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自動(dòng)駕駛芯片競(jìng)速賽全面開啟[]
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AI芯片很熱,自動(dòng)駕駛AI芯片更熱。英偉達(dá)、英特爾、特斯拉、高通、地平線、黑芝麻智能等國(guó)內(nèi)外傳統(tǒng)芯片廠、新銳企業(yè)紛紛涌入車載AI芯片市場(chǎng)。如今,L2+ADAS自動(dòng)駕駛商業(yè)變現(xiàn)風(fēng)頭正勁,L4高級(jí)別自動(dòng)駕駛落地路線也越來(lái)越清晰,毫無(wú)疑問,自動(dòng)駕駛正成為頭部芯片企業(yè)爭(zhēng)相搶占的高地。
  
  從各大廠商的產(chǎn)品路線來(lái)看,自動(dòng)駕駛芯片呈現(xiàn)出GPU、FPGA、ASIC三大架構(gòu)共榮的格局。然而,底層架構(gòu)不是判定自動(dòng)駕駛能力的唯一因素,隨著汽車智能化程度的提高,自動(dòng)駕駛對(duì)于軟件能力的要求走高,一場(chǎng)“始于硬件”“重于軟件”的自動(dòng)駕駛芯片競(jìng)速賽已全面開啟。
  
  “CPU+XPU”是自動(dòng)駕駛芯片設(shè)計(jì)主流趨勢(shì)
  
  自動(dòng)駕駛汽車智能化水平越來(lái)越高,需要處理的數(shù)據(jù)體量越來(lái)越大,高精地圖、傳感器、激光雷達(dá)等軟硬件設(shè)備對(duì)計(jì)算提出更高要求,具備AI能力的主控芯片成為主流,加速芯片可以提升算力并助推算法的產(chǎn)生。目前,常見的AI加速芯片包括GPU、ASIC、FPGA三類。
  
  蓋世汽車研究院高級(jí)分析師王顯斌向《中國(guó)電子報(bào)》記者指出,傳統(tǒng)車輛普遍使用ECU,底層芯片主要為CPU。自動(dòng)駕駛對(duì)數(shù)據(jù)傳輸實(shí)時(shí)性要求大,僅靠CPU的算力與功能早已不能滿足所需,CPU與GPU、FPGA、ASIC等架構(gòu)結(jié)合形成“CPU+XPU”是自動(dòng)駕駛芯片設(shè)計(jì)的主流趨勢(shì)。
  
  目前主流廠商多以“CPU+XPU”相結(jié)合的方式,進(jìn)行自動(dòng)駕駛芯片設(shè)計(jì)。英偉達(dá)Xavier和特斯拉FSD采用“CPU+GPU+ASIC”的設(shè)計(jì)路線,Xavier以GPU為計(jì)算核心,主要有4個(gè)模塊∶CPU、GPU、DeepLearningAccelerator(DLA)和ProgrammableVisionAccelerator(PVA),其中GPU占據(jù)最大面積;特斯拉FSD以NPU(一種ASIC)為計(jì)算核心,有三個(gè)主要模塊:CPU、GPU和NeuralProcessingUnit(NPU),其中特斯拉自研的NPU占據(jù)最大面積,主要用來(lái)運(yùn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),GPU主要是用來(lái)運(yùn)行deepneuralnetwork的postprocessing部分。
  
  MobieyeEyeQ5和地平線征程系列采用“CPU+ASIC”架構(gòu),EyeQ5主要有4個(gè)模塊:CPU、ComputerVisionProcessors(CVP)、DeepLearningAccelerator(DLA)和MultithreadedAccelerator(MA)。其中CVP是針對(duì)很多傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺算法設(shè)計(jì)的ASIC;地平線自主設(shè)計(jì)研發(fā)了Al專用的ASIC芯片∶BrainProcessingUnit(BPU)
  
  Waymo采用“CPU+FPGA”,計(jì)算平臺(tái)采用英特爾Xeon12核以上CPU,搭配Altera的Arria系列FPGA。
  
  三大架構(gòu)競(jìng)速高級(jí)別自動(dòng)駕駛
  
  “GPU擅長(zhǎng)圖像識(shí)別,ASIC、FPGA可以靈活設(shè)計(jì),滿足定制化需求。”王顯斌向《中國(guó)電子報(bào)》記者表示。
  
  自動(dòng)駕駛要具備高精度、高可靠性的圖像識(shí)別能力,GPU的設(shè)計(jì)初衷是為了應(yīng)對(duì)圖像處理中需要的大規(guī)模并行計(jì)算,剛好契合自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù)要求。英偉達(dá)在GPU領(lǐng)域擁有長(zhǎng)期積累的技術(shù)和市場(chǎng),進(jìn)入自動(dòng)駕駛賽道后,攜其GPU迅速占領(lǐng)市場(chǎng),合作伙伴囊括奔馳、沃爾沃、現(xiàn)代、奧迪等傳統(tǒng)車廠,蔚來(lái)、理想、小鵬、上汽這些造車新勢(shì)也在使用英偉達(dá)的自動(dòng)駕駛芯片。
  
  今年8月,英偉達(dá)推出最新自動(dòng)駕駛芯片組——DRIVEAtlan。據(jù)介紹,Atlan單顆芯片的算力能夠達(dá)到1000TOPS,將應(yīng)用于L4及L5級(jí)別自動(dòng)駕駛。英偉達(dá)CEO黃仁勛公開表示,AtlanSoC將于2023年向開發(fā)者提供樣品,2025年大量裝車。王顯斌指出,未來(lái)自動(dòng)駕駛芯片會(huì)出現(xiàn)更多多元化架構(gòu)GPU,高精地圖、傳感器、激光雷達(dá)等對(duì)圖像識(shí)別能力要求越來(lái)越高,GPU的需求量會(huì)越來(lái)越大。
  
  特斯拉采用了與英偉達(dá)相似的設(shè)計(jì)路線,不過更加側(cè)重于ASIC。今年8月,馬斯克在2021年特斯拉(TSLA.US)AIDay上,向外界展示了一款自研芯片云端Dojo。Dojo的訓(xùn)練CPU屬于ASIC芯片,專注于人工智能訓(xùn)練,可以實(shí)現(xiàn)1024GFLOPS的BF16算力。特斯拉表示,它的效率超過了現(xiàn)有的GPU和TPU,可以大幅度優(yōu)化算法提升的效率,為L(zhǎng)4、L5級(jí)別的自動(dòng)駕駛做鋪墊。特斯拉Dojo在云端模擬了一個(gè)十分貼近現(xiàn)實(shí)的世界,用來(lái)訓(xùn)練自動(dòng)輔助駕駛技術(shù)。
  
  馬斯克一直認(rèn)為,解決自動(dòng)駕駛的唯一方法是解決現(xiàn)實(shí)世界中的AI問題,無(wú)論是硬件還是軟件,除非一家公司具有很強(qiáng)的AI能力以及超強(qiáng)算力,否則很難解決自動(dòng)駕駛難題。Dojo正是基于對(duì)自動(dòng)駕駛問題的考量。特斯拉選擇ASIC的原因也不難理解,為各行各業(yè)提供通用能力的方案并不是特斯拉想要的,而ASIC的優(yōu)勢(shì)在于靈活設(shè)計(jì),能夠更好地滿足產(chǎn)品的定制化需求。
  
  Waymo可以說(shuō)是屬于FPGA派系的。2017年,英特爾宣布,自2009年開始便一直在與谷歌合作開發(fā)無(wú)人駕駛汽車,同時(shí)也為谷歌母公司Alphabet旗下自動(dòng)駕駛公司W(wǎng)aymo提供Xeon處理器、Arria系統(tǒng)芯片(用于機(jī)器視覺)。Arria屬于FPGA芯片,不過Waymo在芯片方面相對(duì)低調(diào),沒有曝光太多細(xì)節(jié)。值得注意的是,2015年英特爾收購(gòu)了主打ASIC的芯片廠商Altera;2017年收購(gòu)了Mobileye,MobileyeEye系列自動(dòng)駕駛芯片是典型的ASIC技術(shù)路線的代表。
  
  英偉達(dá)、特斯拉新品雙雙對(duì)準(zhǔn)了L4、L5級(jí)別自動(dòng)駕駛,Waymo從入局就定位在高端,頭部廠商已形成圍繞高級(jí)別自動(dòng)駕駛升級(jí)產(chǎn)品的態(tài)勢(shì)。
 
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