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车载芯片的发展趋势是什么?GPU和ASIC的发展方向与应用的概述

2018-08-03 14:13编辑:natherbexpo.com人气:


车载芯片的发展趋势是什么?GPU和ASIC的发展方向与应用的概述

行业观点:

汽车电子发展初期以分布式 ECU 架构为主流,芯片与传感器一一对应,随着汽车电子化程度提升,传感器增多、线路复杂度增大,中心化架构 DCU、MDC 逐步成为了发展趋势; 

随着汽车辅助驾驶功能渗透率越来越高,传统 CPU 算力不足,难以满足处理视频、图片等非结构化数据的需求,而 GPU 同时处理大量简单计算任务的特性在自动驾驶领域取代 CPU 成为了主流方案; 

从 ADAS向自动驾驶进化的过程中,激光雷达点云数据以及大量传感器加入到系统中,需要接受、分析、处理的信号大量且复杂,定制化的ASIC 芯片可在相对低水平的能耗下,将车载信息的数据处理速度提升更快,并且性能、能耗和大规模量产成本均显著优于 GPU 和 FPGA,随着自动驾驶的定制化需求提升,ASIC 专用芯片将成为主流。

目前出货量最大的驾驶辅助芯片厂商 Mobileye、Nvidia 形成“双雄争霸”局面,Xilinx 则在 FPGA 的路线上进军,Google、地平线、寒武纪在向专用领域 AI 芯片发力,国内四维图新、全志科技等也在自动驾驶芯片领域积极布局。

Mobileye 的核心优势是 EyeQ 系列芯片,可以处理摄像头、雷达等多种传感器融合产生的大量数据,在 L1-L3 自动驾驶领域具有极大的话语权,目前出货量超过了 2700 万颗; 

NVIDIA 在 GPU 领域具有绝对的领导地位,芯片算力强大且具备很强的灵活性,但功耗高、成本高,AI机器学习并不太适合 GPU的应用; 

此外 Google、地平线、寒武纪、四维图新等更聚焦在针对不同场景下的具体应用,芯片设计也开始增加硬件的深度学习设计,自动驾驶上 AI 的应用已经成为未来的趋势。 

一、车载芯片的发展趋势(CPU-GPU-FPGA-ASIC)

过去汽车电子芯片以与传感器一一对应的电子控制单元(ECU)为主,主

要分布与发动机等核心部件上。随着汽车智能化的发展,汽车传感器越来

越多,传统的分布式架构逐渐落后,由中心化架构 DCU、MDC 逐步替代。

随着人工智能发展,汽车智能化形成趋势,目前辅助驾驶功能渗透率越来越高,这些功能的实现需借助于摄像头、雷达等新增的传感器数据,其中视频(多帧图像)的处理需要大量并行计算,传统 CPU 算力不足,这方面性能强大的 GPU 替代了 CPU。再加上辅助驾驶算法需要的训练过程, GPU+FPGA 成为目前主流的解决方案。 

着眼未来,自动驾驶也将逐步完善,届时又会加入激光雷达的点云(三维位置数据)数据以及更多的摄像头和雷达传感器,GPU 也难以胜任, ASIC 性能、能耗和大规模量产成本均显著优于 GPU 和 FPGA,定制化的ASIC 芯片可在相对低水平的能耗下,将车载信息的数据处理速度提升更快,随着自动驾驶的定制化需求提升,ASIC 专用芯片将成为主流。本文以如上顺序梳理车载芯片发展历程,探讨未来发展方向。 

车载芯片的发展趋势是什么?GPU和ASIC的发展方向与应用的概述

二、车载芯片的过去—以 CPU 为核心的 ECU

2.1 ECU 的核心 CPU

ECU(Electronic Control Unit)是电子控制单元,也称“行车电脑”,是汽车专用微机控制器。一般 ECU 由 CPU、存储器(ROM、RAM)、输入/ 输出接口(I/O)、模数转换器(A/D)以及整形、驱动等大规模集成电路组成。 

车载芯片的发展趋势是什么?GPU和ASIC的发展方向与应用的概述

ECU 的工作过程就是 CPU 接收到各个传感器的信号后转化为数据,并由 Program区域的程序对 Data 区域的数据图表调用来进行数据处理,从而得出具体驱动数据,并通过 CPU针脚传送到相关驱动芯片,驱动芯片再通过相应的周边电路产生驱动信号,用来驱动驱动器。即传感器信号——传感器数据——驱动数据——驱动信号这样一个完整工作流程。

2.2 分布式架构向多域控制器发展 

汽车电子发展的初期阶段,ECU 主要是用于控制发动机工作,只有汽车发动机的排气管(氧传感器)、气缸(爆震传感器)、水温传感器等核心部件才会放置传感器,由于传感器数量较少,为保证传感器-ECU-控制器回路的稳定性, ECU 与传感器一一对应的分布式架构是汽车电子的典型模式。

后来随着车辆的电子化程度逐渐提高,ECU 占领了整个汽车,从防抱死制动系统、4 轮驱动系统、电控自动变速器、主动悬架系统、安全气囊系统,到现在逐渐延伸到了车身各类安全、网络、娱乐、传感控制系统等。 

车载芯片的发展趋势是什么?GPU和ASIC的发展方向与应用的概述

(来源:维信电子)

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