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        車規(guī)級計算芯片如何應(yīng)對算力飆升挑戰(zhàn)

        來源:中國電子報  發(fā)布時間:2022-3-31 10:20

          隨著汽車智能化進(jìn)程不斷推進(jìn),其計算平臺的算力等級也在直線飆升。如果說L2級汽車自動駕駛所需芯片算力為10TOPS,那么業(yè)界普遍預(yù)計L3+級算力將達(dá)到1000TOPS。提升計算效率已經(jīng)成為汽車智能化發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)。然而,車規(guī)級大算力芯片的開發(fā)不僅面臨功耗、散熱、電磁、質(zhì)量等多重挑戰(zhàn),芯片算力也存在物理上限。如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)將是車用計算芯片廠商發(fā)展的著力點(diǎn)。

          軟件定義汽車催生算力需求

          隨著智能化、電動化、網(wǎng)聯(lián)化的發(fā)展,汽車產(chǎn)業(yè)正在發(fā)生巨大改變,“軟件定義汽車(SDV)”逐漸成為業(yè)界共識。相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,目前約90%汽車行業(yè)的創(chuàng)新來自汽車軟件和電子領(lǐng)域。受到這一趨勢的影響,智能汽車的設(shè)計架構(gòu)也在發(fā)生巨大改變,從傳統(tǒng)的分布式ECU架構(gòu)向域控制器集中式架構(gòu)演進(jìn)。

          廣汽研究院智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)研發(fā)中心副主任梁偉強(qiáng)就指出:“芯片的集成化程度越來越高,算力越來越大,已經(jīng)成為智能汽車向集中式架構(gòu)發(fā)展的關(guān)鍵,對擴(kuò)展智能駕駛場景、提升智慧座艙的交互體驗至關(guān)重要。芯片的算力和集成度直接決定了電子電器架構(gòu)的形態(tài),從而決定了智能汽車的性能和表現(xiàn)!

          算力的提升對于汽車的供應(yīng)鏈管理,解決汽車產(chǎn)業(yè)缺芯問題,也有巨大幫助。根據(jù)地平線副總裁李星宇的介紹,目前汽車中需要管理汽車芯片的料號超過1000種,一輛汽車用到的芯片達(dá)到300顆,未來隨著智能汽車的進(jìn)一步發(fā)展,數(shù)量還會更大。車廠需要進(jìn)一步簡化架構(gòu),大幅度減少汽車芯片種類,提升單芯片本身的性能和集成度是解決這一問題的重要方向。

          在此情況下,越來越多的芯片廠商投入到算力比拼的戰(zhàn)場當(dāng)中。英偉達(dá)作為行業(yè)龍頭,最新推出的自動駕駛芯片Atlan,單顆芯片的算力達(dá)到1000TOPS(每秒1萬億次定點(diǎn)計算),相比此前推出的自動駕駛芯片Orin,算力提升接近4倍。國內(nèi)廠商方面,地平線擁有國內(nèi)首款車規(guī)級AI芯片征程,征程五算力可達(dá)96TOPS。黑芝麻于2021年在上海車展發(fā)布新一代A1000pro,算力達(dá)到106TOPS。

          “云-網(wǎng)-邊-端”融合應(yīng)對算力上限挑戰(zhàn)

          不過汽車的智能化并非堆砌硬件那么簡單。業(yè)界普遍認(rèn)為,當(dāng)前汽車所需算力可根據(jù)車內(nèi)傳感器采集到的數(shù)據(jù)量綜合推算出來,L2級別的自動駕駛,計算能力大致需要10TOPS,L3需要100TOPS以上的算力,到L3+的算力級別已經(jīng)上升到1000TOPS以上。然而,要想支撐龐大算力的應(yīng)用,車載計算平臺的復(fù)雜度將呈數(shù)倍提升,芯片供應(yīng)商勢必將面臨功耗、散熱、電磁、質(zhì)量等多重挑戰(zhàn)。

          更重要的是,在汽車IT化的大背景下,消費(fèi)者在智能手機(jī)上的用戶體驗和使用偏好正在延伸至車載環(huán)境。智能手機(jī)可以通過系統(tǒng)性的升級讓消費(fèi)者體驗到階段性的功能更新,汽車的應(yīng)用周期更長,卻不可能像手機(jī)一樣用一兩年就更換。如何滿足汽車在生命周期內(nèi),OTA軟件與算法升級帶來的持續(xù)上漲的算力需求,將是芯片廠商面臨的更加重要的挑戰(zhàn)。

          黑芝麻CEO單記章在此前的演講中曾經(jīng)介紹,現(xiàn)在的一個新的商業(yè)模式是在車內(nèi)進(jìn)行硬件預(yù)埋,然后通過軟件升級提供附加價值。車企不是特別了解未來需要多大的算力,但可以先把算力預(yù)埋進(jìn)去,之后再去升級它的功能。

          馭勢資本報告顯示,這也是目前車廠相對普遍的作法,采用“硬件預(yù)置,軟件升級”的策略,通過預(yù)置大算力芯片,為后續(xù)軟件與算法升級優(yōu)化提供發(fā)展空間。車載計算芯片在上車之后需要滿足產(chǎn)品5至10年的使用需求。

          但是,硬件預(yù)置也只能在一定程度上解決這一問題,要想從根本上突破單車算力的物理上限,實現(xiàn)算力供給彈性拓展,還需要從“云-網(wǎng)-邊-端”融合計算的角度發(fā)力。東土科技高級副總經(jīng)理薛百華指出,未來智能車的發(fā)展肯定是以軟件定義的架構(gòu)出現(xiàn),要解決算力問題,一是如何提供更好的硬件算力,二是如何提供更高的網(wǎng)絡(luò)帶寬,以便進(jìn)行實時通信。這是未來汽車發(fā)展需要面對的兩個必不可少問題。

          也就是說,未來的智能汽車需要通過云端、通信網(wǎng)端、邊端、車端的連接融合,建立一個充滿計算和通信能力的環(huán)境,形成智能汽車算力服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。在新的計算架構(gòu)下,5G+V2X提供更高效的通信管道,云端、邊端、車端之間可實現(xiàn)近似實時的數(shù)據(jù)交互。智能汽車與邊緣計算節(jié)點(diǎn)實現(xiàn)協(xié)同感知和計算任務(wù)協(xié)同,具備低時延、本地數(shù)據(jù)脫敏處理等優(yōu)勢,車載計算平臺聚焦現(xiàn)場級計算需求,云計算則聚焦非實時的大體量數(shù)據(jù)分析與算法訓(xùn)練。在“云-網(wǎng)-邊-端”融合的泛在計算架構(gòu)下,實現(xiàn)車載計算的龐大算力需求。

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