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简评芯驰的三款芯片

木马童年 2020-6-11 12:10 105 0

引言:上个月受邀看了芯驰(SemiDrive)的 9 系列 SoC 线上发布会,年初其实就收到了线下发布会的邀请,但因为疫情一直无法确定时间。这次线上发布会看下来还是颇有亮点的,只可惜没有抽到奖品。芯驰这次发布了三款芯 ...

简评芯驰的三款芯片

引言:上个月受邀看了芯驰(SemiDrive)的 9 系列 SoC 线上发布会,年初其实就收到了线下发布会的邀请,但因为疫情一直无法确定时间。这次线上发布会看下来还是颇有亮点的,只可惜没有抽到奖品。芯驰这次发布了三款芯片(X9、V9、G9)三大汽车芯片产品,作为一个国产车规高性能芯片的团队,这次发布的 9 系列芯片有不少独到之处,依据发布会的信息简单聊一聊这三款芯片和芯片对汽车电子的发展影响。

01

芯片在新型架构中重要性

智能网联汽车产业大变革背景下,汽车软件作为一种车企需要探索的模式,从产品定义的角度围绕软件出发,已成为业界需要探索的共识。在这个里面,传统汽车采用经典的分布式 E/E 架构遇到了核心的瓶颈,主要的原因是:单个 ECU 的计算能力不足、供应商软硬件迭代一体化使得产品 SOP 之后固化,面向未来更多功能的通讯带宽不足等等,都不能满足未来的汽车发展的需求。

简评芯驰的三款芯片

图 1 Bosch 电子电气架构的演变

在目前的 EE 电子电气升级中有几个突出的特点值得关注:

1)汽车 ECU 的硬件架构和 ECU 协同工作的网络升级。升级路径表现为分布式(模块化→集成化)、 域集中(域控制集中→跨域融合)、 中央集中式(车载电脑→车 - 云计算)。在这个过程中,车载网络骨干由 CAN 总线向 CANFD、以太网方向发展,甚至发展到后期可能采用 PCIE 的板卡通信架构发展车载电脑的整体设计。

2)软件架构升级。通过 AutoSAR 和 Autosar Adaptive 等软件架构提供标准的接口定义,模块化设计,促使软硬件解耦分层,实现软硬件设计分离; Classic AutoSAR 架构逐步向 Classic AutoSAR 和 Adaptive AutoSAR 混 合式架构。好处在于:可实现软件 / 固件 OTA 升级、软件架构的软实时、 操作系统可移植;采集数据信息多功能应用,有效减少硬件需求量,真正实现软件定义汽车。

在智能汽车的计算平台的硬件上,大部分车企会采用混合架构,传统主控制器主要还是基于 32 位 Tricore,PowerPC 以及 850 等架构的微处理器, 主要作为冗余和兼容的部分。对于 AI 和计算力消耗较多的自动驾驶和交互应用, 需提供 GPP 通用处理器、硬件加速器(HWA)和嵌入式的可编程逻辑阵列(eFPGA),域控制器最大的提升还是在芯片算力的提升,这也使得芯片厂家和车企的直接沟通,也在这个层级需要和软件联合考虑。

简评芯驰的三款芯片

图 2 智能汽车里面类似于强算力的边缘计算

比较典型的是类似于 BMW 的架构,如下图所示,BMW 的智能驾驶的所有基础就是基于 Intel 和 Mobileye 的基础芯片平台,在这个基础芯片平台上

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图 3 BMW 从 L1 至 L4/5 的总的架构

02

芯驰的芯片平台

智能汽车计算平台硬件架构,基于高性能 CPU/GPU 的 SOC 芯片实现娱乐、自动驾驶和内部的高速通信,需要强大的硬件运算资源,在智能驾驶领域能够基于摄像头、毫米波雷达、激光雷达、定位系统和高精地图等多信息融合实现环境感知定位、路径决策规划和车辆运动控制等,满足智能驾驶系统高性能和高安全性的控制需求。在娱乐领域,处理后台的大量视频数据满足外部的高速数据传输,这一切都需要计算平台内的芯片满足强大的运算能力满足计算性能与实时性要求、满足 ISO 26262 的功能安全要求、满足信息安全要求、支持多种车内通信协议 CANFD/Ethernet 等、支持 FOTA 升级,实现功能迭代、满足车规级标准(温度、电磁兼容、可靠性等)和满足成本要求。

这里面我们看到的更多的还是国外芯片企业在汽车领域的布局,可能还有三星和苹果未来也要参与这个游戏。

英特尔早期尝试发布自动驾驶平台 IntelGo,并通过并购来完成布局,包括 Mobileye 的 EyeQ 系列专用芯片、Altera 的 FPGA 芯片和 Movidius 的视觉处理单元 VPU,以及自己的 8 核凌动芯片 CPU 处理器,形成自动驾驶的整体硬件解决方案。

英伟达的 Drive PX 和 PX2 可满足 L2、L3 级 ADAS 应用,为合作伙伴提供从底层运算、操作系统层、软件算法层以及应用层在内的全套可定制的解决方案;自动驾驶处理器 Xavier 和 Orin 芯片可满足 L3/L4 级自动驾驶应用,集成了 NVIDIA 新一代 GPU 架构和 Arm Hercules CPU 内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器。

高通通过将自己的移动处理芯片升级为车规级切入汽车电子领域,2019 年量产的 820A 支持深度学习的 ADAS 应用,经过迭代以后高通发布自动驾驶芯片平台骁龙 Ride,采用了模块化的高性能异构多核 CPU/GPU,包括深度学习加速器和自动驾驶软件 Stack,内置了 AI 计算机视觉引擎。

    这次芯驰发布的三款芯片,定位是很有意思的:

    X9 系列芯片用来支持未来智能座舱:在传统汽车座舱里,人和车的沟通只能通过按键和基础的触控屏等进行;而一颗 X9 芯片可以同时支持多块高清屏幕,具备语音交互、手势识别,驾驶员状态监控等功能,可以让人在车内感受到多元化的交互体验;

    V9 系列芯片是自动驾驶的核心大脑:作为域控制器核心,V9 内置高性能视觉引擎,支持多达 18 个摄像头输入,不仅能满足 ADAS 应用需求,还能给未来更高级别的自动驾驶和无人驾驶留有充足的扩展空间;

    G9 系列芯片是未来汽车的智慧信息枢纽;X9 智能座舱、V9 智能驾驶,以及其它功能模块和域控制器,原本相互独立、各自为政,G9 在其中起到了交互连接的作用,让各个功能模块在车内互联互通,形成未来汽车的智慧神经网络。同时,G9 还可连接外部网络,支持 OTA 在线升级,自动驾驶在线开启等功能。

      简评芯驰的三款芯片

      图 4 V9 X9 和 G9 的三款芯片

      我觉得这些产品的推出,特别是芯驰也和一些生态的伙伴把芯片的应用尝试推起来,真的是一个很有意义的尝试,能给产业多一种选择。传统半导体通常我们会用 3 个维度来评价一个半导体,通常是 Performance(性能),Power(功耗),Price(价格)。对于车规芯片来讲,还有三个维度:安全性、可靠性和长效性。围绕未来的智能汽车的计算平台的需求,对于芯片这块我们只看到华为把手机芯片往汽车级别迁移,并没有太多其他企业专注于这个领域。

      小结:这一篇文章我觉得还是重点谈一下 SOC 芯片平台存在的意义,我们可以看一下这三款产品发布会上的视频,后面我们来谈谈芯驰的架构师的一些总结,非常有意思。

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