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作者 / 阿宝

编辑 / 阿宝

出品 / 阿宝1990

零部件成本下降、中低端车竞争加剧,推动ADAS渗透率在中国市场快速提升,自主品牌ADAS装配量大幅提升

零部件成本下降、中低端车竞争加剧,推动ADAS渗透率在中国市场快速提升,自主品牌ADAS装配量大幅提升。5年前在一些高端车型上才有ADAS功效。2015 年以来,电子器件成本不停下降,消费者倾向于选择平安性能更高的、配备智能驾驶辅助功效的汽车。现在中低端车型,尤其是自主品牌,ADAS的装配率已经越来越高了,尤其是FCW前方碰撞预警系统、AEB自动紧要制动系统、ACC自顺应巡航、LDW车道偏离预警系统、DMS疲屈驾驶预警系统等多项功效装配率不停提高。

ADAS的渗透率快速提升来自于几方面动力:

1)ADAS相关的硬件成本近年来快速降低,例如毫米波雷达尤其是77GHz的毫米波雷达价钱比五年前降低了跨越50%;

2)CNCAP把一些基本的ADAS功效如AEB放入评价系统也在客观上有力推动了这些功效的普及;

3)中低端车竞争加剧,造成主流合资和自主品牌的重点车型上ADAS功效的搭载率甚至跨越了一些在华销售的高端品牌车型。

预计未来中国市场智能驾驶辅助功效的渗透率将连续快速提升,中低端汽车设置的智能驾驶辅助功效项目将逐步增多。凭证Strategy Analytics展望ADAS功效在我国乘用车中渗透率将从2019年的不到20%提高至70%以上;自动泊车现在车型渗透率较低,未来提升空间较大。凭证汽车之家大数据统计,30万以下车型渗透率远不足20%,预计2025年可以到达50%左右的渗透率。

1、自动驾驶组成和主要手艺简介

感知层:主要由激光雷达、 摄像头、高精度舆图、IMU/GPS等部门组成,主要认真搜集车身周边信息;

决议层:以感知信息数据为基础,根高算力的计中央获取经由优化的驾驶决议;

执行层:基于决议层给出的驾驶决议,对制动系统、发机转向等控下达指令,认真驾驶执行;

自动驾驶产业链:

不用于智能座舱是根据Tier1 和tier2来分产业链,自动驾驶的手艺层级来分的产业链,这样相对于对照清晰一些。

感知层的视觉系统:有舜宇、大立光、欧菲光(002456,股吧);

毫米波雷达系统有大陆、博世、德赛西威(002920,股吧)、华域汽车(600741,股吧);

激光雷达有 ibeo、博世、velodyne、Quanergy、innoviz、雷神智能、禾赛科技、北科天绘、速腾聚创;

超声波雷达系统 电装、松下、村田;

数据服务商/舆图厂家 百度、四维图新(002405,股吧)、高德;

决议层有 mobileye、英伟达、安波福、东软、四维图新、中科创达(300496,股吧);

芯片供应商有 英伟达、英特尔、高通、华为、地平线;

车联网服务平台 联通智网、中移智行、九五智驾、四维智联;

执行层 控制方案整合 安波福、日本电装、博世;

自动驾驶组成和主要手艺简介

从自动驾驶各个研发环节来看,主要涉及到软件工程&硬件工程:

1)软件工程:

操作系统、

基础软件(基础库、漫衍式、焦点服务)

算法设计(定为、感知、设计)

工程实现(FCW、LDW等)

云服务(仿真、高精度舆图)

高精度舆图

2)硬件工程:

域控制设计(硬件架构、盘算单元、功效平安)

传感器(激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、摄像头、GPS、IMU等)

系统集成、线控刷新。

供应链上游:CPU芯片

半导体、能源革命驱动的此轮汽车智能化、电动化浪潮,半导体名目反映产业链名目

座舱芯片:高通算力高、集成度高、性价比高,份额提升显著。

自动驾驶芯片

封锁生态战胜开放生态

L3+:英伟达>高通>华为

L3以下:Mobileye市占率最高,但黑盒子交付模式越来越不受车厂喜欢,未来开放模式将更受人人迎接;地平线、黑芝麻(000716,股吧)等国产厂商有时机

智能汽车芯片现在主要转变泛起在座舱域、辅助驾驶/自动驾驶两大域控制器上。

智能座舱芯片是由中控屏芯片升级而来,现在主要介入者包罗传统汽车芯片供应商以及新入局的消费电子厂商,国产厂商正从后装切入前装,包罗:四维图新(杰发科技)和全志科技(300458,股吧)。

自动驾驶域控制器为电子电气架构转变下新发生的一块盘算平台,现在占主导的是英特尔Mobileye和英伟达,高通、华为重点结构领域,同时也有地平线、芯驰科技等创业企业介入。

2、自动驾驶芯片相关性能先容

运智能驾驶时代产业链分为三个条理:硬件公司为低层,上方是认真提供智能/毗邻/治理的软件层,顶层是与消费者体验相关的服务层;

大算力高性能芯片:相较于传统汽车,智能汽车数据量大增,高性能芯片成为刚需,好比盛行的SA8155;

算法升级:现在硬件模块升级相对较慢,算法迭代升级则日新月异,连续优化的算法有助于降低成本,并提供更多的平安冗余

运从量产级别来看,近期量产的车型主要集中在L2+至L3级别车辆;

从硬件设置来看,相关车型主要设置有车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、高算力芯片等,激光雷达则尚未设置,传感器芯片中以Mobileye相关产物居多,特斯拉接纳自研的FSD;

自动驾驶适用场景中,若是是封锁路段,普遍需要高精度舆图,开放路段中使用局限较小。

自动驾驶对于算力的要求

智能驾驶汽车涉及到传感器环境感知、高精舆图/GPS精准定位、V2X信息通讯、多种数据融合、决议与设计算法运算、运算效果的电子控制与执行等历程,此历程需要一个强劲的盘算平台统一实时剖析、处置海量的数据与举行庞大的逻辑运算,对盘算能力的要求异常高。

凭证地平线数据披露,自动驾驶品级每增添一级,所需要的芯片算力就会出现十数倍的上升,L2级自动驾驶的算力需求仅要求2-2.5TOPS,然则L3级自动驾驶算力需求就需要20-30TOPS,到L4级需要200TOPS以上,L5级别算力需求则跨越2000TOPS。

每增添一级自动驾驶品级算力需求增进一个数目级,凭证Intel推算,全自动驾驶时代,每辆汽车天天发生的数据量高达4000GB。为了更好的智能驾驶显示,盘算平台成为汽车设计重点,车载半导体价值量快速提升,汽车行业掀起算力军备竞赛。以行业龙头特斯拉为例,克日媒体报道,特斯拉正与博通互助研发新款 HW 4.0 自动驾驶芯片,预计明年第四序度就将大规模量产,新一代芯片接纳7nm工艺。预计HW4.0算力有望到达432 TOPS以上,跨越HW3.0的三倍以上,将可用于ADAS、电动车动力传动、车载娱乐系统和车身电子四大领域的盘算,成为真正的“汽车大脑”。我们来看看主流的自动驾驶芯片的算力。

这里是量产的自动驾驶芯片的算力做的对比,英伟达最新的orin的算力秒杀全场,然则还没有量产,现在看到的特斯拉单芯片算力是量产内里最强算力的,到达72 TOPS。

感知类算法,包罗SLAM算法、自动驾驶感知算法;决议类算法包罗自动驾驶设计算法、自动驾驶决议算法;执行类算法主要为自动驾驶控制算法;

涉及到的操作系统以Linux为主,编程语言包罗C/C++/PYHTON/MATLAB等;

传感器融合手艺:

单一类型传感器无法战胜内生的瑕玷,我们需要未来自差异种类传感器的信息组合在一起,将多个传感器获取的数据、信息集中在一起综合剖析以便加倍准确可靠地形貌外界环境,提高系统决议的准确性,好比典型的激光雷达+摄像头+IMU+高精度舆图组合。

前融合算法:在原始层把数据都融合在一起,融合好的数据就好比是一个超级传感器,而且这个传感器不仅有能力可以看到红外线,另有能力可以看到摄像头或者RGB,也有能力看到liDAR的三维信息,就好比是一双超级眼睛,在这双超级眼睛上面,开发自己的感知算法,最后输出一个效果层的物体。

后融合算法:每个传感器各自自力处置天生的目的数据,当所有传感器完成目的数据天生后,再由主处置器举行数据融合

路端/云端:可以用于数据存储、模拟、高精舆图绘制以及深度学习模子训练,作用是为无人车提供离线盘算及存储功效,通过云平台,我们能够测试新的算法 、更新高精舆图并训练加倍有用的识别、追踪和决议模子。同时可支持全局信息存储和共享,互联互通营业流,对自动驾驶车执行路径优化。

智能驾驶时代,汽车数据处置量大幅增添,对芯片性要求更高,AI芯片为主

硬件架构升级驱动芯片算力需求出现指数级提升趋势,汽车需要处置大量图片、视频等非结构化数据,同时处置器也需要整合雷达、视频等多路数据。这些都对车载处置器的并行盘算效率提出更高要求,具备AI能力的主控芯片成为主流。

数据、算力和算法是AI三概略素,CPU配合加速芯片的模式成为典型的AI部署方案,CPU提供算力,加速芯片提升算力并助推算法的发生。常见的AI加速芯片包罗GPU、FPGA、ASIC三类。

GPU是单指令、多数据处置,接纳数目众多的盘算单元和超长的流水线,主要处置图像领域的运算加速。但GPU无法单独事情,必须由CPU举行控制挪用才气事情。CPU可单独作用,处置庞大的逻辑运算和差其余数据类型,但当需要大量的处置类型统一的数据时,则可挪用GPU举行并行盘算。

FPGA适用于多指令,单数据流的剖析,与GPU相反,因此常用于展望阶段,如云端。FPGA是用硬件实现软件算法,因此在实现庞大算法方面有一定的难度,瑕玷是价钱对照高。对比FPGA和GPU可以发现,一是缺少内存和控制所带来的存储和读取部门,速率更快。二是由于缺少读取的作用,以是功耗低,劣势是运算量并不是很大。连系CPU和GPU各自的优势,有一种解决方案就是异构。

ASIC是为实现特定要求而定制的专用AI芯片。除了不能扩展以外,在功耗、可靠性、体积方面都有优势,尤其在高性能、低功耗的移动端。

类脑芯片架构是一款模拟人脑的新型芯片编程架构,这一系统可以模拟人脑功效举行感知、行为和思索,简朴来讲,就是复制人类大脑。

差异应用场景AI芯片性能需求和详细指标

AI芯片部署的位置有两种:云端和终端。云端AI应用主要用于数据中央,在深度学习的训练阶段需要极大的数据量和大运算量,因此训练环节在云端或者数据中央实现性价比最高,且终端单一芯片也无法自力完成大量的训练义务。

终端AI芯片,即用于即手机、安防摄像头、汽车、智能家居装备、种种IoT装备等执行边缘盘算的智能装备。端AI芯片的特点是体积小、耗电少,而且性能不需要稀奇壮大,通常只需要支持一两种AI能力。

从功效上来说,现在 AI 芯片主要有两个领域,一个是 AI 系统的 training 训练模子(主要是对深度神经网络的前期训练),另外一个是模子训练部署后,模子对新数据的 inference 推断。理论上来说 training 和 inference 有类似的特征,然则以现在的情形来说,在运算量差异大,精度差异大,能耗条件差异和算法也有差其余情形下,training 和 inference 照样脱离的状态。

在 training 领域,需要将海量的参数举行迭代训练,以是芯片设计导向基本都是超高性能,高天真性,高精度这几个偏向。面向 training 的芯片一样平常都是在云端或者数据中央举行部署,成本大,能耗高。现在在 training 领域, Nvidia 的GPU在市场上独占鳌头,大部门的深度神经网络及项目实行都是接纳 Nvidia 的GPU加速方案。同样深度学习加速市场的发作也吸引了竞争者的入局。

Google在2015年宣布了第一代TPU芯片,在2017年5月宣布了基于ASIC的TPU芯片2.0版本,二代版本接纳了systolic array脉动阵列手艺,每秒峰值运算能力到达45TFlops。而且二代版本完善了初代TPU只能做 inference 无法 training 的问题。凭证Google的披露,在自然语言处置深度学习网络中,八分之一的TPU Pod(Google自建的基于64个TPU2.0的处置单元)破费六个小时就能完成32块顶级GPU一整天的训练义务。

除了Google外,AMD也宣布了基于Radeon Instinct的加速器方案,Intel则推出了 Xeon Phi+Nervana方案。在training领域,资金投入量大,研发成本高,现在竞争者主要是Nvidia GPU, Google TPU和新进入的AMD Radeon Instinct(基于GPU)和IntelXeon Phi+Nervana(基于ASIC)等。现在来看,不管是Google的TPU+tensorfow,照样其他巨头新的解决方案,想要在training端市场撼动Nvidia的职位异常难题。

相比 training 而言 inference 在盘算量( 更小) , 精度要求( 更低) 和算法部署( 多种evaluation方式)上都有一定的差异,通常只需要用 training 阶段训练好的模子来对新输入的数据输出模子效果,或者在输出效果的基础上做一些调整。好比摄像头拍到的新的人像直接输出人脸识别模子的效果,就是行使 training 好的模子做一次 inference 操作。相对 training,inference对照适合在终端部署。

如iphoneX搭载的新的A11处置器内置了双核神经网络引擎,另有类似的在自动驾驶,监控摄像头,机械人等终端装备上的 inference 芯片。从CPU到GPU,再到FPGA和最后的ASIC,盘算效率依次递增,但天真性也是依次递减的。在inference方面,除了GPU之外,ASIC和FPGA都有对照大的潜力。

现在业界在 inference 方面也越来越多地最先使用专用性更强的FPGA和ASIC平台。FPGA全称“可编程门阵列”,通过在芯片内集成大量基本的门电路,允许用户后期烧写设置文件来更改芯片功效实现可更改半定制化。FPGA在延迟和功耗方面都有显著优势,在延迟需求较高好比语音识别和图像识别方面相比GPU而言是一个更好的选择。

ASIC是专用的定制化集成电路,能在开发阶段就针对特定的算法做优化,效率很高。ASIC虽然初期成本高,然则在大规模量产的情形下有规模经济效应,反而能在总体成本上占优。由于设计完成后无法更改,故ASIC的通用性对照差,市场风险高。FPGA由于可以半定制化而且内容可更改,在通用性/兼容性方面占有优势,然则在成本,性能,能效上比,ASIC更有优势

汽车主控芯片结构形式也由 MCU 向 SOC 异构芯片偏向生长。

现阶段用于汽车决议控制芯片和汽车智能盘算平台主要由三部门组成:

1)智能运算为主的 AI盘算单元;

2)CPU单元;

3)控制单元。

主控SoC常由 CPU+GPU+DSP+NPU+种种外设接口、存储类型等电子元件组成,现阶段主要应用于座舱 IVI、域控制、ADAS等较庞大的领域。现有车载智能盘算平台产物如奥迪zFAS、特斯拉 FSD、英伟达Xavier 等硬件均主要由 AI(人工智能)单元、盘算单元和控制单元三部门组成,每个单元完成各自所定位的功效。

3、车载AI芯片未来会非线性增进

随着自动驾驶渗透率快速提升,预计车载AI芯片市场规模跨越手机侧AI芯片规模。随着智能化对算力需求的指数级增进,ADAS功效逐步成为智能汽车标配,预计到2025年70%的中国汽车将搭载L2-L3级其余自动驾驶功效。观研天下展望全球自动驾驶汽车上的AI 推理芯片,其市场规模将从2017 年的1.42 亿美元,年均增进135%至2022 年的102 亿美元,相比之下手机侧AI芯片市场规模为34亿美金,汽车AI芯片市场规模远超手机侧。

部署于边缘的AI 芯片/内置单元的市场规模占比将从2017 年的21%,上升到2022年的47%。其年均增速123%,跨越云端部署年均增速的75%。GPU 市场份额将从2017 年的70%下降到2022 年的39%,其主要增进动力将从数据中央算法训练,转移到自动驾驶汽车。

早期 对外采购mobileye EyeQ3 芯片+摄像头半集成方案,主要是为了知足快速量产需求,且受制于研发资金不足限制;

中期 接纳高算力NVIDIA 芯片平台+其他摄像头供应商的特斯拉内部集成方案,mobileye开发节奏无法紧跟特斯拉需求;

当前:接纳自研NPU(网络处置器)为焦点的芯片+外采Aptina摄像头的特斯拉焦点自研方案,主要缘故原由在于市面方案无法知足定制需求,尔后期时间和资金足够,公司自研实力和开发自由度更高。

为了掌握自动驾驶话语权,同时并掌握焦点数据和AI算法,已往5年特斯拉履历了外购主控芯片到自研的蹊径。2014年~2016年,特斯拉配备的是基于Mobileye EyeQ3芯片的AutoPilot HW1.0盘算平台,车上包罗1个前摄像头+1个毫米波雷达+12个超声波雷达。2016年~2019年,特斯拉接纳基于英伟达的DRIVE PX 2 AI盘算平台的AutoPilot HW2.0和后续的AutoPilot HW2.5,包罗8个摄像头+1个毫米波雷达+12超声波雷达。

2017年最先特斯拉最先启动自研主控芯片,尤其是主控芯片中的神经网络算法和AI处置单元所有自己完成。2019年4月,AutoPilot HW3.0平台搭载了Tesla FSD自研版本的主控芯片,这款自动驾驶主控芯片拥有高达60亿的晶体管,每秒可完成144万亿次的盘算,能同时处置每秒2300帧的图像。

4、特斯拉的FSD HW3.0基本先容

特斯拉Model 3自研“中央-区EEA”架构:中央盘算机是自动驾驶及娱乐控制模块(Autopilot & Infotainment Control Module),由两块FSD芯片肩负大量的数据盘算,主要服务于自动驾驶功效。两个区控制器划分是右车身控制器(BCM RH)和左车身控制器(BCM LH),主要服务于热治理、扭矩控制、灯光等功效。

FSD 的 HW3.0 由两个相同的盘算单元组成,每个盘算单元上面有特斯拉自研的2 块FSD盘算芯片,每块算力位 36 Tops,装备总算力位 4 x 36 Tops = 144 Tops。然则由于接纳的是双机冗余热备的运行方式,现实可用的算力为72 Top。

特斯拉板子的右侧接口从上到下依次是FOV摄像头、环视摄像头、A柱左右摄像头、B柱左右摄像头、前视主摄像头、车内DMS摄像头、后摄像头、GPS同轴天线。左侧从上到下依次是第二供电和I/O接口(车身LIN网络等),以太网诊断进/出、调试USB、烧录、主供电和I/O(底盘CAN网络等)。

而通过特斯拉在售车型的先容和现实设置来看,主张以摄像头视觉为焦点的特斯拉安装了一个三目摄像头、4个环视、一个后置摄像头、车内DMS摄像头、前置毫米波雷达、以及12颗超声波雷达。

HW 3.0 PCB器件先容

LPDDR 全称是Low Power Double Data Rate SDRAM,是DDR SDRAM的一种,又称为 mDDR(Mobile DDR SDRM),是现在全球局限内移动装备上使用最普遍的“事情影象”内存。特斯拉的LPDDR4(8BD77D9WCF)是Micron美光供应。

FSD的GPS模块是NEO-M8L-01A-81,水平精度圆概率误差(英文简称CEP- CircularError Probable)为2.5米,有SBAS辅助下是1.5米,吸收GPS/QZSS/GLONASS/北斗,CEP和RMS是GPS的定位准确度(俗称精度)单元,是误差概率单元。冷启动26秒,热启动1秒,辅助启动3秒。内置浅易6轴IMU,刷新频率20Hz,量大的话价钱会低于300元人民币。

UFS(Universal Flash Storage)接纳THGAF9G8L2LBAB7,Toshiba 2018年中期量产的新产物,车规级尺度UFS,AEC-Q100 2级尺度,容量32GB,由于特斯拉的算法模子占地不大倒也够用。

MAX20025S是开关型电源稳压器,给内存供电的,来自Maxim Integrated,现在查不到更多的先容资料。

S512SD8H21应该是Boot启动,由Cypress(已被Infineon收购)供货。

特斯拉用了3片TI的FPD-LINK,也就是解串器芯片,解串器芯片都是配对使用,加串行一样平常在摄像头内部,解串行在PCB上。两片DS90UB960,与其对应的可以是DS90UB953-Q1, DS90UB935-Q1,DS90UB933-Q1, DS90UB913A-Q1。DS90UB960拥有4条Lane,若是是MIPI CSI-2端口,每条Lane带宽可以从400Mbps到1.6Gbps之间设置。

上图为TI推荐的DS90UB960的典型应用示意图,即接4个200万像素帧率30Hz的YUV444数据,或者4个200万像素帧率60Hz的YUV420数据。DS90UB954是DS90UB960简化版,从4Lane削减到2Lane,与之搭配使用的是DS90UB953。

由于大部门摄像头的LVDS花样只能用于近距离传输,因此摄像头都要配备一个解串行芯片,将并行数据转换为串行用同轴或STP传输,这样传输距离远且EMI电磁滋扰更容易过车规。现在行业内做解串行芯片用的较多的就是德州仪器TI以及Maxim,特斯拉用的是德州仪器,而我们做开发接触的较多的是Maxim,可能是源于NVIDIA的AI芯片平台设计推荐,现在智能驾驶方面用的摄像头大部门都是Maxim方案。

(摄像头的数据花样通常有RAWRGB、YUV两种。YUV常见的有三种级YUV444,YUV422和YUV420。盘算带宽的公式是像素*帧率*比特*X,对RAW RGB来说X=4,好比一款摄像头输出30Hz,200万像素,那么带宽是200万x30x8x4,即1.92Gbps。YUV444是像素X帧率X比特X3,即1.44Gbps,YUV422是像素X帧率X比特X2,即0.96Gbps,YUV420是像素X帧率X比特X1.5,即0.72Gbps。ADAS通常对色彩思量不多,YUV420足够。除车载外一样平常多接纳YUV422。)

5、特斯拉自动驾驶主芯片详细解说

这款FSD芯片接纳14nm工艺制造,包罗一其中央处置器、1个图像处置单元、2个神经网络处置器,其中中央处置器和图像处置器都接纳了第三方设计授权,以保证其性能和稳固性,并易于开发,要害的神经网络处置器设计是特斯拉自主研发, 是现阶段用于汽车自动驾驶领域最壮大的芯片。

中央处置器是1个12焦点ARM A72架构的64位处置器,运行频率为2.2GHz;图像处置器能够提供0.6TFLOPS盘算能力,运行频率为1GHz;2个神经网络处置器运行在2.2GHz频率下能提供72TOPS的处置能力。为了提升神经网络处置器的内存存取速率以提升盘算能力,每颗FSD芯片内部还集成了32MB高速缓存。

NPU的总功耗为7.5 W,约占FSD功耗预算的21%。这使得它们的性能功率效率约为4.9TOPs/W,特斯拉在芯片设计方面充实思量了平安性,一块典型的自动驾驶电路板会集成两颗Tesla FSD芯片,执行双神经网络处置器冗余模式,两颗处置器相互自力,即便一个泛起问题另一个也能照常执行,此外还设计了冗余的电源、重叠的摄像机视野部门、种种向后兼容的毗邻器和接口。

信号传输流程:

从摄像头的图像最先,凭证数据流向,特斯拉注释了整个历程。首先,数据以每秒25亿像素的最大速率采集输入,这大致相当于以每秒60帧的速率输入21块全高清1080P屏幕的数据。这比现在安装的传感器发生的数据多得多。这些数据然后进入我们前面讨论的DRAM,这是SoC的第一个也是主要瓶颈之一,由于这是处置速率最慢的组件。然后数据返回到芯片,并通过图像信号处置器ISP,每秒可以处置10亿像素(约莫8个全高清1080P屏幕,每秒60帧)。这一阶段芯片未来自摄像头传感器的原始RGB数据转换成除了增强色协调消除噪音之外现实上有用的数据。

使用的是车载龙头镁光的LPDDR4,详细型号是8BD77D9WCF 8示意年份2018,B 示意第 4 周,D 代表 D-Die,属于镁光产物线中性能相对一样平常的型号,77 划分代表芯片生产地和封装地,7 代表中国台湾(5 代表中国大陆)。以是,这是一颗美光 2018 年第二周生产的D-Die颗粒)D9WCF对应型号为MT53D512M32D2DS-046AAT。53 代表这是一颗 LPDDR4 颗粒;D 代表1.1V 的事情电压;512M 示意单颗颗粒的容量为 512MB;32 示意单颗粒位宽为 32bit。

根据容量盘算单颗芯片是=512MB X 32 ÷8 = 2GB,使用量是4颗,以是DDR的总容量是8GB。

根据LPDDR4最高频率4266MHZ的速率盘算,每颗DDR是32位的位宽,CPU的位宽是32X4=128 bit,此时DDR的带宽=4266MBX128 ÷ 8 = 68.25G/S。

我们再来看看现在的特斯拉的信号传输流向。

可以看到,传输速率远远大于8颗摄像头采集的图像数据,传输速率不是瓶颈,ISP的处置速率是10亿像素/秒,若是是RGB888的位深,此时的数据量应该是2.78GB/S,此处的LPDDR4 的带宽是68GB/S,现在单独处置图像是够的。这里说内存带宽可能是未来限制自动驾驶的瓶颈,缘故原由是要处置许多除了图像以外的数据,好比雷达,多线程多应用的数据。

自动驾驶对于DDR带宽的要求:

上图是现在对照主流的L3+自动驾驶的架构,从这里可以看到,摄像头那部门的处置需要的DDR的带宽是34GB/s,ASIC的DDR带宽为64bit,ADAS需要处置摄像头的raw dater,这样才是最原始的数据,不是压缩,也没有处置过的数据,这样ADAS处置起来才对照天真,以是ADAS的带宽要求异常高。

可以看到除了要处置高清摄像头的raw dater的数据,还需要处置超声波雷达和激光雷达的数据,这些传感器的作用是差其余,激光雷达主要用于3D建模、超声波雷达用于倒车、超车,摄像头主要用于部门ADAS功效,好比ACC自顺应巡航、AEB紧要制动等等。

由于这些传感器的数据量异常大,处置的要求也对照高,以是对于ADAS CPU的DDR的带宽要求异常高,需要使用到4颗32bit的LPDDR5,同时需要CPU 的DDR带宽为128bit,同时带宽需要到达102.4GB/s,也许你会有疑惑,为什么特斯拉的才68GB/s的带宽就可以处置了呢?

特斯拉由于成本缘故原由,没有使用激光雷达,下图是特斯拉车身上差异版本的硬件的传感器,AP3.0的硬件使用了6个摄像头,12个超声波雷达,1个毫米波雷达。由于算法做的异常牛掰,一样的可以使用超声波雷达+摄像头举行3D数据建模。以是性能更优,成本更少,而且对于DDR的带宽要求也下降了。

2020年市场上打造的L2级其余驾驶,都没有使用到激光雷达,只有谷歌的waymo使用了4颗激光雷达另有奥迪A8的使用了1颗激光雷达。2021年上海车展的情形来看极光雷达如雨后春笋,越来越多的智能汽车选择使用激光雷达,许多激光雷达都是平安冗余使用的目的,传感器数据是做后融合,此时处置数据的能力要求就提高,此时对于DDR带宽要求会变大。

6、特斯拉NPU先容

上图的型号处置历程中,该历程的第一步是将数据存储在SRAM阵列中。现在许多人――甚至是那些对盘算机组件略知一二的人――可能会想,“SRAM到底是什么?”嗯,最靠近的对照是在盘算机处置器上能找到的共享L3缓存。这意味着什么呢?这意味着存储速率异常快,但同时也很贵。

现在,Intel最大的L3缓存是45 MB(2010年以前是16 MB, 2014年以前是24 MB)。大多数消费级条记本电脑和桌面处置器都有8-12 MB的L3缓存。特斯拉的神经网络处置器有一个重大的64MB SRAM,它被分成两个32 MB的SRAM段来支持两个神经网络处置器。特斯拉以为其壮大的SRAM容量是其相对于其他类型芯片的最大优势之一。

NPU的算力能够知足许多图像相关的识别算法:

假设此时你车上的AI图像算法是YOLO-V3,它是一种使用深度卷积神经网络学得的特征来检测工具的目的检测器,直白点就是照片识别器,在机园地铁都有批量使用,就是大量的卷积、残差网络、全毗邻等类型的盘算,本质是乘法和加法。对于YOLO-V3来说,若是确定了详细的输入图形尺寸,那么总的乘法加法盘算次数是确定的。好比一万亿次。(真实的情形比这个大得多的多),用算力示意就是TOPS为单元。那么要快速执行一次YOLO-V3,就必须执行完一万亿次的加法乘法次数。

这个时刻就来看了,好比IBM的POWER8,最先进的服务器用超标量CPU之一,4GHz,SIMD,128bit,假设是处置16bit的数据,那就是8个数,那么一个周期,最多执行8个乘加盘算。一次最多执行16个操作。这照样理论上,实在是不大可能的。

那么CPU一秒钟的巅峰盘算次数=16* 4Gops =64Gops,固然,以上的数据都是完全最理想的理论值。由于,芯片上的存储不够大,以是数据会存储在DRAM中,从DRAM取数据很慢的,以是,乘法逻辑往往要守候。另外,AI算法有许多层网络组成,必须一层一层的算,以是,在切换层的时刻,乘法逻辑又是休息的,以是,诸多因素造成了现实的芯片并不能到达利润的盘算峰值,而且差距还极大,现真相形,能够到达5%吧,也就3.2Gops,根据这个图像算法,若是需要执行YOLO-V3的盘算,1W除以3.2=3125秒,也就是那么需要守候52分钟才气盘算出来。

若是是当前的CPU去运算,那么估量车翻到河里了还没发现前方是河,这就是速率慢,对于ADAS产物而言,时间就是生命。

此时我们在回过头来看看高通820A芯片的算力,CPU的算力才42K,刚刚谁人是基于最先进的服务器IBM的POWER8 CPU盘算力是是3.2GPOS,车载算的上最先进的域控制器才42K的CPU盘算力,以是不能用于AI的盘算。此时需要使用GPU来盘算,看看GPU的算力是320Gops,此时算这个YOLO-V3图像识其余算法需要32秒,这个成就照样异常不错的。

此时可以看到高通820A芯片的CPU算力是不能够用于AI的盘算,GPU的算力是可以知足一些不需要那么实时性对照高的一些AI处置。

此时可以看到高通820A芯片的CPU算力是不能够用于AI的盘算,GPU的算力是可以知足一些不需要那么实时性对照高的一些AI处置。

此时再来看看特斯拉的NPU,这个只需要13.8ms就可以盘算出来了,根据80KM/h的速率,这个响应速率在0.3米,完全是杠杠的,现真相形下应该没有那么快,由于运算速率没有那么快。

神经网络处置器是一个异常壮大的工具。许多数据都要经由它,但有些盘算义务还没有调整到适合神经网络处置器上运行,或者不适合这种处置器。这就是GPU的用武之地。该芯片的GPU(每辆特斯拉都有)性能适中,运行速率为1 GHz,能够处置600 GFLOPS数据。特斯拉示意,GPU现在正在执行一些后处置义务,其中可能包罗确立人类可以明白的图片和视频。然而,从特斯拉在其演示中形貌的GPU的角色来看,预计该芯片的下一次迭代将拥有一个更小的GPU。

另有一些通用的处置义务不适合由神经网络处置器处置、而由CPU来完成的。特斯拉注释说,芯片中有12个ARM Cortex A72 64位CPU,运行速率为2.2 GHz。只管这样――更准确的形貌应该是有三个4核cpu――特斯拉选择使用ARM的Cortex A72架构有点令人费解。Cortex A72是2015年的一个架构。从那以后,A73, A75,甚至几天前A77架构已经宣布。埃隆和他的团队注释说,这是他们两年前最先设计芯片时就有的器械。

对于Tesla来说,这可能是一个更廉价的选择,若是多线程性能对他们来说比单个义务性能更主要,那么这是有意义的,因此包罗3个较老的处置器而不是1个或2个更新或更壮大的处置器。多线程通常需要更多的编程事情来准确分配义务,然则,嘿,我们正在谈论的是特斯拉――这对它来说可能是小菜一碟。无论若何,该芯片的CPU性能比特斯拉之前版本HW 2.0的CPU性能凌驾2.5倍。

AI芯片加速原理:

人工智能(深度学习)现在无处不在,权衡人工智能运算量通常有三个名词。

FLOPS:注重全大写,是floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,明白为盘算速率。是一个权衡硬件性能的指标。

FLOPs:注重s小写,是floating point operations的缩写(s表复数),意指浮点运算数,明白为盘算量。可以用来权衡算法/模子的庞大度。

MACCs:是multiply-accumulate operations),也叫MAdds,意指乘-加操作(点积运算),明白为盘算量,也叫MAdds, 约莫是 FLOPs 的一半。

人工智能中最消耗运算量的地方是卷积,就是乘和累加运算Multiply Accumulate,MAC。

y = w[0]*x[0] + w[1]*x[1] + w[2]*x[2] + ... + w[n-1]*x[n-1]

w 和 x 都是向量,y 是标量。上式是全毗邻层或卷积层的典型运算。一次乘-加运算即一次乘法+一次加法运算,以是上式的 MACCs 是n。而换到 FLOPS 的情形,点积做了 2n-1 FLOPS,即 n-1 次加法和 n 次乘法。可以看到,MACCs 约莫是 FLOPS 的一半。现实就是MAC只需一个指令,一个运算周期内就可完成乘和累加。卷积运算、点积运算、矩阵运算、数字滤波器运算、甚至多项式的求值运算都可以剖析为数个 MAC 指令,人工智能运算也可以写成MAC运算。

MAC指令的输入及输出的数据类型可以是整数、定点数或是浮点数。若处置浮点数时,会有两次的数值修约(Rounding),这在许多典型的DSP上很常见。若一条MAC指令在处置浮点数时只有一次的数值修约,则这种指令称为“融合乘加运算”/“积和熔加运算”(fused multiply-add, FMA)或“熔合乘法累积运算”(fused multiply�Caccumulate,FMAC)。假设3×3卷积,128 个 filer,输入的 feature map 是 112×112×64,stride=1,padding=same,MACCs 有:3×3×64×112×112×128=924,844,032次,即1.85TOPS算量。

AI芯片就是简朴暴力地堆砌MAC单元。增添MAC数目,这是提升算力最有用的方式,没有之一,而增添MAC数目意味着芯片裸晶面积即成本的大幅度增添,这也是为什么AI芯片要用到尽可能先进的半导体制造工艺,越先进的半导体制造工艺,就可拥有更高的晶体管密度,即同样面积下更多的MAC单元,权衡半导体制造工艺最主要的指标也就是晶体管密度而不是数字游戏的几纳米。

详细来说,台积电初期7纳米工艺,每平方毫米是9630万个晶体管,后期7+纳米可以做到每平方毫米1.158亿个晶体管,三星7纳米是9530万个,落伍台积电18%,而英特尔的10纳米工艺是1.0078亿个晶体管,领先三星,落伍台积电。这也是台积电垄断AI芯片的缘故原由。而5纳米工艺,台积电是1.713亿个晶体管,而英特尔的7纳米设计是2亿个晶体管,以是英特尔的7纳米芯片一直难产,难度比台积电5纳米还高。顺便说下,台积电平均每片晶圆价钱近4000美元,三星是2500美元,中芯国际是1600美元。

除了增添数目,另有提高MAC运行频率,但这意味着功耗大幅度增添,有可能造成芯片损坏或死机,一样平常不会有人这么做。除了简朴的数目增添,再一条思绪是提高MAC的效率。

提高MAC效率方式:

提升MAC效率最主要的就是存储

真实值和理论值差异极大。决议算力真实值最主要因素是内存( SRAM和DRAM)带宽,另有现实运行频率( 即供电电压或温度),另有算法的batch尺寸。例如谷歌第一代TPU,理论值为90TOPS算力,最差真实值只有1/9,也就是10TOPS算力,由于第一代内存带宽仅34GB/s。而第二代TPU下血本使用了HBM内存,带宽提升到600GB/s(单一芯片,TPU V2板内存总带宽2400GB/s)。

最新的英伟达的A100使用40GB的2代HBM,带宽提升到1600GB/s,比V100提升约莫73%。特斯拉是128 bit LPDDR4-4266 ,那么内存的带宽就是:2133MHz*2DDR*128bit/8/1000=68.256GB/s。比第一代TPU略好( 这些都是理论上的最大峰值带宽)其性能最差真实值估量是2/9。也就是约莫8TOPS。16GB版本的Xavier内存峰值带宽是137GB/s。

为什么会这样,这就牵涉到MAC盘算效率问题,若是你的算法或者说CNN卷积需要的算力是1TOPS,而运算平台的算力是4TOPS,那么行使效率只有25%,运算单元大部门时刻都在守候数据传送,稀奇是batch尺寸较小时刻,这时刻存储带宽不足会严重限制性能。但若是超出平台的运算能力,延迟会大幅度增添,存储瓶颈一样很要命。效率在90-95%情形下,存储瓶颈影响最小,但这并不意味着不影响了,影响依然存在。

然而平台不会只运算一种算法,运算行使效率很难稳固在90-95%。这就是为何大部门人工智能算法公司都想定制或自制盘算平台的主要缘故原由,盘算平台厂家也需要推出与之配套的算法,软硬一体,实难脱离。

最为有用的方式照样减小运算单元与存储器之间的物理距离。也是这15年来高性能芯片封装手艺生长的主要目的,这不仅可以提高算力,还能降低功耗削减发烧。这其中最有用的手艺就是HBM和CoWoS。

CPU与HBM2之间通过Micro-bump毗邻,线宽仅为55微米,比传统的板上内存或者说off-chip内存要削减20倍的距离。可以大大缓解内存瓶颈问题。

不外HBM和CoWoS价钱都很高,假设500万的一次下单量,7纳米工艺的话,纯晶圆自己的硬件成本约莫是每片芯片208-240美元,这个价钱做训练用AI芯片可以遭受,然则推理AI芯片用不起。再有CoWoS是台积电垄断的,台积电也正是靠这种工艺完全垄断高性能盘算芯片代工。英特尔的EMIB是唯一能和CoWoS抗衡的工艺,但英特尔不代工。

退而求其次的方式是优化指令集,只管削减数据的访存,CNN算法会引入大量的访存行为,这个访存行为的频仍度会随着参考取样聚集的增添而增添(缘故原由很简朴,缓存无法装下所有的参考取样,以是,即便这些参考取样会不停地被重复接见,也无法充实挖掘数据内陆化所带来的cache收益)。针对这种应用类型,现实上存在成熟的优化范式――脉动阵列。

脉动阵列

脉动阵列并不是一个新鲜的词汇,在盘算机系统架构内里已经存在很长时间。人人可以回忆下冯诺依曼架构,许多时刻数据一定是存储在memory内里的,当要运算的时刻需要从memory内里传输到Buffer或者Cache内里去。

当我们使用computing的功效来运算的时刻,往往computing消耗的时间并不是瓶颈,更多的瓶颈在于memory的存和取。以是脉动阵列的逻辑也很简朴,既然memory读取一次需要消耗更多的时间,脉动阵列全力在一次memory读取的历程中可以运行更多的盘算,来平衡存储和盘算之间的时间消耗。

下面说下脉冲阵列的基本原理:

首先,图中上半部门是传统的盘算系统的模子。一个处置单元(PE)从存储器(memory)读取数据,举行处置,然后再写回到存储器。这个系统的最大问题是:数据存取的速率往往大大低于数据处置的速率。因此,整个系统的处置能力(MOPS,每秒完成的操作)很洪水平受限于访存的能力。这个问题也是多年来盘算机系统结构研究的主要课题之一,可以说是推动处置器和存储器设计的一大动力。而脉动架构用了一个很简朴的方式:让数据只管在处置单元中多流动一会儿。

正如上图的下半部门所形貌的,第一个数据首先进入第一个PE,经由处置以后被转到达下一个PE,同时第二个数据进入第一个PE。以此类推,当第一个数据到达最后一个PE,它已经被处置了多次。以是,脉动架构现实上是多次重用了输入数据。因此,它可以在消耗较小的memory带宽的情形下实现较高的运算吞吐率。

上面这张图异常直观的从一维数据流展示了脉动阵列的简朴逻辑。固然,对于CNN等神经网络来说,许多时刻是二维的矩阵。以是,脉动阵列从一维到二维也能够异常契合CNN的矩阵乘加的架构。

降低推理的量化比特精度是最常见的方式。它既可以大大降低运算单元的精度,又可以削减存储容量需求和存储器的读写。然则,降低比特精度也意味着推断准确度的降低,这在一些应用中是无法接受的。由此,基本运算单元的设计趋势是支持可变比特精度,好比BitMAC 就能支持从 1 比特到 16 比特的权重精度。大部门AI推理芯片只支持INT8位和16位数据。

除了降低精度以外,还可以连系一些数据结构转换来削减运算量,好比通过快速傅里叶变换(FFT)变换来削减矩阵运算中的乘法;还可以通过查表的方式来简化 MAC 的实现等。

对于使用修正线性单元(ReLU)作为激活函数的神经网络,激活值为零的情形许多 ;而在对神经网络举行的剪枝操作后,权重值也会有许多为零。基于这样的希罕性特征,一方面可以使用专门的硬件架构,好比 SCNN 加速器,提高 MAC 的使用效率,另一方面可以对权重和激活值数据举行压缩。

还可以从系统架构上对整个的Memory读取来做进一步的优化。这里摘取的是寒武纪展示的一些科研功效。实在对照主流的方式就是只管做Data Reuse,削减片上Memory和片外Memory的信息读取次数,增添片上memory,由于片上数据读取会更快一点,这种方式也能够只管降低Memory读取所消耗的时间,从而到达运算的加速。

对于神经网络来说,实在许多的毗邻并不是一定要存在的,也就是说我去掉一些毗邻,可能压缩后的网络精度相比压缩之前并没有太大的转变。基于这样的理念,许多剪枝的方案也被提了出来,也确实从压缩的角度带来了很大效果提升。

需要稀奇提出的是,人人从图中可以看到,深度学习神经网络包罗卷积层和全毗邻层两大块,剪枝对全毗邻层的压缩效率是最大的。下面柱状图的蓝色部门就是压缩之后的系数占比,从中可以看到剪枝对全毗邻层的压缩是最大的,而对卷积层的压缩效果相比全毗邻层则差了许多。

以是这也是为什么,在语音的加速上很容易用到剪枝的一些方案,然则在机械视觉等需要大量卷积层的应用中剪枝效果并不理想。

对于整个Deep Learning网络来说,每个权重系数是不是一定要浮点的,定点是否就能知足?定点是不是一定要32位的?许多人提出8位甚至1位的定点系数也能到达很不错的效果,这样的话从系数压缩来看就会有异常大的效果。从下面三张人脸识其余红点和绿点的对比,就可以看到实在8位定点系数在许多情形下已经异常适用了,和32位定点系数相比并没有太大的转变。以是,从这个角度来说,权重系数的压缩也会带来网络模子的压缩,从而带来盘算的加速。

谷歌的TPU AI盘算加速先容:

这是Google的TPU。从上边的芯片框图可以看到,有一个64K的乘加MAC阵列对乘加运算举行加速。从论文中可以看到内里已经用到了脉动阵列的架构方式来对运算举行加速,另外也有我们前面提到的大量的片上Memory 这样的路径。上面蓝色框图中人人可以看到有一个24MiB的片上Memory,而且有两个高速DDR3接口能够与片外的DDR做交互。

再来说说AI芯片。好比赫赫著名的谷歌的TPU1。TPU1,约莫700M Hz,有256X256尺寸的脉动阵列,如下图所示。一共256X256=64K个乘加单元,每个单元一次可执行一个乘法和一个加法。那就是128K个操作。(乘法算一个,加法再算一个)。

另外,除了脉动阵列,另有其他模块,好比激活等,这些内里也有乘法、加法等。

以是,看看TPU1一秒钟的巅峰盘算次数至少是=128K X 700MHz=89600Gops=约莫90Tops。

对比一下CPU与TPU1,会发现盘算能力有几个数目级的差距,这就是为啥说CPU慢。

固然,以上的数据都是完全最理想的理论值,现真相形,能够到达5%吧。由于,芯片上的存储不够大,以是数据会存储在DRAM中,从DRAM取数据很慢的,以是,乘法逻辑往往要守候。另外,AI算法有许多层网络组成,必须一层一层的算,以是,在切换层的时刻,乘法逻辑又是休息的,以是,诸多因素造成了现实的芯片并不能到达利润的盘算峰值,而且差距还极大。

上图展示的第二代TPU。从图中可以很直观的看到,它用到了我们前面所说到的HBM Memory。从其论文披露的信息也可以看到,二代TPU在第一代的基础上增添了我们前面说到的剪枝,权重压缩等方面做了许多实验,也是一个异常经典的云端AI加速芯片的例子。

特斯拉HW4.0 将改变未来汽车的容貌

硬件层面:

我们对HW 4.0有什么期待呢?现在,我们所知道的是,它的目的是进一步提高平安性。唯一真正告诉我们的是,它不会专注于让一辆旧车学习新手艺,但这并不意味着它不会包罗一些新手艺。以下是我列出的HW 4.0可能带来的潜在转变和改善,从最可能的到最具推测性的排列如下:

特斯拉很可能会使用更新的CPU版本,这取决于特斯拉什么时刻最先设计基于A75的架构。增添的处置能力让特斯拉有时机节约芯片上的功耗和空间,为更主要的组件腾出空间。

特斯拉可能会升级到LPDDR5,这将导致显著的速率提升和功耗降低。然则,若是HW 4.0芯片在设计历程中、或者为了降低成本,特斯拉可能会选择LPDDR4X。通过使用较低的电压平台,LPDDR4X节约了能耗,但若是同时使用多个芯片,它仍然可以提高速率。只管云云,与HW 3.0相比,这种设置并不会节约能耗。任何一种选择都代表着对HW 3.0的周全改善。

进一步改善具有更多SRAM的神经网络处置单元。

凭证芯片上的处置能力是否能够处置摄像头传输过来的全分辨率和帧速率的数据,特斯拉的HW 4,0可能会配备更高分辨率的新摄像头和传感器,甚至可能会有更高的帧速率。更高分辨率的图像是至关主要的,由于更多的细节将辅助盘算机更准确地识别物体,并具备更远的识别距离。

升级的图像信号处置器(ISP)。特斯拉想让自己的芯片尽可能的廉价和壮大。这就是为什么在HW 3.0中,芯片输入的处置能力和ISP的处置能力之间存在很大的脱节,因此需要一个更壮大的或第二块ISP,这取决于哪种解决方案需要更低的功耗、更小的空间或更低的成本。

一个更小的GPU。HW 3.0的SoC中还存在GPU的缘故原由之一是,并不是所有的处置义务都转移到神经网络处置器中去了。对于特斯拉来说,让它的程序员有足够的时间将剩余的GPU处置义务重新分配给NPU或CPU可能是一条捷径。完全消除GPU可能是不能能的;然而,一个更小的GPU和更小的SoC占用导致更少的NoC,这样可以为更要害的组件――如更多的SRAM――匀出预算和空间。

软件层面:

新一代自动驾驶芯片和HW4.0即将在明年量产,重构AutoPilot底层架构,将推出训练神经网络超级盘算机Dojo,瞄准L5自动驾驶场景。2020年8月多家媒体报道,特斯拉正与博通互助研发新款 HW 4.0 自动驾驶芯片,有望在明年第四序度大规模量产,未来将接纳台积电 7nm 手艺举行生产。同时AutoPilot 团队正对软件的底层代码举行重写和深度神经网络重构, 包罗对数据标注、训练、推理全流程的重构。

全新的训练盘算机 Dojo 正在开发中。Dojo 将专门用于大规模的图像和视频数据处置,其浮点运算能力将到达exaflop 级别(秒运算百亿亿次),将配合无监视学习算法,来削减特斯拉对于数据人工标注的事情量,辅助特斯拉数据训练效率实现指数级提升。现在特斯拉已经拥有跨越82万台车不停回传数据,到2020年年底将拥有51亿英里驾驶数据用于自动驾驶训练,已往的训练数据依赖于人工标注,而自动的自监视学习配合Dojo盘算机可以大幅优化算法提升的效率。

Dojo 可以改善 Autopilot 的事情方式,从现在的2D图像 + 内容标注方式训练,升级到可以在「4D」(3D 加上时间维度)环境下运行。我们预计借助壮大的自研盘算平台、全球领先的AI算法能力、重大的现实驾驶数据量,特斯拉有望成为率先实现L5级别自动驾驶的公司。

特斯拉HW4.0为什么有勇气对激光雷达say no:

现在还在坚持做图像识别为主的只有特斯拉了,Mobileye已经最先使用了激光雷达做下一代自动驾驶平台的要害器件了,只有马教主坚持激光雷达就像阑尾,他说:一个阑尾就够糟了,还带一堆,简直谬妄。

特斯拉云云有勇气,其着实于它的研发模式,从芯片 ,操作系统,算法以及控制器都是自研,整个性能可以施展到极致。

视觉方案通过摄像头,致力于解决“拍到的是什么”问题。从事情原理来看,视觉方案以摄像头作为主要传感器,通过网络外界反射的光线从而进一步出现出外界环境画面,即我们所熟悉的摄像头功效,再举行后续图像支解、物体分类、目的跟踪、天下模子、多传感器融合、在线标定、视觉SLAM、ISP 等一系列步骤举行匹配与深度学习,其焦点环节在于物体识别与匹配,或者运用AI 自监视学习来到达感知剖析物体的目的,需要解决的是“我拍到的器械是什么”的问题。

视觉方案重在分类,但样本有限度限制了视觉识别准确性,而优化样本对于AI 学习能力、样本数据量要求极高。由于L3 级及以上自动驾驶需要机械应对较为庞大的路况,要求车辆对于蹊径状态有精准识别能力,而视觉手艺需要解决的是“摄像头拍到的是什么物体”的问题,因而对于神经网络训练集要求很高。对于训练的方式,一种为通过机械视觉,人为设定好识别样本,通过网络到的数据直接与样本匹配来识其余方式,然则能否乐成鉴别物体高度依赖样本的训练,样本未笼罩的物体将难以鉴别;另一种为AI 学习,能够通过自学习的方式脱节样本限制,然则对于算法与算力要求很高,而且其学习历程是个“黑盒子”,输出效果的历程未知,因而难以人为调试与纠错。

而这两个要害问题,对于特斯拉都可以通过提高芯片自己的算力,另有云盘算平台的大数据训练来解决。

特斯拉的视觉方案具有很高的算法与算力庞大度。特斯拉曾宣布过自己数据流自动化设计的最终目的“OPERATION VACATION”,从数据网络、训练、评估、算力平台到“影子模式”形成数据采集与学习循环。

数据网络:通过8 个摄像头对车体周围举行无死角图像采集;

数据训练:使用PyTorch 举行网络训练,特斯拉的网络训练包罗48 个差其余神经网络,

能输出1000 个差其余展望张量。其背后训练量伟大,特斯拉已花费70000 GPU 小时举行深度学习模子训练;

背后算力支持:特斯拉自研打造了FSD 芯片,具有单片144TOPS 的高算力值。另外,

特斯拉设计缔造Dojo 超级盘算机,可在云端对大量视频举行无监视学习训练,现在脱离发出来的进度值得期待;

影子模式:特斯拉通过独创“影子模式”来降低样本训练成本、提高识别准确度,即特斯拉连续网络外部环境与驾驶者的行为,并与自身战略对比,若是驾驶者现实操作与自身判断有收支,当下数据就会上传至特斯拉云端,并对算法举行修正训练。

从数据采集,内陆芯片硬件处置、图像的软件算法处置、再到后台的超级盘算机举行训练,这个需要一系列的手艺支持,最好从芯片、操作系统、算法、控制器都是自研,这样才气把芯片的性能施展最佳,从Mobileye的黑盒子开发模式,直接就让车厂彻底放弃了这条纯视觉处置的蹊径,不投入几千亿估量门都摸不着偏向,以是现在只有特斯拉这样的理工男对于激光雷达有勇气say no。

前面有提到,自动驾驶品级每增添一级,所需要的芯片算力就会出现十数倍的上升,L2级自动驾驶的算力需求仅要求2-2.5TOPS,然则L3级自动驾驶算力需求就需要20-30TOPS,到L4级需要200TOPS以上,L5级别算力需求则跨越2000TOPS。

上一章节特斯拉的算力是72TOPS,接下来先容的几款平台都是在200TOPS以下的低算力平台,主要是L2级别以上的自动驾驶平台,好比Mobileye,其主要强项在于它基于视觉的ADAS应用,低算力平台芯片有Mobileye、瑞萨、TI,地平线 四家芯片平台本期内容会逐一先容。

7、Mobileye方案先容

Mobileye确立于1999年,是以色列提供基于视觉系统剖析和数据处置研发高级驾驶辅助系统和自动驾驶解决方案的全球先行者,为全球27家OEM厂和Tier1厂商提供“芯片+算法”软硬一体化的ADAS视觉解决方案。

EyeQ系列芯片住手2019年底出货5400万,为全球跨越5000万辆汽车的行车平安保驾护航,现在全球ADAS市场占有率约莫为70%。开办之初公司致力于用单目视觉,提供包罗行人检测、车道保持和自顺应巡航等辅助驾驶手艺,1999年到2001年,Mobileye原型产物每年迭代一次,2001年Mobileye将自研的算法固化到芯片上并集成到汽车当中,往后开启了EyeQ芯片的研发。

2004年4月,EyeQ1最先生产,随后公司收获多轮融资,将商业模式转向汽车平安,陆续与大陆、意法半导体、麦格纳、电装、德尔福等全球顶级零部件供应商签署互助协议。2007年,宝马、通用和沃尔沃成为首批配装Mobileye芯片的车企,Mobileye产物正式商用。2008年,Mobileye对外宣布EyeQ 2,公司进入稳固生长期。2013年,Mobileye累计卖生产物突破100万台,随后出货量出现发作式增进。2017年3月,Mobileye被芯片巨头英特尔以 153 亿美元的价钱收购。

2014年到2019年,公司营收复合增速到达44%,2019年收入8.79亿美元,净利润27.9%,其中EyeQ系列芯片2019年出货量到达1740万颗。EyeQ1至EyeQ4等芯片型号已经量产,EyeQ5则预计于明年投放市场。EyeQ4多用于对半自动辅助驾驶手艺的支持,最高支持到L3级别,而EyeQ5主要定位于Level 4/5无人驾驶阶段的应用。

2019 年底,Mobileye EyeQ 芯片全球累计出货跨越 5400 万片。

2020 年 9 月,Mobileye 透露,EyeQ 芯片全球出货量跨越 6000 万片。

这 6000 万片是 EyeQ2、EyeQ3 和 EyeQ4 之和,其中 2020 年新增的部门主要是 EyeQ4。

现在Mobileye一直接纳传感器+芯片+算法绑定的一体式解决方案,这种封锁模式也导致客户开发天真度下降,短期有利于提升市场占有率,受到转型较晚或者AI投入少的OEM厂商迎接,但耐久将导致定制差异化产物的能力欠缺,因此需要快速迭代升级产物的造车新势力或者对转型速率要求较快的OEM厂商很难接受Mobileye的“黑盒”方式。

例如中国造车新势力小鹏汽车曾短暂地用Mobileye的芯片做过测试后决议在P7上改用英伟达的Xavier,主要由于小鹏希望“把芯片和算法剥脱离,接纳可编程的芯片,在芯片上举行算法研发和定制化,跟场景连系”,因此选择了更开放的英伟达。

EyeQ4设置了4个CPU内核和6个矢量微码处置器(VMP),每个CPU内核又拥有四个硬件线程。EyeQ4芯片引入了新颖的加速器种别:两个多线程处置集群(MPC)内核,两个可编程宏阵列(PMA)内核。结构上,EyeQ4使用 28nm的FD-SOI。功效上,相比EyeQ3,EyeQ4新增REM路网网络治理、驾驶决议、随便角度车辆识别、可行驶区域等功效。

即将投放市场的EyeQ5将装备8枚多线程CPU内核,同时还会搭载18枚Mobileye的下一代视觉处置器。

EyeQ5具有更为庞大的功效,将接纳7nm制程工艺。EyeQ5最多支持20个外部传感器(摄像头、雷达或激光雷达),“传感器融合”是EyeQ5推出的主要目的。EyeQ5运算性能到达了12Tera/每秒,能耗不到5W,芯片节能效率是对标产物Drive Xavier的2.4倍。为了能够运行L4/L5级别自动驾驶,英特尔自动驾驶系统将接纳摄像头为先的方式设计,搭载两块EyeQ5系统芯片、一个英特尔凌动芯片以及Mobileye软件。EyeQ5有望执行“开放”战略,Tier1和主机厂等互助同伴都可以使用“开放式架构”来写入自己的代码,包罗传感器融合和驾驶决议等。

EyeQ5 Mobileye 的 SuperVision 即将量产

极氪 001 前面几天的宣布会,该车型的自动驾驶使用的就是 自动驾驶会接纳 Mobileye 的 SuperVision 系统。

SuperVision 是 Mobileye 打造的 360° 纯视觉智能驾驶系统。所谓纯视觉,简朴明白就是像特斯拉 FSD 一样,用摄像头来实现 L2 及以上级别辅助驾驶能力的智能驾驶系统。

极氪 001 将搭载的自动驾驶辅助系统 Copilot,其集成了 2 颗 Mobileye EyeQ5 芯片和视觉感知算法 SuperVision,这是一套 L2+ 级自动驾驶系统。

2 颗 24 Tops/10 W 的 EyeQ5H 将为自动驾驶系统提供盘算上的冗余,主系统芯片将包罗完整的手艺栈,另一颗芯片则提供冗余备份,在主系统失效时施展作用。

极氪 001 的传感器设置:  

全车 15 个摄像头;

2 颗 EyeQ5H 高算力芯片,EyeQ5 芯片基于台积电的 7nm FinFET 工艺打造,单芯片算力到达了 24 Tops,靠近 EyeQ4 的十倍;

1 个 250 m LRR 超长距毫米波雷达;

12 个超声波雷达。

可以实现的功效,包罗:

可解放双手的高速自动驾驶:包罗自动变道、差异高速公路之间的导航、自动上/下匝道以及都会蹊径辅助驾驶;

自动泊车;

尺度 ADAS 功效:包罗 AEB、ACC 以及 LKA 等;

DMS 驾驶员监控系统。

基于这个平台打造的极氪 001 会在 2021 年实现 L2+ 级其余自动驾驶,类似于现在特斯拉的辅助驾驶能力,而到了2023 年基于此逐步实现高速 NoA 或者都会 NoA。

Mobileye 的后续产物蹊径

EyeQ5 提供的算力水平是最高 24 TOPS,跟其他几家相比,这个算力水平要逊色不少。

EyeQ6 才是 Mobileye 真正发力高性能的高端。

EyeQ6 预计于 2024/2025 年量产,分为高中低三个版本。

Mobileye 在 2016 年最先设计 EyeQ5,选定了 MIPS 的 I6500 做架构。

MIPS 在 I6500 架构之上,推出了稀奇针对车规的 I6500-F,尔后续的 I7200 是针对无线市场的。

因此,Mobileye 在之后的一代芯片上,放弃了 MIPS 架构,而决议接纳英特尔的 Atom 内核。

Atom 是英特尔处置器系列的常青树,典型车载平台是 Apollo Lake。

2016 年 6 月,英特尔从 Apolllo Lake 切换到 Goldmont 架构,并先后在特斯拉、宝马、卡迪拉克、红旗、现代、沃尔沃、奇瑞的车机上大量使用。

EyeQ6 要到 2024 年才量产,在各家的竞争中也显得有些落伍了。

8、瑞萨自动驾驶平台方案先容

瑞萨是全球第二大汽车半导体厂家,全球第一大汽车 MCU 厂家,也是日本除索尼(索尼的主营营业主要是图像传感器)外最大的半导体厂家。

瑞萨在整个座舱芯片(包罗液晶仪表+中控导航)和自动驾驶所有都有结构,在差异系列的产物都有分入门级和高阶版本。好比座舱的中央级其余芯片品级实时M级别,民众迈腾与帕萨特用的M3系列芯片,定位为中档座舱。

在高性能车载盘算方面,瑞萨现在最顶级的产物是 R-CAR H3,主要用在座舱领域,现在最新款的长城H6的柠檬平台就是使用的这个平台。

从上图的roadmap 可以看到,在ADAS芯片这块,瑞萨推出的芯片对照慢,在2018-2020年都是基于R-Car Gen3 架构推的ADAS芯片。R-Car Gen3基于Arm?Cortex?-A57 / A53内核,该内核使用Arm 64位CPU架构。它提供了处置来自车辆周围多个传感器的大量数据的能力。在开发入门级或高端系统时,在图形和盘算机视觉方面存在权衡。

在2018年推出的芯片是R-CAR V3M,这颗芯片是一款主要用于前置摄像头应用的SoC,前置摄像头面临的挑战是若作甚盘算机视觉提供高性能,同时支持低功耗和高水平的功效平安。由于前置摄像头紧靠挡风玻璃安装,因此必须思量部件自己发生的热量以及阳光直射造成的温度升高。从而对低功耗的要求尤为严酷。R-Car V3M 解决了这一难题,提高了摄像头系统开发的功效。

2019年推出第二个视觉 SoC,即 R-CAR V3H,该产物具有高性能的视觉处置能力和AI处置能力,并具有业界领先的低功耗,该产物的目的应用是L3和L4级其余自动驾驶中的前置摄像头的应用。新一代R-Car V3H产物针对立体前置环视应用做了优化,比R-Car V3M在视觉处置方面的性能提高了5倍。

?四个CPU核:ARM? Cortex?-A53 (1000MHz)

?支持双Lockstep ARM Cortex-R7 (800MHz) CPU

?单通道32bit存储器控制器LPDDR4-3200

?支持图像识别引擎(IMP-X5-V3H)

?专门的CNN硬件加速器,麋集的光流处置、麋集的立体视觉差的处置和目的分类算法

?双图像信号处置(ISP)

?视频输出(4 lanes × 1 channel LVDS, 1 channel digital)

?视频输入(4 lanes × 2 channels MIPI-CSI2, 2 channels digital)

?支持两路CAN-FD 接口

?一起FlexRay 接口

?支持一起千兆以太网和AVB以太网

?一起PCI Express 接口

这颗芯片的AI算力有4 TOPS,从芯片支持的算力和处置速率来看,异常适合处置一些图像数据的处置,适合做传感器的前融合的数据处置 。

前融合算法就是在原始层把数据融合在一起,融合好的数据就好比是一个超级传感器,而且这个传感器不仅有能力可以看到红外线,另有能力看到摄像头或者RGB,也有能力看到LiDAR的三维数据,就好比是一双超级眼睛,在这双超级眼睛上面,开发自己的感知算法,最后输出一个效果层的物体。

瑞萨的V3H就想做这个前融合的超级传感器,博世的下一代视觉系统内嵌V3H,那时由于自然缺陷,没有设施融合到雷达的数据,以是瑞萨需要开发增强版的V3U芯片。

首先可以看到V3U 基于Renesas R-Car Gen 4架构,提供了从入门级应用到高度自动化驾驶系统的可扩展性。该部件可用于高级驾驶辅助系统(ADAS),允许使用风冷式电子控制单元(ECU),从而在重量和成本方面带来优势。

V3U 可以单芯片同时处置摄影机与雷达等传感器资料,同时以AI举行自动驾驶控制与学习,同时到达汽车平安尺度ISO 26262最高的ASIL D要求,确保系统简朴平安。

R-Car V3U SoC中的三大优势:

1、高能效、高性能的卷积神经网络(CNN)硬件加速器

随着新一代ADAS和AD系统中使用的传感器数目不停增添,CNN处置性能也需要不停增强。而通过削减由功率消耗发生的热量,可以安装空气冷却式电子控制单元(ECU),从而削减重量并降低成本。

瑞萨电子现在已开发出具有精彩深度学习性能的CNN硬件加速器内核,并为R-Car V3U以高密度设置了三个加速器内核,每个CNN加速器内核有2MB的专用存储器,总共有6MB的存储器。这样一来,外部DRAM与CNN加速器之间的数据传输削减了90%以上。

R-Car V3U还提供多种可编程引擎,包罗用于雷达处置的DSP,用于传统盘算机视觉算法的多线程盘算机视觉引擎,用于提升图像质量的图像信号处置以及用于麋集光流、立体差异和物体分类等要害算法等的其它硬件加速器。

瑞萨一直汽车电子领域,以是低功耗是它的特长好戏,这里到达了惊人的 13.8 TOPS/W 的能效比,是顶配 EyeQ6 的 6 倍之多,这个异常恐怖。

R-Car V3U提供高度天真的DNN深度神经网络和AI机械学习功效。其天真架构能够运行所有用于汽车障碍物检测与分类义务的最前沿神经网络,提供60.4 TOPS高性能的同时,实现同类最佳的电源效率13.8 TOPS / W。

2、具有自我诊断能力的ASIL D系统平安机制

ISO 26262汽车功效平安尺度是一项针对种种功效平安级其余数字目的(指标)。最高功效平安级其余ASIL D要求单点故障器量尺度(SPFM)为99%以上,潜在故障器量尺度(LFM)为90%以上,因此要求极高的随机硬件故障检测率。此外,由于先进车辆操作系统的不停生长,如新一代ADAS和AD系统,汽车级SoC整体功效基本相符ASIL D尺度。

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V3U 内部框架如上图:接纳 8 核 A76 设计。瑞萨没有像特斯拉一样,堆了 12 个 A72,而是使用了 ARM 的 Corelink CCI-500,即 Cache 一致性互联,这些冗余的芯片架构设计,都是为了知足ASIL D而设计。

瑞萨还开发出平安机制,用于快速检测和响应SoC整体中发生的随机硬件故障。通过组合适合特定目的功效的平安机制,既可以降低功耗,又可以提高故障检测率。将上述机制整合到R-Car V3U中后,SoC的大多数信号处置都可到达ASIL D尺度,且能够具备自我诊断能力,降低AD系统中容错设计的庞大性。

3、使软件义务间免受滋扰(FFI)的支持机制

软件义务间免受滋扰(FFI)是知足功效平安尺度的主要因素。当系统中存在具有差异平安级其余软件组件时,防止较低级别义务影响较高级别义务而引发故障就显得尤为主要。此外,当接见硬件模块和共享内存中的控制寄存器时,在SoC中确保FFI也异常主要。因此,瑞萨电子开发出一种FFI支持机制,可以监视通过SoC中互连流过的所有数据,并阻止义务之间的未授权接见。这样在SoC上执行的所有义务均可实现FFI,从而到达ASIL D尺度应用,可实现治理工具识别、集成传感器与雷达/LiDAR、设计蹊径以及通过单个芯片宣布控制指令。

V3U 也是一个系列产物,针对差异层级自动驾驶的需求可以提供多个版本,这样做是为了进一步提凌驾货量,降低成本。

V3U 的产物系列接纳的是模块化设计,A76 可以是 2、4、8 核。

GPU 也可以不要,外设也可以轻松增减,天真性很强。

算力不够,平安来凑:

以手艺而言,R-Car V3U并不算先进,至少NVIDIA在2020年5月宣布的自动驾驶用次世代芯片Orin系列产物,CNN盘算有10~2,000TOPS多种芯片;芯片是由台积电制作,使用12纳米(nm)制程,而台积电已最先供应5~7纳米制程芯片。

R-Car V3U样品最先供货的2020年12月17日,汽车芯片领域12纳米制程算先进手艺,但瑞萨预定的R-Car V3U量产时间是2023年4~6月,届时是有点落伍了。

在 Mobileye、瑞萨、英伟达、高通四大自动驾驶芯片厂家中,只有瑞萨的主业是汽车半导体,虽然算力稍微落伍,然则它对汽车行业的明白最深,对车规重视水平最高,V3U是在几家中唯一能过ASIL-D的厂家,同时有日本车厂加持,瑞萨希望异常之大。

9、德州仪器TI自动驾驶平台方案先容

TI芯片是老牌的汽车芯片,同NXP、瑞萨是传统座舱芯片的三大龙头芯片厂家。

TI在处置器上现实上是走得两条产物线,Jacinto和TDA系列。

Jacinto系列将数字处置器的重点放在了汽车等应用上,主要是车载信息娱乐系统。

然则从Jacinto6中,我们看到车载信息娱乐与ADAS功效的连系,这款芯片包罗了双ARMCortex-A15内核、两个ARM M4内核、两个C66x浮点DSP、多个3D/2D图形处置器GPU(Imagination),而且还内置了两个EVE加速器。无论是在处置娱乐影音方面,照样车载摄像头的辅助驾驶,可行使汽车内部和外部的摄像头来出现如物体和行人检测、增强的现实导航和驾驶员身份识别等多种功效。

TDA系列一直是偏重于ADAS功效,可以看到TDA系列兼容性很强,硬件TDA2xV系列是可以做环视、后视等图像处置。

TDA3x系列可支持车道线辅助、自顺应巡航控制、交通标志识别、行人与物体检测、前方防碰撞预警和倒车防碰撞预警等多种ADAS算法。这些算法对于前置摄像头、全车环视、融合、雷达与智能后置摄像头等众多ADAS应用的有用使用至关主要。

整体TDA系列的硬件和软件都是可以向下兼容的,只是算力和应用方面的区别,这样移植起来异常利便。

自动驾驶 Jacinto 7 系列架构芯片

Jacinto 7系列架构芯片含两款汽车级芯片:TDA4VM 处置器和 DRA829V 处置器,前者应用于 ADAS,后者应用于网关系统,以及加速数据麋集型义务的专用加速器,如盘算机视觉和深度学习。此外,这两款处置器包罗支持功效平安的微控制器(MCU),使得汽车厂商(OEM)和一级供应商能够用单芯片同时支持 ASIL-D 高平安要求的义务和功效。

许多人在看到Jacinto 7 平台宣布的时刻,基本上就宣布TI放弃了座舱域控制芯片的蹊径,往ADAS和网关方面转型了,以是许多车厂基本上就放弃TI的Jacinto 6的选型,由于TI后续基本上不做座舱域控制芯片了。

DRA829V 处置器简朴先容:

传统汽车在网关部门接纳的都是 CAN、LIN 等低速接口,对电控单元的升级差异,现在的汽车生长到了域的结构,包罗动力域、ADAS 域等,都需要高速的总线接口。

随着汽车实现联网,需要多个盘算资源治理更多的数据,需要 PCIe 和 ENET 知足高带宽 ECU 内和 ECU 间通讯,而且在到达基本功效的同时要求高品级的功效平安,需要支持网络平安 eHSM。

DRA829V 处置器是业界第一款集成了片上 PCIe 交流机的处置器,同时,它还集成了支持 8 端口千兆支持 TSN 的以太网交流机,进而能够实现更快的高性能盘算和整车通讯。

从上图可以看出,在 DRA829V 举行了高度集成,将传统的平安 MCU、eHSM、以太网交流机集成到一颗芯片中,降低了系统设计的庞大度。同时,注重了隔离性,功效品级从高到低夹杂起来性能依然稳固。

DRA829V SoC 通过提供盘算资源、在车辆盘算平台中高效移动数据以及在整个车辆网络中举行通讯,解决了新型车辆盘算架构带来的难题,可以看到DRA829V 主要是处置数据交互和平安的问题。

许多人都把这款芯片和 NXP宣布的S32G混淆了,虽然两个芯片都是用作网关,然则主要的起点是差其余。

NXP的S32G是作为一个成熟的网络处置器设计的,处置各控制器的OTA升级、数据网关的交互,平安信息的传输等义务,实在没有看到PCIE接口的速信号的转发。

而DRA829V 更多是车内高速信号的集联和转发,同时也网关控制的功效,网关控制并不是主节点,仅仅是隶属功效。

TDA4VM自动驾驶芯片

由于使用该芯片的车型还没有曝光,先来看看这颗芯片的规格参数。

1Processor cores:

? C7x floating point, vector DSP, up to 1.0 GHz, 80 GFLOPS, 256 GOPS

? Deep-learning matrix multiply accelerator (MMA), up to 8 TOPS (8b) at 1.0 GHz

? Vision Processing Accelerators (VPAC) with Image Signal Processor (ISP) and multiple vision assist accelerators

? Depth and Motion Processing Accelerators (DMPAC)

? Dual 64-bit Arm? Cortex?-A72 microprocessor subsystem at up to 1.8 GHz, 22K DMIPS

�C 1MB shared L2 cache per dual-core Cortex?-A72 cluster

�C 32KB L1 DCache and 48KB L1 ICache per Cortex?-A72 core

? Six Arm? Cortex?-R5F MCUs at up to 1.0 GHz, 12K DMIPS

�C 64K L2 RAM per core memory

�C Two Arm? Cortex?-R5F MCUs in isolated MCU subsystem

�C Four Arm? Cortex?-R5F MCUs in general compute partition

? Two C66x floating point DSP, up to 1.35 GHz, 40 GFLOPS, 160 GOPS

? 3D GPU PowerVR? Rogue 8XE GE8430, up to 750 MHz, 96 GFLOPS, 6 Gpix/sec

? Custom-designed interconnect fabric supporting near max processing entitlement

Memory subsystem:

? Up to 8MB of on-chip L3 RAM with ECC and coherency

�C ECC error protection

�C Shared coherent cache

�C Supports internal DMA engine

? External Memory Interface (EMIF) module with ECC

�C Supports LPDDR4 memory types

�C Supports speeds up to 3733 MT/s

�C 32-bit data bus with inline ECC up to 14.9GB/s

? General-Purpose Memory Controller (GPMC)

? 512KB on-chip SRAM in MAIN domain, protected by ECC

Safety: targeted to meet ASIL-D for MCU island and ASIL-B for main processor

? Integrated MCU island subsystem of Dual Arm? Cortex?-R5F cores with floating point coprocessor and optional lockstep operation, targeted to meet ASIL-D safety requirements/certification

�C 512B Scratchpad RAM memory

�C Up to 1MB on-chip RAM with ECC dedicated for R5F

�C Integrated Cortex?-R5F MCU island isolated on separate voltage and clock domains

�C Dedicated memory and interfaces capable of being isolated from the larger SoC

? The TDA4VM main processor is targeted to meet ASIL-B safety requirements/certification

�C Widespread ECC protection of on-chip memory and interconnect

�C Built-in self-test (BIST) an

正常情形下看规格书都是英文,这里简朴对于高性能参数方面再论述一下。

TDA4VM处置器核接纳C7x浮点,矢量DSP,高达1.0 GHz, 80 GFLOPS, 256 GOPS;

深度学习矩阵乘法加速器(MMA),1.0GHz高达8 TOPS (8b);

视觉处置加速器(VPAC)和图像信号处置器(ISP)和多个视角辅助加速器;

深度和运动处置加速器(DMPAC);

具有两个64位 Arm? Cortex?-A72微处置器子系统,事情频率高达1.8GHz,22K DMIPS;

每个Cortex?-A72核集成了32KB L1 DCache和48KB L1 ICache,有六个Arm? Cortex?-R5F MCU,事情频率高达1.0GHz,12 K DMIPS;

每个核存储器为64K L2 RAM,隔离MCU子系统有两个Arm? Cortex?-R5F MCU,通用盘算部门有四个Arm? Cortex?-R5F MCU,两个C66x浮点DSP,事情频率高达1.35 GHz, 40 GFLOPS, 160 GOPS;

TDA4VM处置器仅使用5到20W的功率执行高性能ADAS运算,无需自动冷却。

高性能内核概述:

“C7x”下一代DSP 将TI 行业领先的DSP 和EVE 内核整合到单个性能更高的内核中并增添了浮点矢量盘算功效,从而实现了对旧代码的向后兼容性,同时简化了软件编程。在典型汽车最坏情形结温125°C 下运行时,新型“MMA”深度学习加速器可在业界最低功率包络内实现高达8TOPS 的性能。专用的ADAS/AV 硬件加速器可提供视觉预处置以及距离和运动处置,而不会影响系统性能。

TI公司的TDA4VM处置器系列是基于Jacinto? 7架构,目的用在驾驶辅助系统(ADAS)和无人驾驶汽车(AV).TDA4VM处置用具有壮大的片上数据剖析的能力,并与视觉预处置加速器相连系,从而使得系统性能更高效。汽车厂商和一级供应商可用来开发前置摄像头应用,使用高分辨率的800万像素摄像头,辅助车辆看得更远而且可以加入更多驾驶辅助增强功效。

此外,TDA4VM处置器能够同时操作4到6个300万像素的摄像头,同时还可以将雷达、激光雷达和超声波等其他多种感知处置融合在一个芯片上。这种多级处置能力使得TDA4VM能够胜任ADAS的中央化处置单元,进而实现自动泊车应用中的要害功效(如围绕视图和图像渲染显示),同时增强车辆感知能力,实现360度的识别感知。

从整个芯片性能和功效来看,连系无人驾驶系统架构,实在TI的ADAS芯片和瑞声的V3H基本上十分类似,都是做图像或者雷达的数据融合处置,而且都是以低功耗为主,算法需要十分壮大,这样提高芯片的处置能力,把处置完的信号再给到控制芯片。

TDA4M 优势:

以更低的功耗提高车辆感知能力

通过接入摄像头、雷达和激光雷达数据,ADAS手艺辅助汽车看到并顺应周围的天下。大量信息涌入汽车意味着处置器或片上系统需要快速有用地实时治理多级数据处置,而且需要知足系统的功耗要求。TI的新处置器仅使用5到20W的功率执行高性能ADAS运算,无需自动冷却。

TDA4VM 以业界领先的功耗/性能比为传统和深度学习算法提供高性能盘算,并具有很高的系统集成度,从而使支持集中式ECU 或自力传感器中多种传感器模式的高级汽车平台实现可扩展性和更低的成本。

要害内核包罗具有标量和矢量内核的下一代DSP、专用深度学习和传统算法加速器、用于通用盘算的最新Arm 和GPU 处置器、集成式下一代成像子系统(ISP)、视频编解码器、以太网集线器以及隔离式MCU 岛。所有这些都由汽车级平安硬件加速器提供珍爱。

10、地平线自动驾驶平台方案先容

地平线具有领先的人工智能算法和芯片设计能?,通过软硬连系,设计开发高性能、低成本、低功耗的边缘人工智能芯片及解决方案,面向智能驾驶和 AIoT ,地平线可提供超高性价比的边缘 AI 芯片、极致的功耗效率、开放的工具链、厚实的算法模子样?和周全的赋能服务。

依托?业领先的软硬连系产物,地平线向?业客户提供“芯片 + 算法 + 工具链”的完整解决方案。在智能驾驶领域,地平线同全球四大汽车市场(美国、德国、日本和中国)的营业联系?断加深,现在已赋能互助同伴包罗奥迪、博世、长安、比亚迪、上汽 、广汽等海内外的顶级 Tier1s ,OEMs 厂商;

而在 AIoT 领域,地平线携手互助同伴已赋能多个国家级开发区、海内一线制造企业、现代购物中央及着名品牌店。现在基于创新的人工智能专用盘算架构 BPU(Brain Processing Unit),地平线已乐成流片?产?中国首款边缘人工智能处置器--专注于智能驾驶的 “征程(Journey)”系?处置器和专注于 AIoT 的 “旭日(Sunrise)” 系?处置器,并已大规模商用。

车规级芯片蹊径上,公司有超强的耐心和久远设计的战略能力,2020年6月长安UNI-T上市标志着公司的征程二代成为中国首个车载商用量产的AI芯片,万里长征路已经取得领先。相比其他AI芯片新秀一最先就进入手机、摄像头等消费级场景希望快速实现收入增进,地平线选择了一条最难题的蹊径,挑战AI行业的珠穆朗玛峰――车规级AI芯片,并进入与传统芯片巨头搏杀的赛道。

自2015年确立以来,地平线仅用了5年的时间即实现了车规AI芯片的量产落地,开启国产车规级AI芯片的前装量产元年。公司现在拥有多个主机厂定点项目订单,2020~2023年预计将迎来周全的收入和业绩发作式增进。思量到样片流片、车规级认证和车型导入的时间,地平线确立5年即实现车规AI芯片量产在整个汽车电子行业都处于领先位置。与此相比,Mobileye的车规芯片从研发到正式商用历时8年;作为全球通用AI芯片龙头的英伟达,在CUDA宣布后9年才将K1芯片应用于奥迪A8的车用系统。

征程系列芯片可以同时支持智能汽车智能座舱AI应用和自动驾驶应用,应用于智能座舱域和自动驾驶域,最终成为中央盘算平台主控芯片。现在征程二代可支持L2自动驾驶应用,下一代芯片将支持L3/L4自动驾驶应用。

未来智能座舱走向交互方式升级,例如车内视觉(光学)、语音(声学)以及偏向盘、刹车踏板、油门踏板、档位、平安带等底盘和车身数据,行使生物识别手艺(车舱内主要是人脸识别、声音识别),来综合判断驾驶员(或其他乘员)的心理状态(人像、脸部特征等)和行为状态(驾驶行为、声音、肢体行为),做到让车真正“明白”人,座舱演酿玉成面“小我私人助理”。

因此地平线去年宣布的征程二代芯片拥有壮大的智能座舱多模感知算法支持能力,并在2020年4月上市的长安SUV车型UNI-T上正式商用,现在UNI-T智能座舱功效如视线亮屏、分心提醒、疲劳监测、智能语音摄影等均已到达成熟稳固的高尺度用户体验。

现在征程二代能够对多类目的举行实时检测和精准识别,并提供高精度且低延迟的感知输出,可知足自动驾驶视觉感知、视觉建图定位、视觉 ADAS 等智能驾驶场景的需求,以及语音识别,眼球跟踪,手势识别等智强人机交互的功效需求。

可以同时跑跨越 60 个分类义务,每秒钟识别目的数可以跨越 2000 个,因此完全可以知足L2级别智能驾驶的各种视觉应用需求,预计2020年~2021年将会看到正式搭载征程系列芯片实现ADAS功效的量产汽车。

地平线2020年1月份宣布推出新一代自动驾驶盘算平台――Matrix 2.0,搭载地平线征程二代车规级芯片,可知足L2~L4级别自动驾驶需求。感知层面, Matrix 2.0可支持包罗摄像头、激光雷达在内的多传感器感知和融合,实现高达23类语义支解以及六大类目的检测,感知算法还能够应对庞大环境,支持在特殊场景或极端天气的情形下输出稳固的感知效果。

在Robotaxi 领域,地平线与多家顶级自动驾驶运营公司杀青互助,现在Matrix 被应用于近千辆的测试车队并开已开展商业运营服务;在整车厂领域,地平线与奥迪耐久在高级别自动驾驶手艺研发及产物化等方面睁开互助,助力奥迪在无锡获得了 L4 路测牌照,奥迪中国首次在海内现实高速公路场景举行乘用车编队 L4 自动驾驶及车路协同演示也是接纳Matrix盘算平台。

新产物路径设计清晰,下一代芯片均在研发和实流片途中,预期单芯片算力未来将靠近100TOPS,处置多达16路视频信号。地平线征程二代芯片乐成商用是公司新的里程碑,现在征程二代已经拿到多个国家的市场客户的前装的定点。公司后续新产物升级和设计也在快速推进和落地,优异的商业落地成就源于连续不停的前瞻性手艺探索和 AI 芯片产物的快速迭代。

作为全球边缘 AI 芯片向导者,地平线继 2019 年乐成推出车规级 AI 芯片征程 2 之后,将于今年推出头向高品级自动驾驶的旗舰级芯片征程 5,具备 96TOPS 的 AI 算力,现实性能领先国际,并将以边缘人工智能芯片为焦点,面向自动驾驶落地应用的现实需求,为产业提供具备极致效能、周全天真的赋能服务。

5月9日新闻,国产车载AI芯片厂商地平线官方宣布,其第三代车规级产物,面向L4高品级自动驾驶的大算力征程5系列芯片,比预定日程提前一次性流片乐成而且顺遂点亮!

作为业界第一款集成自动驾驶和智能交互于一体的全场景整车智能中央盘算芯片,征程 5 系列芯片基于 SGS TV Saar认证的汽车功效平安(ISO 26262)产物开发流程系统打造,单颗芯片 AI 算力最高可达 128 TOPS,同时支持 16 路摄像头感知盘算。此外,基于征程 5 系列芯片,地平线将推出 AI 算力高达 200~1000TOPS 的系列智能驾驶中央盘算机,兼备业界最高 FPS(frame per second) 性能与最低功耗。

在J5之前,地平线已先后推出车规级芯片J2以及J3。现在J2、J3已在长安、奇瑞等多家车企的车型上实现量产,后续拿下长城、东风岚图、广汽、江淮、理想、上汽(根据首字母排序)等多家自主品牌车企的多款主力爆款车型上实现定点开发,预计这1-2年会陆续出货。

J5将是地平线第一款面向高品级自动驾驶的大算力芯片,J5将在今年内正式宣布。据此前官方披露的新闻,基于J5的互助车型量产预计在2022年。

上一章节有提到低算力的自动驾驶平台,本章内容重点先容高算力的自动驾驶平台,华为、高通、英伟达。

11、华为自动驾驶MDC平台方案先容

以整车数字架构为基础,周全治理软硬件的庞大性,并确保整车的可靠性:我们提出华为CCA+VehicleStack构建数字系统,这个数字系统可以看一个传统车有六层。

最底下是机械层,第二层是高压电池电气层;第三层是低压的部件层,传感器,执行器,甚至是网关、盘算、域控制器等等,再上面一层是软件层,这里含娱乐系统的操作系统、自动驾驶的操作系统、车控的操作系统,而且还包罗跨操作系统的VehicleStack,我们叫整车级的中央件,再上面是应用层,好比座舱的应用程序、自动驾驶的应用程序和整车控制的应用程序,再上面是云服务层。

整车数字系统架构设计理念从耐久来看,一是软件可升级,可以做到跨车型、跨软件,甚至跨车企的软件重用;硬件来讲,要做到可扩展、可替换,甚至做到传感器的即插即用,未来这个车若是你要开发,现在你买的车可能是L2的,只有5个毫米波,1个摄像头,未来要升级上去,要更高的自动驾驶,可以买两个激光装上去,同时买个自动驾驶的硬件装上去,使得你这个车具有更高阶的功效,而不是每次想要一个新功效的时刻重新换车。由于在“摩尔定律”的作用下,电子电池部件更新换代是异常快的,然则换车的话可能要5-10年

华为界说了三个域控制器:VDC(智能车控平台)认真整车和底盘域,MDC(智能驾驶平台)认真自动驾驶域,CDC(智能座舱平台)认真娱乐域。

华为的CCA+VehicleStack架构从久远的设计理念来看,目的是实现软件跨车型、跨车企的升级和复用,以及硬件的可拓展、可替换,甚至是传感器的即插即用。此外,该架构力争构建可信的平安系统,详细包罗整车的数字平安、网络平安、功效平安与隐私珍爱,使汽车成为连续缔造价值的平台。当汽车销售给消费者后,可以像智能手机一样在汽车平台上购置更多的应用和服务,为整车厂和开发商提供连续盈利的空间,从而形成一个正向的商业循环。

CCA+VehicleStack包罗基于区域的架构硬件层和整车级软件框架:

1)硬件层方面,在车辆识别单元(VIU)上就近接入响应的传感器和执行器,甚至部门ECU,由VIU为以上电子元器件供电,几个VIU就可以提供高速的以太总线举行互联,搭建环网。纵然部门VIU损坏,整个环网也可以通过环回的蹊径保证通讯平安。在此基础上,华为界说了三个域控制器:VDC(智能车控平台)认真整车和底盘域,MDC(智能驾驶平台)认真自动驾驶域,CDC(智能座舱平台)认真娱乐域。

2)软件框架方面,整车的框架是基于服务的架构,接纳微服务和微插件。整车级框架要实现数据的预处置、分组、加密、聚合、分发,同时提供功效平安和网络平安服务。最后在该架构上实现应用程序编程接口(API),让上层的整车治理、热治理、ADAS等应用得以实现。

MDC平台参数说明:

华为MDC平台遵照平台化与尺度化原则,包罗平台硬件、平台软件服务、功效软件平台、配套工具链及端云协同服务,支持组件服务化、接口尺度化、开发工具化;软硬件解耦,一套软件架构,差异硬件设置,支持L2+~L5的平滑演进,珍爱客户或生态互助同伴的应用软件开发的历史投资。

华为的自动驾驶盘算平台由车 BU 下的 MDC 产物部认真。

MDC 上接纳的 AI 协处置器是�N腾系列芯片,而 CPU 来自华为的泰山服务器事业部,即鲲鹏系列芯片。

MDC 全称是 Mobile Data Center,移动数据中央。

MDC 的成员部门来自华为的中央硬件部,后者以开发 ARM 服务器为主要营业,之后转到自动驾驶领域。

MDC 的芯片部门仍由海思提供。

MDC 现在主打两款产物:

一款是用在 L2+ 上的 MDC 210

另一款 MDC 610,主要用在 L4 上

MDC 210 的 CPU 部门未知,AI 处置器是�N腾 310。

MDC 610 的 CPU 很可能是鲲鹏 916,AI 处置器是�N腾 610。

鲲鹏 916,在海思内部代号是 Hi1616,是 2017 年的产物。

其接纳 32 核 ARM A72 并联设计,最低功耗 75 瓦,尺度 TDP 功耗 85 瓦,对标英特尔至强系列服务器 CPU。

华为鲲鹏 916 参数与内部框架图如上:

接纳了 16 纳米工艺,也就是说中芯国际能够代工。

鲲鹏系列更高级的产物是 920,海思内部代号 Hi1620,接纳了 16 - 96 核设计,华为自研的架构,ARM v8.2 指令集,7 纳米工艺。

鲲鹏 930 设计接纳 5 纳米工艺。

上面说到,华为 MDC 的 AI 处置器主要是�N腾 310 和 610。

根据华为的蹊径图,官方原设计在 2020 年推出�N腾 320、610 和 920,但一直到现在都没有新闻。

�N腾 310 是接纳台积电 12 纳米 FFC 工艺制造,于 2018 年推出,因此性能一样平常,只有 16TOPS 算力。

从华为的官方先容看,�N腾 920 和 610 都是定位于服务器深度学习训练用的,不是用于车载应用。

这两款处置器有显著的 Cowos 多存储芯片封装设计,这种封装成本也很高,不适用于成本敏感的领域。

华为智能驾驶涉及到感知、融合、定位、决议、�_划、控制等多个环节。激先雷达点云数,据处置需要大量CPU算力,摄像头数据需要AI算力,定位、决议、设计、控制等逻辑处置�m环节需要CPU算力。

聚集了鲲鹏CPU芯片和�N腾AI芯片�mMDC平台为多样化的智能驾驶提供了算力支持。

MDC内部模块的功效平安ASIL剖析如下,以知足整体ASIL D的目的。

这次最新的上海车展上,华为又宣布了盘算平台MDC810,即将在极狐阿尔法S上量产。

即将量产的MDC 810,是业界现在已经量产、最大算力的智能驾驶盘算平台,浓密算力高达400 TOPS,到达ASIL D功效平安要求,搭载智能驾驶平台软件MDC Core(含智能驾驶操作系统AOS、VOS),配套完善工具链,可知足拥堵跟车(TJP)、高速巡航(HWP)、自动泊车(AVP)等高级别自动驾驶应用场景所需,已率先搭载在ARCFOX极狐阿尔法S上并量产上市,后续将有越来越多的搭载差异MDC系列产物的新车型陆续量产上市。

作为专业的智能驾驶盘算平台,华为MDC接纳“统一硬件架构,一套软件平台,系列化产物”的研发设计。华为MDC系列产物(MDC 210/MDC 300F/MDC 610/MDC 810),基于领先的基础平台与平安架构,提供48~400+ TOPS的弹性算力与厚实的传感器接口,配套连续升级的平台软件MDC Core(含AOS、VOS等),前向兼容耐久平滑演进,珍爱客户历史投资与连续能力积累,笼罩L2+~L5级别自动驾驶的乘用车、商用车、作业车等差异应用场景。

12、高通自动驾驶平台方案先容

1、高通自动驾驶平台Snapdragon Ride 平台基本信息

1) 该平台包罗平安系统级芯片SoC(ADAS应用处置器)、平安加速器(自动驾驶专用加速器)和自动驾驶软件栈,可支持L1~L5级其余自动驾驶;

2)平安系统级芯片SoC和平安加速器的功效平安平安品级为ASIL-D级;

3)平台高度可扩展、开放、完全可定制化,且能够提供功耗高度优化的自动驾驶解决方案;

4)平台将于2020年上半年交付OEM和Tire1举行前期开发,搭载该平台的汽车预计将于2023年投产。

2、Snapdragon Ride硬件平台

Ride平台由应用处置器和AI加速器组成,这些AI加速器的局限从高级驾驶辅助系统(ADAS)的SAE 1级扩展到完全自治的SAE 5级。Ride平台行使基于域的系统结构,该系统结构允许汽车制造商将多个车辆域聚合到一个集中式平台中,而且还可以使用基于以太网,PCIe或CAN-FD的网络在所有主要系统之间举行通讯,从而实现高速毗邻。

该平台包罗两大焦点芯片和自动驾驶软件栈:平安系统级芯片SoC(ADAS应用处置器)、平安加速器(自动驾驶专用加速器,ASIC芯片),所有到达ASIL-D,可支持L1~L5级其余自动驾驶;

ADAS应用处置器:Kryo CPU、Adreno GPU、神经处置器、嵌入式视觉处置器

自动驾驶专用加速器(ASIC):神经处置器阵列

L1/L2级ADAS:面向具备AEB、TSR和LKA等驾驶辅助功效的汽车

硬件支持:1个ADAS应用处置器,可提供30 TOPS的算力

L2+级ADAS:面向具备HWA(高速辅助)、自动泊车APA以及TJA(低速辅助)功效的汽车

硬件支持:2个或多个ADAS应用处置器,期望所需算力要求60~125 TOPS的算力

L4/L5级自动驾驶:面向在都会交通环境中的自动驾驶乘用车、机械人出租车和机械人物流车;

硬件支持:2个ADAS应用处置器 + 2个自动驾驶加速器(ASIC),可提供700TOPS算力,功耗为130W

Snapdragon Ride 硬件平台示例

1)摄像头7个

前部:1个长距 +1其中距 侧部:2个侧前视 +2个侧后视 后部:1个长距

2)毫米波雷达 6个

前部:1个长距 + 2其中距 后部:1个长距 + 2其中距

3)高精舆图

4) CV2X吸收装置

Snapdragon Ride软件平台

Snapdragon Ride 软件平台包罗:设计客栈、定位客栈、感知融合客栈、系统框架、焦点软件开发工具包(SDK)、操作系统和硬件系统;

平台还包罗一个完整的软件客栈,该软件客栈支持包罗Linux和QNX在内的多个操作系统,以及由高通公司设计和开发的应用程序,这些应用程序可行使感知,内陆化,传感器融合和行为设计来自我导航高速公路驾驶员应用程序。主顾,包罗OEM和一级汽车电子供应商在内,将能够自界说和添加其他应用程序。

高通驾驶平台 Snapdragon Ride 将于 2022 年应用到长城汽车(601633,股吧)的高端车型上,这个平台若是预先的硬件支持到L4级其余算力的芯片平台,后面可以通过不停OTA举行软件能力升级,让你的车辆一直处于领先的自动驾驶职位。

总体而言,高通骁龙产物战略应该照样以车载娱乐信息系统为主,逐步向更专业的ADAS拓展。

13、英伟达自动驾驶平台方案先容

英伟达是全球最大的智能盘算平台型公司,公司从早期专注PC图形盘算,厥后逐步将重点扩展到AI领域,并在3D图形的连续需求与游戏市场规模扩张推动下,行使GPU架构,确立VR、HPC(高性能盘算)、AI平台。英伟达在自力显卡、GPU领域有跨越70%的市场份额。除了优异的硬件性能外,英伟达开发了基于GPU的“CUDA”开发平台,CUDA工具包包罗了GPU加速库、编译器、开发工具等,为开发者提供厚实的开发软件SDK,支持现有的大部门的机械学习、深度学习开发框架,开发者可以在CUDA平台上使用自己熟悉的开发语言举行应用开发。在不改变硬件的条件下,通过软件和库的完善,已往2年英伟达将盘算性能提升4倍,AI性能提升2倍,所需的开发时间大幅缩短。

公司破费了大量时间培育自己的开发生态,包罗与高校互助培训专业人才、开展专业竞赛,培育、生长英伟达“GPU+CUDA”的开发者群体,形成了相当可观的产物使用人群, 2019年全球已经有跨越160万CUDA开发者。中国CUDA开发者数目众多,数目也增进最快,现在已经跨越了30万,而且还在以每个月新增1万人的数目增进。2020财年英伟达实现总收入109.2亿美元,其中汽车部门收入7亿美金,占总收入比例6.4%,同比增进9%。

自2015年最先,英伟达已经推出4代自动驾驶盘算平台划分为:Drive PX、Drive PX2、Drive AGX Xavier/ Pegasus、Drive AGX Orin。

Drive PX2:算力24TOPS,性能强,受到许多车企和自动驾驶企业的青睐,如特斯拉。

Drive AGX Xavier/Pegasus:Xavier芯片12nm制程,分为面向L2/L3级(小鹏P7/上汽荣威)、L4/L5级自动驾驶(文远知行、小马知行)两种。

Drive AGX Orin:算力2000TOPS,功耗现在为800W,功耗较高,仍需优化。

在自动驾驶领域,英伟达提供芯片+开放软件生态,提供包罗Drive AV、Drive IX、Drive Sim等软件在内的完整的开发者套件。

在未盘算图灵GPU的价钱下,英伟达面向L4、L5级的AGX Pegasus的载板,成本总计约莫6090元人民币。

单纯的一片Xavier价钱也许600元左右。

2017年1月,英伟达宣布用于自动驾驶领域Xavier系统级SOC芯片, Xavier拥有跨越90亿个晶体管,设置了一个8核CPU、一个全新的512核Volta GPU、一个深度学习加速器、全新盘算机视觉加速器、以及全新8K HDR视频处置器,针对自动驾驶数据量做了特殊的设计和优化,接纳了16nmFinFET工艺,功耗为30W,算力到达30TOPS。2020年4月上市的小鹏汽车 P7,成为首款搭载 NVIDIA DRIVE AGX Xavier 自动驾驶平台的量产车型,小鹏 P7 配备了13 个摄像头、5 个毫米波雷达、12 个超声波雷达,集成开放式的 NVIDIA DRIVE OS 操作系统。

2019年12月英伟达宣布了新一代面向自动驾驶和机械人领域Orin芯片和盘算平台,可扩展、可编程,具有ARM Hercules CPU内核和英伟达下一代GPU架构。Orin SoC包罗170亿晶体管,晶体管的数目险些是Xavier SoC的两倍,具有12个ARM Hercules内核,将集成下一代Nvidia GPU,提供200 TOPS@INT8性能,靠近Xavier SoC的7倍,Orin SOC将在2021年提供样片,2022年正式面向车厂量产。

2020年5月GTC上,英伟达先容了即将宣布的新一代自动驾驶Drive平台,Drive平台若是搭载两个Orin SoC和两块NVIDIA Ampere GPU,可以实现从入门级ADAS解决方案到L5级自动驾驶出租车(Robotaxi)系统的全方位性能提升,平台最高可提供2000TOPS算力。

蔚来ET7 使用orin芯片。

ET7搭载了4颗NVDIA Drive Orin芯片以及800万像素的摄像头,这两个硬件装备是视觉自动驾驶手艺实现的基本。先来说下芯片,这款芯片是专业的车载芯片。

ORin芯片可以支持基于Cuda和TensorRT做深度学习模子的服务,TensorRT是一个模子服务的框架,可以支持种种框架发生的模子。

ET7每秒钟可以发生8GB的视频,而视觉自动驾驶手艺,实在就是一个物体识别模子实时inference的流程,需要保持每秒钟跨越10个以上的图片识别请求效率。以是视觉自动驾驶的实现条件是壮大的芯片盘算力。Orin芯片是这个盘算力的保证。

ADAM由4颗英伟达Drive Orin芯片组成,它们在大多数时刻都是各司其职,其中两颗芯片认真自动驾驶,一颗为冗余芯片,最后一颗认真群体智能与个性训练。

四颗芯片的焦点数据如下:48个CPU内核,256个矩阵运算单元,8096个浮点运算单元,共计680亿个晶体管。正是这些芯片,让天天近8亿的数据量,高效稳固地运行在蔚来的这套NAD系统上。

14、自动驾驶域控制器基本架构

域控制其中最焦点的是主芯片,一样平常会接纳一颗或多颗高性能的SOC。SOC是System on Chip的缩写,就是在单块芯片上集成多个微处置器、模拟IP核、数字IP核和存储器等部件,好比CPU、GPU、DSP、ISP、Codec、NPU、Modem等模块。

这些单元,在一套总线系统的毗邻下,组成了一个系统。人人所熟知的种种手机SOC芯片,如苹果的A系列、高通的骁龙系列、华为的麒麟系列,或者各种的AI SOC芯片,车载领域的种种SOC芯片,都逃不出以上范式。虽然都是统一范式,然则由于使用的场景差异,各个芯片的偏重点不太一样:

娱乐系统芯片,实在和消费电子险些一模一样,关注音频、视频、显示、图像等、Modem等。

自动驾驶芯片,注重高性能盘算,一样平常配备有壮大的NPU、GPU、DSP等。

15、自动驾驶芯片主要指标

中央控制器作为自动驾驶焦点部件,作为自动驾驶的“大脑”端,通常需要外接多个摄像头、毫米波雷达、激光雷达,以及IMU等装备,完成的功效包罗图像识别、数据处置等。因此,其需要具备多传感器融合、定位、路径设计、决议控制、无线通讯、高速通讯的能力,因而从始至终牵动着整个处置及控制命脉。

这里需要注重的是,由于自动驾驶传感器对于驾驶辅助系统的庞大度影响力(主要显示在盘算能力、传输带宽、存储能力等)险些是成倍的增添,稀奇是侧视摄像头的加入导致需要预处置的视频数据成倍的增添,同时,激光雷达的加入又不停地天生万万级的待处置点云信息,这就对其自动驾驶控制器盘算性能及算法能力提出了对照大的需求,这也使得我们需要对自动驾驶控制器芯片选型单独提出的需求。

由于要完成大量运算,域控制器一样平常都要匹配一个焦点运算力强的处置器,能够提供自动驾驶差异级别算力的支持,其运行时期的信息交流速率、算法盘算速率、存储能力等均受到其内部控制芯片的影响。对于自动驾驶控制器芯片选型而言,主要思量如下一些手艺要求参数信息来举行方案设计。

1)算力:

自动驾驶的实现,需要依赖环境感知传感器对蹊径环境的信息举行采集,将采集到的数据传送到汽车中央处置器举行处置,用来识别障碍物、可行蹊径等,依据识别效果,设计路径、制订车速,自动控制汽车行驶。整个历程需要在一瞬间完成,延时必须要控制在毫秒甚至微秒级别,才气保证自动驾驶的行驶平安。

要完成瞬时处置、反馈、决议设计、执行的效果,对中央处置器的算力要求异常高。在自动驾驶中,最花费算力的当属视觉处置,占到所有算力需求的一半以上,且自动驾驶级别每升高一级,对盘算力的需求至少增添十倍。L2级别需要2个TOPS的算力,L3需要24个TOPS的算力,L4为320TOPS,L5为4000+TOPS。

第一部门通常是GPU或TPU,肩负大规模浮点数并行盘算需求,主要用于环境感知和信息融合,包罗摄像头、激光雷达等传感器信息的识别、融合、分类等,如Xavier的GPU单元、�N腾310。

第二部门大多为ARM架构,类似于CPU,主要认真逻辑运算和决议控制,处置高精度浮点数串行盘算。

现在来看单颗芯片的算力最大的是英伟达的orin-X芯片,200TOPS算力,能效比最高的是地平线6.4FTOPS/W。

光有算力还不够,思量汽车应用的庞大性,汽车处置器还需要同时思量算力行使率、是否通过车规和平安尺度等。算力理论值取决于运算精度、MAC的数目和运行频率。如下示意了一种典型的单帧算力盘算方式:

理论算力是凭证Net卷积层的乘法运算累加得出,卷积层中的每次乘加(MAC)算成两个OPS,卷积运算量占DL NET的90%以上,其它辅助运算或其它层的运算忽略不计,SSD所有卷积层乘法运算总数是40G MACs,以是理论算力是80GOPS。

真实值和理论值差异极大,思量其它运算层,硬件现实行使率要高一些。决议算力真实值最主要因素是内存( SRAM和DRAM)带宽,另有现实运行频率(即供电电压或温度),另有算法的batch尺寸。

2)能效比:

对于车载AI芯片来说,算力指标主要,能效比更主要。在传统芯片行业,PPA(算力、功耗和面积)是最经典的性能权衡指标。由于现在汽车自动驾驶对算力的追求,业界往往会把峰值算力看成权衡 AI 芯片的主要指标。

地平线提供一个新的方式用以评估芯片的AI真实性能――MAPS (Mean Accuracy-guaranteed Processing Speed,在精度有保障局限内的平均处置速率),针对应用场景的特点,在精度有保障的条件下,包容所有与算法相关的选择,评估芯片对数据的平均处置速率。

MAPS评测方式,关注真实的用户价值,将每颗芯片在‘快’和‘准’这两个要害维度上的取舍转变直观地展现出来,并在合理的精度局限内,评估芯片的平均处置速率。这个方式具有可视化和可量化的特点。

地平线致力于打造极致AI能效,芯片设计上能效比行业领先。未来一辆自动驾驶车辆平均天天发生600-1000 TB的数据盘算,仅2000辆自动驾驶车辆发生的数据量跨越2015年我们整个文明一天数据用量,大规模装备端部署需要成本效率。

要实现大规模部署,尤其在汽车初始售价逐步下降的情形下,车载AI芯片需要充实思量芯片的能效比。地平线在AI处置器设计的初始就最先从整个芯片的系统级设计和芯片级别角度上思索SoC的设计思绪,将经典芯片设计头脑和带宽行使率优化连系在一起,注重真实的AI能力输出,既守住主效能又兼顾天真效能的BPU头脑。

以2020年最先商用量产的地平线征程二代芯片为例,搭载自主创新研发的高性能盘算架构BPU2.0(Brain Processing Unit),可提供跨越4TOPS的等效算力,典型功耗仅2瓦,且具有极高的算力行使率,典型算法模子在该芯片上处置器的行使率可以高于90%,能够高效天真地实现多类AI义务处置,对多类目的举行实时检测和精准识别,可周全知足自动驾驶视觉感知、视觉建图定位、视觉ADAS等智能驾驶场景的需求,以及语音识别,眼球跟踪,手势识别等智强人机交互的功效需求,充实体现BPU架构壮大的天真性。

作为通用 GPU 的代表供应商英伟达的自动驾驶系列芯片,通过添加神经网络单元,以实现对 AI 处置越来越高效,但总体而言 GPU 仍功耗较高。厚实的通用模块虽可实现对种种场景的适用性,但也带来了成本过高、功耗过高的问题。征程二代芯片具备极高的算力行使率,每TOPS AI能力输出可达一致算力GPU的10倍以上。与此同时,征程二代还可提供高精度且低延迟的感知输出,知足典型场景对语义支解、目的检测、目的识其余种别和数目的需求。

在最高性能模式下,若是自动驾驶控制器的芯片功耗级别较高,即便其自身性能强劲,但也会引发某些未可预知的隐患,如发烧量成倍增添,耗电率成倍增添,这些效果尤其对于新能源车型来说也毫无疑问是颗“核弹”。因此,在前期自动驾驶芯片设计中需要充实思量其功耗指标。

3)最小焦点系统:

a)Core:内核通常是空间中央。一方面便于自动驾驶控制器和外围传感器、执行器通讯,同时也用外围来珍爱它。core强调运行态,通常泛起的core-down,是指cpu盘算上泛起问题了,core强调的是自动驾驶控制器整体对外功效中的焦点功效。

b)DMIPS:主要用于测整数盘算能力。包罗每秒钟能够执行的指令集数目,以及其这些指令集在实现我的测试程序的时刻,每秒钟能够实现的事情数目,这个能力由cpu的架构,内存memory的接见速率等硬件特征来决议。它是一个丈量CPU运行响应测试程序时显示出来的相对性能崎岖的一个单元(许多自动驾驶芯片评估场所,人们习习用MIPS作为这个性能指标的单元)。

c)Memory:存储器治理单元的主要功效包罗:虚拟地址到物理地址映射、存储器接见权限控制、高速缓存支持等;这里还包罗一个支持最大的数据带宽,这个直接影响到数据传输的带宽。

d)DataFlash:DataFlash是美国ATMEL公司推出的大容量串行Flash存储器产物,接纳Nor手艺制造,可用于存储数据和程序代码。与并行Flash存储器相比,所需引脚少,体积小,易于扩展,与单片机或控制器毗邻简朴,事情可靠,以是类似DataFlash的串行Flash控制器越来越多的用在自动驾驶控制器产物和测控系统评估中。

4)图像接口和图像处置能力

a)图像接口CSI:

CSI作为前端-设置逻辑接口,可以支持大多数通用的可用的CMOS摄像头接口,支持利便YCC,YUV,Bayer或者是RGB的数据花样输入,完全可控的8-bit或16-bit数据到32-bit的FIFO举行打包,32*32巨细的FIFO存储接受到的的图像像素数据,该FIFO可以通过可编程的IO或者是DMA举行读取。

后端-提供了直接到eMMA的预处置PrP块接口(PrP和PP组成了MX27图形加速器eM MA,PrP和PP能够用来给视频做预处置和后期处置,例如,放大,缩小,颜色转换)。提供sensor的可屏障中止源,该中止源也是中止可控的,提供应外部sensor用的,可设置的主时钟频率,由统计数据发生的自动曝光(AE)和自动白平衡(AWB)控制。

b)视觉处置芯片ISP

ISP作为视觉处置芯片焦点,其主要功效包罗 AE(自动曝光)、AF(自动对焦)、AWB(自动白平衡)、去除图像噪声、LSC(Lens Shading Correction)、BPC(Bad PixelCorrection),最后把 Raw Data 保留起来,传给 videocodec 或 CV 等。通过 ISP 可以获得更好的图像效果,因此在自动驾驶汽车上对ISP的要求很高,好比最先集成双通道甚至三通道的 ISP。

一样平常来说 ISP 是集成在 AP 内里(对许多 AP 芯片厂商来说,这是差异化竞争的要害部门),然则随着需求的转变也泛起了自力的 ISP,主要缘故原由是可以更天真的设置,同时填补及配合 AP 芯片内 ISP 功效的不足。

c)图像绘制芯片GPU:

GPU是基于大的吞吐量设计,用来处置大规模的并行盘算。GPU的控制单元可以把多个的接见合并成少的接见。GPU将更多的晶体管用于执行单元,而非像CPU那样用作庞大的数据cache和指令控制。由于GPU具有超强的浮点盘算能力,可用于在智能汽车前端的图像或视频处置领域的应用,也越来越多地应用在中央控制器高性能盘算的主流设计中。

5)厚实的传感器相关接口包罗以太网和CAN

ETH和CAN:中央控制器芯片设计中需要充实思量其毗邻接口是否支持以太网和CANFD等高级数据毗邻传输方式,这是吸收并有用处置数据的条件。

需要支持厚实的接口,通过对比剖析,自动驾驶系统传感器数目许多然则种类无外乎摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、组合导航、IMU、V2X模块等。

自动驾驶系统对于摄像头可供选择的不是许多,接口类型有MIPI SI-2、LVDS、GMSL、FPDLink等;激光雷达都是Ethernet接口,现在大多是通俗Ethernet;毫米波雷达都是CAN总线传输;超声波雷达LIN总线就够了;组合导航和惯导常见接口为RS232串口;V2X模块接纳Ethernet接口传输。

需要支持PCIE接口:

一样平常的应用场景中,集成一个主芯片就能够知足盘算资源的需求,然则自动驾驶对算力有着更高的要求,有时刻 于平安的思量,也需要同时集成多个主芯片,其结构一样平常如下图所示:

多个芯片在需要在PCIe Switch的毗邻下配合组成一个盘算单元,若是以后生长成可动态拓展的形式(类似于刀片机),该结构依然适用,以下是接纳两个Xavier芯片组成的一个高性能盘算单元的示意图:

6)主芯片需要知足车规及功效平安的需求

人工智能时代车规级AI芯片成为皇冠上的明珠,竞争壁垒高。终端侧的AI芯片,车规级AI芯片是皇冠上的明珠。由于车规级尺度极难认证,车规级人工智能芯片代表了芯片行业中的最高尺度,与消费级和工业级芯片相比,车规级AI芯片在平安性、可靠性和稳固性上都有最高的要求。必须要到达,车载环境温度在-40℃到125℃区间,故障率为0。

由于对平安性、可靠性的要求高,以是芯片从设计到车上测试验证、真正实现量产一样平常需要至少4~5年。由于车规级芯片开发周期长、设计难度大,属于长跑创新,一旦确立起领先优势,龙头厂商将具有较高的竞争壁垒,人工智能时代车规级AI芯片成为皇冠上的明珠,领先厂商竞争壁垒较高

现在自动驾驶的芯片不仅仅需要过AECQ100的车规级要求,而且要求增添功效平安的认证要求。

功效平安目的是整个自动驾驶中央控制器的焦点设计需求,由于其影响对整个自动驾驶功效设计中的单点失效剖析效果,因此,在前期硬件设计中就需要充实思量其是否能够完全知足系统对于硬件的功效平安设计需求。

功效平何在芯片上的设计原则是要尽可能多的找出芯片上的失效场景并纠正。失效又分为系统和随机两种,前者依赖设计时的流程规范来保证,后者依赖于芯片设计上接纳的种种失效探测机制来保证。我们在这主要谈后者。简朴来说,芯片的失效率,是基于单个晶体管在某个工艺节点的失效概率,推导出片上逻辑或者内存的失效概率。面积越大,晶体管越多,响应的失效率越大。

ISO26262把平安品级做了划分,常见的有ASIL-B和ASIL-D级。ASIL-B要求芯片能够笼罩90%的单点失效场景,而ASIL-D则是99%。这实在是个异常高的要求。一个晶体管的失效概率虽低,可是通常一个庞大芯片是上亿个晶体管组成的,若是不接纳任何措施,那任何一点的错误都可能造乐成效失效,失效率很高,这对于芯片设计来说需要增添异常多的冗余措施和开发成本,不是一蹴而就的,现在过了产物的芯片的ISO26262的功效认证的自动驾驶芯片不多,特斯拉就没有过,固然它是特自力的芯片厂家,然则我们在选择自动驾驶平台的时刻需要思量这个因素。

自动控制需要认真可靠性和车辆控制,也就是功效平安和冗余监控作用,不要求很高的算力,然则可靠性必须要有保障,ISO26262品级要求到达ASIL-D,现在用的较多的就是Infineon的TC297或者TC397,为了到达功效平安,同地平线总监相同,现在它们这部门控制的MCU也是给到英飞凌芯片做控制,地平线那里输出对应的图像或雷达处置信息,给到英飞凌的MCU去做最终的控制算法。

优控智行的域控制器型号为EAXVA03,听说是第三代产物已经小批量装车。其内置NVIDIA Xavier和Infineon TC297T。根据设计部署,Xavier用于环境感知、图像融合、路径设计等,TC297用于平安监控、冗余控制、网关通讯及整车控制。

综合以上种种因素,现在主流自动驾驶芯片的算力、功耗、算力功耗比、制程、SOP时间、芯片类型等相关信息对好比下:

可以看到,现在芯片基本上制程都往7nm和5nm开发,而且功耗越来越低,算力越来越高,即将上车的roin 单芯片算力到达200TOPS。

16、自动驾驶盘算平台对等到选择平台思量因素

自动驾驶盘算平台对照

前面提到L2级别需要2个TOPS的算力,L3需要24个TOPS的算力,L4为320TOPS,L5为4000+TOPS。

这里可以看到现在主流的自动驾驶盘算平台的算力普遍都在200+TOPS,固然特斯拉是没有到达200TOPS,它是没有激光雷达,这部门所需要的数据处置能力要求降低许多。

这里可以看到很有意思的事情,单个xavier的算力只有30TPOS,然则通过PCIE等毗邻方式,这样盘算平台的算力显著提升,盘算平台英伟达的DRIVE PX Pegasus的算力到达320TPOS,比特斯拉HW3.0的算力还大。

自动驾驶芯片客户拓展进度

可以看到英伟达在自动驾驶占有的车厂是异常多的,xavier的自动平台就有小鹏P7,上汽、飞跃、一汽,而单芯片算力最强的orin芯片在理想和蔚来都有使用,固然这个最终的车型还没有上市,然则新造车势力总是尝螃蟹的第一人。

高通的snapdragon ride的自动驾驶平台主要在通用、长城、威马、广汽有互助;

华为的MDC平台有长城、长安、北汽,而现在看到推进最快的应该是北汽的新能源阿尔法北极狐上有使用,其他车型还没有消息;

mobileye 由于系统封锁性,现在只有吉祥、宝马在互助了;

自动驾驶芯片平台最终思量因素

先直接给出相关结论,针对这些结论举行相关内容的论述;

1)较强的神经网络算法能力,智能汽车主控芯片焦点是神经网络单元的设计;

2)自动驾驶汽车盘算单元设计需要思量算力、功耗体积等问题,同时做到芯片设计、算法最优化,有用算力最大;

3)有能力提供“软硬一体”平台级解决方案,需要建驻足够开放生态使OEM厂商和Tier1可以举行二次开发,同时为客户提供感知、制图、行驶战略等解决方案。

4)政治相关因素,哪些芯片互助不受美国等西方 *** 限制等等;

较强的神经网络算法能力:

AI算法能力在对自动驾驶和汽车智能化主要应用场景的要害算法生长趋势举行提前预判,前瞻性地将其盘算特点融入到盘算架构的设计当中。AI算法是车规AI芯片的灵魂,也对芯片设计带来了更大的挑战,神经网络算法的迭代速率远超硬件的改善速率,一旦设计时思量欠妥,将会造成芯片设计竣事时算法周全落伍的情形,需要针对ADAS应用举行极致优化。

地平线首创人余凯博士是全球最顶尖的AI专家,地平线拥有全球领先的算法团队,前瞻性的对主要应用场景中的要害算法生长趋势举行预判,提前将其盘算特点融入到盘算架构的设计当中,使得AI处置器经由一两年的研发,在推出的时刻,仍然能够很好地顺应时下最新的主流算法。

因此和其他典型的AI处置器相比,地平线的AI处置器,随着算法的演进趋势,始终能够保持相当高的有用行使率,从而真正意义上受益于算法创新带来的优势。全球领先的AI算法能力是公司区别于AMD、瑞萨、高通等传统芯片制造商的最大优势。公司掌握了算法和盘算架构,再行使自己开发的编译器对算法和芯片同时举行极致优化,释放出所有的潜能。

除了AI的算法,还需要对于一些控制的算法有优化,否则硬件能力再强,没有软件优化的能力,这些硬件设置只能更高。

域控制器ECU资源分配及优化

自动驾驶控制器的整个ECU资源需要在其详细的算法控制中获得算力分配,其中要害的AD处置历程包罗如下主要的几个部门。蹊径运动目的检测、蹊径结构检测(基于前视摄像头)、目的形态检测、展望剖析、蹊径结构检测(基于侧视摄像头)、蹊径运动目的检测(基于侧视摄像头)。各部门参数主要包罗了对CPU运行资源、算力、运行带宽、运行时间等,如下表示意了一种典型的各个算法对于算力运行占用的资源统计剖析,其中两个差其余芯片划分暂用差异盘算需求。

由于芯片算力的有用行使率影响着整个算法效率,因此对算力的盘算和剖析是提前。

如上软件模块算法的算力效率牵涉到MAC盘算效率问题。若是响应的自动驾驶模块算法或者说CNN卷积需要的算力是1TOPS,而运算平台的算力是4TOPS,那么行使效率只有25%,运算单元大部门时刻都在守候数据传送,稀奇是批量待处置的尺寸较小时刻,存储带宽不足会严重限制性能。但若是超出平台的运算能力,延迟会大幅度增添,存储瓶颈一样很要命。效率在90-95%情形下,存储瓶颈影响最小,但这并不意味着不影响了,影响依然存在。然而平台不会只运算一种算法,运算行使效率很难稳固在90-95%。

因此,是否能匹配对照高效的算法也是一个选择芯片平台的主要因素。

软件的开放水平

我们重点剖析本土厂商地平线与Mobileye的区别和各自特点:Mobileye虽然拥有成熟和高性价比的L1~L2+ ADAS视觉方案,芯片+算法软硬一体捆绑销售的方式在主机厂软件开发能力较差的初期阶段受普遍迎接。随着ADAS场景庞大度提升,这种方式天真度较差,客户难以做出差异性产物,也没有设施根据自己的自动驾驶设计目的来设计方案。尤其对于需要快速转型、对自动驾驶升级迭代速率要求较高的OEM厂商、造车新势力,需要芯片和算法星散,可以举行二次开发。

由于系统封锁性,Mobileye摄像头发生的原始数据是以Mobileye的特殊花样保留的,必须要用Mobileye自己的工具链才气打开,2017年特斯拉和Mobileye分道扬镳的很大缘故原由照样由于Mobileye“黑匣子”式商业模式难以知足特斯拉对自动驾驶快速升级的个性化要求。同时Mobileye在中国没有本土服务团队,都是由以色列团队出差到中国提供服务,服务影响速率较慢。

相比之下地平线拥有完整的算法、芯片、工具链一体化的服务能力,拥有专门的软件算法团队协助车厂开发,并向车厂开放算法与软件能力,接纳团结开发、配合投入的方式,既能提升主机厂的能力,也能阻止Mobileye“黑盒”销售方式,为本土客户提供优越的服务。作为中立第三方,芯片和算法可脱离销售或一体式解决方案,为海内主机厂提供将芯片和算法划分举行定制化的解决方案也是未来快速占领市场、确立手艺生态的较好方式。对比之下,地平线和英伟达一样,接纳较为开放的软硬件系统,而且生态在快速建设历程中。

2019年我国汽车产销量均超2500万辆,其中自主品牌车厂市占率37.9%继续下降。随着日德车企、特斯拉等新造车实力的竞争加剧,自主品牌车厂拥有更强的汽车智能化创新动力(310328)和诉求,亟需一批有力的AI芯片互助同伴辅助他们提升智能化水平和能力,实现向汽车智能化的快速转型和反超。在车规级AI芯片的战争中,地平线已经取得了绝对的优势和领先功效,在AI芯片性能、算法、商业化等方面均走在行业前线,加速量产进度、提升量产规模,实现国产替换和车规AI芯片自主化责无旁贷。耐久来看,地平线将在中国市场成为自主品牌车厂快速向智能化和自动驾驶转型蹊径上最有力的互助同伴,也将在本土市场周全逾越Mobileye,成为本土车规级AI芯片的龙头。

芯片提供的手艺方案同车厂的手艺蹊径设计一致性。

主要芯片供应商大多未停留在芯片自己,而是向软件层逐步延伸,修建产业生态,不在单纯的提供芯片和底层的SDK,而且互助模式也不是像以前的tier2的身份,这次地平线和长安的互助就是派出了一个研发团队去现场支持,类似于属于tier1的角色。

手艺方案上,英伟达与高通提供自动驾驶盘算平台及基础软件,不提供应用层算法;华为提供从芯片→算法→传感器的全栈式解决方案;Mobileye与地平线类似,主要为芯片+感知算法

从车企的手艺设计路径来看,除了特斯拉是芯片、盘算平台、操作系统、感知、设计、控制所有自研外,其他车厂基本上做不到。

蔚来、长城、吉祥的后续的手艺设计最靠近特斯拉,补齐视觉感知短板,结构全栈自研,进而实现软件算法快速更新迭代;芯片选用上逐步由Mobileye转向英伟达,充实行使其大算力及开放生态。

从这里可以看到,部门车厂想要自研芯片,然则这个用度太贵,不是每个车厂都市选择的蹊径,更多的照样选择同芯片厂家互助,芯片厂家提供对应的底层软件和对应的算法,车厂掌握更多的焦点软件及软件OTA赚钱的能力

其他相关因素思量

华为的芯片无论是性能照样价钱都异常不错,而且软件是打包的,然则华为造车狼来了都喊了几年了,现在只有看到北汽的新能源和华为在互助,从芯片层面,华为的高端芯片还受到美国相关的掣肘,以是无论哪方面角度出发,华为芯片的选择都异常受限。

五大厂商中,瑞萨主打超高性价比,而且设计之初就有整车厂支持。在日系车企中,除了国际化水平对照高的日产,其他厂商毫无疑问都市倾向于瑞萨的 V3U,最为要害的是瑞萨一直都是做车载起身的,车厂的需求拿捏的死死的,德系车对于功效平安和车规级要求是必须项,它也现在在这方面履历最为厚实的厂家,后续拿德系车的订单也分分钟的事情,而且日系芯片相对而言受到制裁的可能性险些为零,异常平安,固然日本芯片原厂对于中国这边的支持力度都不高,由于研发工程师都在日本,这边做事处对照少。

Mobileye 有跨越 6000 万片出货,有重大用户基础,美系、韩系另有海内自主品牌都倾向于 Mobileye,但现在 EyeQ 系列产物推出速率太慢,而且软硬件的开发水平不高,这也是理想、蔚来等多家新晋厂商放弃 EyeQ 平台的缘故原由。

瘦死的骆驼比马大,EyeQ系列照样对照多海内车厂青睐,最新的极氪001就是使用EyeQ5 芯片,若是这个翻身仗打好了,订单应该不愁。

高通芯片在智能座舱方面是遥遥领先,稀奇是8155P芯片,基本上快占有了半壁山河,在自动驾驶方面照样稍微落伍一些,虽然主打性价比,而且高通原厂支持力度也大,然则自动驾驶的ride 平台选择厂家不少,有长城、威马、广汽、通用,然则最新有披露进度只有长城高端车,需要2022年左右才量产,这部门不确定因素照样太多。

现阶段的的自动驾驶芯片平台的王者毫无疑问是英伟达,英伟达性能一流,至于价钱,用黄教主的话说,「买得越多,省得越多」。新兴造车企业追求高性能,蔚来、理想、小鹏几家手上也有几百亿元的现金贮备,英伟达在其中颇受青睐。

稀奇是orin平台,若是这个芯片稳固,那么王者至少会领先5-8年。

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参考资料:

1、华西证券智能驾驶焦点:软件!

2、汽车AI芯片专题讲述:自动驾驶焦点,本土龙头崛起

http://finance.sina.com.cn/stock/stockzmt/2020-11-26/doc-iiznezxs3864852.shtml

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