做网站小程序挣钱吗,个人建设门户网站 如何备案,鹿泉区城乡建设局网站,wamp建设网站大致步骤概述
汽车是芯片应用场景之一#xff0c;汽车芯片需要具备车规级。 车规级芯片对加工工艺要求不高#xff0c;但对质量要求高。需要经过的认证过程#xff0c;包括质量管理标准ISO/TS 16949、可靠性标准 AEC-Q100、功能安全标准ISO26262等。 汽车内不同用途的芯片要求…概述
汽车是芯片应用场景之一汽车芯片需要具备车规级。 车规级芯片对加工工艺要求不高但对质量要求高。需要经过的认证过程包括质量管理标准ISO/TS 16949、可靠性标准 AEC-Q100、功能安全标准ISO26262等。 汽车内不同用途的芯片要求也不同美国制定的汽车电子标准把其分为5级。汽车各系统对芯片要求由高到低依次是动力安 全系统 车身控制系统 行驶控制系统 通信系统 娱乐系统。 自动驾驶芯片产品趋势一体化
云和边缘计算的数据中心以及自动驾驶等超级终端领域都是典型的复杂计算场景这类场景的计算平台都是典型的大算 力芯片。大芯片的发展趋势已经越来越明显的从GPU、DSA的分离趋势走向DPU、超级终端的再融合未来会进一步融合成超 异构计算宏系统芯片。
BOSCH给出了汽车电气架构演进示意图。从模块级的ECU到集中相关功能的域控制器再到完全集中的车载计算机。每个阶段 还分了两个子阶段例如完全集中的车载计算机还包括了本地计算和云端协同两种方式。 英伟达一体化方案thor 芯片官网信息 2022年NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋公布了一款令人惊艳的超级芯片——DRIVE Thor。这款车规级系统级芯片 (SoC) 基于最新 CPU 和 GPU 打造可提供每秒 2000 万亿次浮点运算性能在大幅度提升性能的同时降低整体系统的运行成本。 DRIVE Thor 将逐步接替 DRIVE Orin以最新的计算技术加速智能汽车技术在行业内的部署赋能汽车制造商的 2025 年车型。 借助DRIVE Thor汽车制造商可以在单个系统级芯片上高效整合数字仪表盘、信息娱乐、泊车、辅助驾驶等多种功能从而极大地提高开发效率和软件更新迭代的速度。 DRIVE Thor 能够被配置为多种模式可以将其 2000 TOPS 和 2000 TFLOPS 全部用于自动驾驶工作流也可以进行拆分将其配置为一部分用于驾驶舱 AI 和信息娱乐功能一部分用于辅助驾驶。 与当前的 NVIDIA DRIVE Orin 一样DRIVE Thor可以利用高效的 NVIDIA DRIVE 软件开发套件且已获得 ASIL-D级功能安全产品认证。同时DRIVE Thor 基于可扩展架构打造因而开发人员可以将过去的软件开发成果无缝移植到新平台。 DRIVE Thor快如闪电 除了原始性能之外DRIVE Thor 在深度神经网络 (DNN) 准确性方面也实现了惊人的飞跃。 此外DRIVE Thor 也是首个采用推理 Transformer 引擎的NVIDIA自动驾驶汽车平台。Transformer 引擎是 NVIDIA GPU Tensor Core 的一个全新组件。Transformer 网络将视频数据作为单个感知帧来处理使计算平台能够随着时间的推移具有处理更多数据的能力。 凭借着 8 位浮点FP8的精度DRIVE Thor为汽车领域引入了一种新的数据处理方式。传统意义上讲开发人员在从32 位浮点转换为 8 位整数 (8-int) 的数据格式时会发现准确性有所下降。DRIVE Thor的FP8精度有助于促进数据的转换允许开发人眼在不牺牲准确性的情况下进行数据传输。 此外DRIVE Thor还采用了升级后的ARM Poseidon AE内核这也让其成为业界最高性能的处理器之一。 一芯多用 多域计算 DRIVE Thor 不仅功能强劲且运行高效。 DRIVE Thor能够进行多域计算这意味着它可以将自动驾驶、车载信息娱乐等功能划分为不同的任务区间同时运行互不干扰。多计算域隔离能力可支持时间关键型的进程不间断同时运行也就是说车辆在一台计算机上可以同时运行 Linux、QNX 和 Android。 这些类型不同的功能通常由分布在车辆各处的数十个电子控制单元控制。如今汽车制造商可借助DRIVE Thor隔离特定任务的能力告别分布式的电子控制单元整合全车功能。 汽车制造商可以借助 DRIVE Thor 在单个 SoC 上整合智能汽车所有功能 此外DRIVE Thor芯片也可以让车辆所有的显示器、传感器等都连接到单一芯片上极大地简化了汽车制造的复杂程序这也是汽车电子电气架构从分布式向集中式演进的大势所趋。 NVLink-C2C 芯片互连技术 单独使用一个 DRIVE Thor 即可实现卓越性能那么两个一起呢用户可以单独使用 DRIVE Thor 芯片也可以通过最新的 NVLink-C2C 芯片互连技术同时连接两个 Thor芯片使两个芯片作为单一操作系统的统一平台。NVLink-C2C 的优势在于它能够以最小的开销在超高速数据传输链路中共享、调度和分发任务。在软件定义汽车的发展趋势下这为汽车制造商带来足够大的算力冗余和灵活性支持软件定义车辆的开发这些车辆可通过安全的 OTA 更新持续升级。 高通一体化方案
2020年CES上高通推出全新自动驾驶平台高通Snapdragon Ride自动驾驶芯片“骁龙 Ride”。 该平台包括安全系统级芯片SoCADAS应用处理器、安全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 级别的自动驾驶安全系统级芯片SoC和安全加速器的功能安全安全等级为ASIL-D级平台高度可扩展、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平台将于2020年上半年交付OEM和Tire1进行前期开发搭载该平台的汽车预 计将于2023年投产。 Snapdragon Ride视觉系统是基于4纳米制程的系统级芯片SoC打造集成了专用高性能的Snapdragon Ride SoC和Arriver下一 代视觉感知软件栈并采用基于定制神经网络架构开发的800万像素广角摄像头。 就在英伟达发布 Thor 两天后高通就推出“业内首个集成式汽车超算 SOC”Snapdragon Ride Flex单颗算力 600TOPS 以上 综合 AI 算力能够达到 2000TOPS。Snapdragon Ride Flex确切的说是一个SoC产品家族其包括Mid、High、Premium三个级别。 最高级的Ride Flex Premium SoC再加上外挂的AI加速器可能是NPUMAC阵列组合起来就可以实现2000TOPS的综合AI算 力。Snapdragon Ride Flex作为一个超算芯片家族其最大的目标是实现车内的中央计算——即同时为智能驾驶、智能座舱、通 信等能力提供计算支持这也与英伟达Thor雷神芯片一致。
向先进制程延伸
高端自动驾驶芯片向先进制程延申用于L1-L2 自动驾驶的芯片只需要28nm制程即可制造L3 及以上的高阶自动驾驶对算力 的要求越发苛刻规划中针对L4/L5 自动驾驶的SoC芯片普遍需要7nm甚至5nm的先进制程。先进的制程可以影响功耗先 进的制程又可以影响集成度而功耗则影响可靠性集成度影响性能。 目前的 5nm制程芯片尚处于研发或发布状态均未进入量产阶段不过 7nm芯片中已有 Orin、FSD、EyeQ5、8155 等芯片实 现量产其他芯片则在未来几年陆续实现量产这预示着先进制程车用芯片开始进入量产加速期。 高算力 三种主流架构
当前主流的AI芯片主要分为三类GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构属于通用型芯片。 CPU遵循的是冯·诺依曼架构其核心是存储程序/数据、串行顺序执行。因此CPU的架构中需要大量的空间去放置存储单 元Cache和控制单元Control相比之下计算单元ALU只占据了很小的一部分所以CPU在进行大规模并行计 算方面受到限制相对而言更擅长于处理逻辑控制。
GPUGraphicsProcessing Unit即图形处理器是一种由大量运算单元组成的大规模并行计算架构早先由CPU中分出 来专门用于处理图像并行计算数据专为同时处理多重并行计算任务而设计。GPU中也包含基本的计算单元、控制单元 和存储单元但GPU的架构与CPU有很大不同其架构图如下所示。
与CPU相比CPU芯片空间的不到20%是ALU而GPU芯片空间的80%以上是ALU。即GPU拥有更多的ALU用于数据并行处理。
CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成而 GPU 则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心组成的大规模并 行计算架构这些更小的核心专为同时处理多重任务而设计。
CPU和GPU之所以大不相同是由于其设计目标的不同它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来 处理各种不同的数据类型同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复 杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。
GPU 的众核体系结构包含几千个流处理器可将运算并行化执行大幅缩短模型的运算时间。 目前 GPU 已经发展到了较为成熟的阶段。利用 GPU 来训练深度神经网络可以充分发挥其数以千计计算核心的高效并行 计算能力在使用海量训练数据的场景下所耗费的时间大幅缩短占用的服务器也更少。如果针对适当的深度神经网络进行合理优化一块 GPU 卡可相当于数十甚至上百台 CPU服务器的计算能力因此 GPU 已经成为业界在深度学习模型 训练方面的首选解决方案。
芯片关键评估指标 国内外智驾域控制器方案 资料引用
海通国际-电子行业自动驾驶芯片研究框架-230115.pdf (dfcfw.com)
英伟达官网
