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全自动驾驶时代,计算机算力面临的挑战

2019年09月29日 文章来源:网络整理 热度:117℃ 作者:刘英

“自动驾驶级别每升高一级,对计算力的需求至少增加十倍,”Imagination汽车市场总监Bryce Johnstone表示,“第五级全自动驾驶,可能需要每秒500万亿次(TOPS)以上计算力。”

传统汽车更多强调的是控制,而非计算。而在分布式开发理念主导之下,工程师决定增加功能时往往新增一颗微控制器(MCU),而不是采用更复杂的处理器。所以采用MCU数量的多少一度成为车辆豪华程度的标志,以至于有市场分析机构预测,车载MCU数量将不断增加,未来甚至可以达到平均每车200颗以上。

但这种趋势已经有所变化。

一方面,由于自动驾驶技术的引入,计算力需求急剧增加。自动驾驶需要实时采集海量传感器数据,对传感器数据进行极速处理,根据采集到的传感器数据做出合理决策,并实时将决策发送至执行部件。从传感器数量来看,二级自动驾驶通常需要3颗以上雷达,以及至少一颗摄像头;而五级自动驾驶,至少需要10颗雷达、8颗摄像头,以及一颗激光雷达。这还没有计算超声波传感器及车内摄像头。

全自动驾驶时代,计算机算力面临的挑战

英特尔推算,全自动驾驶时代,每辆汽车每天产生的数据量高达4000GB。

“自动驾驶级别每升高一级,对计算力的需求至少增加十倍,”Imagination汽车市场总监Bryce Johnstone表示,“第五级全自动驾驶,可能需要每秒500万亿次(TOPS)以上计算力。”

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上海快3APP下载另一方面,由于行车电脑概念引入,集中式开发理念在汽车业又重新受到重视。这意味着用更复杂的处理器替代多个MCU的选择逐渐被汽车开发人员所接受,这同样带来单芯片复杂度的提升。英伟达(Nvidia)和英特尔(包括其收购的Mobileye)的解决方案是集中式开发理念的体现。一些车载芯片初创公司也是集中式计算阵营拥护者。

当然不同的集中式处理架构成本不一样,英伟达和英特尔的方案全包全揽,价格不菲,一套芯片往往上千美元;初创公司可以借助IP授权,从局部功能的域控制器着手,一套芯片也许只有几十美元。

非自动驾驶领域的技术演进也对计算力提出了要求。以车载仪表为例,虚拟数字仪表正在快速替代传统机械式仪表,而车载屏幕尺寸越做越大,分辨率越来越高,“2K屏幕已经出现,4K甚至8K+也已经在规划中。”Bryce Johnstone表示,车载显示、语音识别和手势操纵等功能日趋复杂,这些都对背后支持芯片的算力提出了更多要求。

全自动驾驶时代,计算机算力面临的挑战

Bryce Johnstone在2019上海世界移动大会分论坛演讲

面对新生势力咄咄逼人的态势,部分传统车载半导体厂商也在努力改变自己以适应时代发展。

Byrce Johnstone告诉探索科技(techsugar),包括瑞萨、德州仪器、索喜(Socionext)在内的传统车载半导体厂商,以及电装(DENSO)这样的一级供应商,都与Imagination有合作。这些厂商获得了Imagination的PowerVR图像处理器(PowerVR GPU)IP授权,或PowerVR神经网络加速器(PowerVR NNA)IP授权。当然,很多厂商都取得了PowerVR GPU与PowerVR NNA两个产品线的授权,以更全面地满足汽车业对算力增长的需求。

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神经网络加速引擎对车载数据的处理加速效果明显,据Bryce Johnstone介绍,带神经网络加速引擎的GPU,在相对非常低的功耗下,计算速度可以比当前主流高阶嵌入式多核车载处理器快20倍。

初创企业往往对于新技术接受度更高,Bryce Johnstone也丝毫不掩饰对初创公司在半导体IP需求方面的期待。在采访中,他不止一次向笔者询问中国芯片初创公司的发展概况。

“很多中国初创公司对与Imagination合作抱有积极态度,我们也非常看好这些初创公司,这些公司将来会成为车载市场的新兴力量,”Bryce Johnstone对探索科技表示,传统车载处理器计算力不高、功能单一、升级困难,而部分传统厂商开发流程冗繁,时间周期过长,如果不采用更先进的开发方法,很可能在时代巨变中落伍,“可以预期,部分传统车载芯片厂商将败得很惨。”

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