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    自動駕駛AI芯片競速賽全面開啟

    發布時間:2021-01-19人氣:43

    自動駕駛AI芯片競速賽全面開啟


        AI芯片很熱,自動駕駛AI芯片更熱。英偉達、英特爾、特斯拉、高通、地平線、黑芝麻智能等國內外傳統芯片廠、新銳企業紛紛涌入車載AI芯片市場。如今,L2+ADAS自動駕駛商業變現風頭正勁,L4高級別自動駕駛落地路線也越來越清晰,毫無疑問,自動駕駛正成為頭部芯片企業爭相搶占的高地。
        從各大廠商的產品路線來看,自動駕駛芯片呈現出GPU、FPGA、ASIC三大架構共榮的格局。然而,底層架構不是判定自動駕駛能力的唯一因素,隨著汽車智能化程度的提高,自動駕駛對于軟件能力的要求走高,一場“始于硬件”“重于軟件”的自動駕駛芯片競速賽已全面開啟。
        “CPU+XPU”是自動駕駛芯片設計主流趨勢
        自動駕駛汽車智能化水平越來越高,需要處理的數據體量越來越大,高精地圖、傳感器、激光雷達等軟硬件設備對計算提出更高要求,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分析師王顯斌向《中國電子報》記者指出,傳統車輛普遍使用ECU,底層芯片主要為CPU。自動駕駛 對數據傳輸實時性要求大,僅靠CPU的算力與功能早已不能滿足所需,CPU與GPU、FPGA、ASIC等架構結合形成“CPU+XPU”是自動駕駛芯片設計的主流趨勢。
        目前主流廠商多以“CPU+XPU”相結合的方式,進行自動駕駛芯片設計。英偉達Xavier和特斯拉FSD采用“CPU+GPU+ASIC”的設計路線,Xavier以GPU為計算核心,主要有4個模塊∶CPU、GPU、DeepLearningAccelerator(DLA)和Programmable VisionAccelerator(PVA),其中GPU占據最大面積;特斯拉FSD以NPU(一種ASIC)為計算核心,有三個主要模塊:CPU、GPU和 Neural ProcessingUnit(NPU),其中特斯拉自研的NPU占據最大面積,主要用來運行深度神經網絡,GPU主要是用來運行deep neural network的post processing部分。
        Mobieye EyeQ5和地平線征程系列采用“CPU+ASIC”架構,EyeQ5主要有4個模塊:CPU、ComputerVision Processors(CVP)、DeepLearningAccelerator(DLA)和Multithreaded Accelerator(MA)。其中CVP是針對很多傳統計算機視覺算法設計的ASIC;地平線自主設計研發了Al專用的ASIC芯片∶Brain Processing Unit(BPU)
        Waymo采用“CPU+FPGA”,計算平臺采用英特爾Xeon12核以上CPU,搭配Altera的Arria系列FPGA。
        三大架構競速高級別自動駕駛
        “GPU擅長圖像識別,ASIC、FPGA可以靈活設計,滿足定制化需求?!蓖躏@斌向《中國電子報》記者表示。
        自動駕駛要具備高精度、高可靠性的圖像識別能力,GPU的設計初衷是為了應對圖像處理中需要的大規模并行計算,剛好契合自動駕駛的關鍵技術要求。英偉達在GPU領域擁有長期積累的技術和市場,進入自動駕駛賽道后,攜其GPU迅速占領市場,合作伙伴囊括奔馳、沃爾沃、現代、奧迪等傳統車廠,蔚來、理想、小鵬、上汽這些造車新勢也在使用英偉達的自動駕駛芯片。
        今年8月,英偉達推出最新自動駕駛芯片組——DRIVE Atlan。據介紹,Atlan單顆芯片的算力能夠達到1000 TOPS,將應用于L4及L5級別自動駕駛。英偉達CEO黃仁勛公開表示,Atlan SoC將于2023年向開發者提供樣品,2025年大量裝車。王顯斌指出,未來自動駕駛芯片會出現更多多元化架構GPU,高精地圖、傳感器、激光雷達等對圖像識別能力要求越來越高,GPU的需求量會越來越大。
        特斯拉采用了與英偉達相似的設計路線,不過更加側重于ASIC。今年8月,馬斯克在2021年特斯拉(TSLA.US)AI Day上,向外界展示了一款自研芯片云端Dojo。Dojo的訓練CPU屬于ASIC芯片,專注于人工智能訓練,可以實現1024 GFLOPS的BF16算力。特斯拉表示,它的效率超過了現有的GPU和TPU,可以大幅度優化算法提升的效率,為L4、L5級別的自動駕駛做鋪墊。特斯拉Dojo在云端模擬了一個十分貼近現實的世界,用來訓練自動輔助駕駛技術。
        馬斯克一直認為,解決自動駕駛的唯一方法是解決現實世界中的AI問題,無論是硬件還是軟件,除非一家公司具有很強的AI能力以及超強算力,否則很難解決自動駕駛難題。Dojo正是基于對自動駕駛問題的考量。特斯拉選擇ASIC的原因也不難理解,為各行各業提供通用能力的方案并不是特斯拉想要的,而ASIC的優勢在于靈活設計,能夠更好地滿足產品的定制化需求。
        Waymo可以說是屬于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無人駕駛汽車,同時也為谷歌母公司Alphabet旗下自動駕駛公司Waymo提供Xeon處理器、Arria系統芯片(用于機器視覺)。Arria屬于FPGA芯片,不過Waymo在芯片方面相對低調,沒有曝光太多細節。值得注意的是,2015年英特爾收購了主打ASIC的芯片廠商Altera;2017年收購了Mobileye,MobileyeEye系列自動駕駛芯片是典型的ASIC技術路線的代表。
        英偉達、特斯拉新品雙雙對準了L4、L5級別自動駕駛,Waymo從入局就定位在高端,頭部廠商已形成圍繞高級別自動駕駛升級產品的態勢。


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