速混合精度計算。深度神經網路的許多部分也可以隨需以較低的精確度運行。
以較低精確度運行(通常較低指的是小於32位)在嵌入式GPU中可以保證功率。或者說，保持與高精確相似的功耗，但獲得更高的效能。這就是為何GPU可以提供全速率單精確度，或以一半精確度獲得雙倍速率。其功率並未增加，但性能卻增加了一倍。有很多方法來實現這個目標，如在GPU設計中平衡面積和功率，或者採用嵌入式GPU設計中使用的多種方法。
目前已有廠商，如Imagination推出的一套非常適合於ADAS和全自動駕駛汽車屬性的PowerVR GPU。PowerVR GPU內核計算架構的設計非常完整，在精簡精確度計算，特別是半精確度浮點(F16)中，其將提供高速的性能和卓越低功耗。這非常適合通用圖形處理。當使用GPU用於非圖形任務，如運行神經網路時，設計者也可以對其加以利用，將其作為設計的主力核心。該公司在設計F16硬體時，使用的是與全精度(F32)獨立的資料通路。雖然因共用資料通路的設計更簡單從而應用較為普遍，但獨立硬體可以使系統得到最佳的功耗狀態，且更具效率，因為在設計中，每個資料通路都會按需求處理任務。
現代PowerVR GPU也支援完全的硬體虛擬化，即在上下文之間完全隔離地共用GPU，並且提供上下文管理及設置其優先順序所需的支援，有助於ADAS平台的架構設計以及運行所需達到的性能。這樣，ADAS平台設計者可以將GPU作為汽車整體系統架構的第一級元件，同時允許系統供應商分期償還投資，允許GPU加速車用資訊娛樂(IVI)和ICE軟體，充分給予消費者在這些技術中所尋求的體驗。
具有最佳的功耗效率和記憶體頻寬PowerVR GPU微架構的設計，可以提供一個契合汽車技術需求平衡的GPU設計。隨著顯示幕尺寸越來越大且解析度越來越高，高效能系統讓駕駛員和乘客可以有效地互動，這個設計本身便非常符合下一代ADAS應用程式的發展趨勢。尤其是，當下一代ADAS和全自動駕駛汽車到來的時候，任何得益於GPU固有優勢的事物，尤其是在圖像分析或平行訊號處理領域，都可以輔助汽車更好地感知周邊環境，並在更複雜的環境中更有效地運行。
(本文作者為Imagination PowerVR業務發展部資深總監)