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自研自动驾驶芯片有什么意义 为什么各大厂商开始自研自动驾驶芯片

编辑名称:xjh2021-05-19

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 自研自动驾驶芯片有什么意义 为什么各大厂商开始自研自动驾驶芯片2016年,特斯拉征募AMD的芯片系统架构师和管理层精英团队,打开了特斯拉自研自动驾驶芯片之途,到2019年4月,特斯拉全部的新款车型都用的是研发的FSD芯片。2017年11月,领先

 2016年,特斯拉征募AMD的芯片系统架构师和管理层精英团队,打开了特斯拉自研自动驾驶芯片之途,到2019年4月,特斯拉全部的新款车型都用的是研发的FSD芯片。

 2017年11月,领跑汽车与浙江省芯昇电子器件(原浙江大华技术性芯片单位)协同产品研发自动驾驶芯片,名叫凌芯01.在2020年10月宣布公布该芯片,并配用于C11车系上。

 2020年4月,丰田汽车与电装创立合资企业MIRISETechnologies开发设计自动驾驶芯片。

 2020年10月,吉利集团旗下亿咖通与ARM创立自动驾驶芯片设计企业芯擎高新科技。

 有关蔚来汽车也是有传闻要自研自动驾驶芯片,晓亮则已确定进军芯片自研,而且有希望在今年底或2020年今年初初流片。

 近期大家演出团CEOHerbertDiess在接纳访谈时表明,大家方案独立设计和开发设计性能卓越芯片及其需要的手机软件。

自研自动驾驶芯片有什么意义 为什么各大厂商开始自研自动驾驶芯片

 为什么各大厂商开始自研自动驾驶芯片

 从原有的认知能力看来,芯片设计一般是一件大资金投入、长周期、高危的事。大家讨论一下华为公司和小米的芯片产品研发过程就一目了然。

 1991年,华为成立集成电路芯片设计管理中心,专注于设计生产制造ASIC;

 2004年,华为公司决策自己做手机上芯片,因此将集成电路芯片设计管理中心改革为海思半导体有限责任公司;

 2009年,华为海思发布第一款挪动CPUK3V1.关键朝向中低档销售市场;

 2012年,华为海思发布第一款四核解决K3V2.这个芯片选用了1.5GHzcpu主频四核Cortex-A9构架,集成化GC4000的GPU,而且应用了40nm的加工工艺制造。初次用在自己旗舰级商品上;

 2014年,华为海思芯片初次选用“麟麟”取名,并发布麒麟910.制造为28nm,GPU换为了Mali450MP4.填补了上代的薄弱点,另基带芯片选用华为公司自身的Balong710.解决了功能损耗、兼容模式等难题。配用的手机上也得到了销售市场的认同。

 到此,华为麒麟芯片踏过十年后,才总算取得成功。

 2014年10月,小米与联芯创立了松果电子,选用28nm制造的手机上芯片磅礴S1逐渐项目立项;

 2017年2月,小米宣布公布了磅礴S1芯片,并配用于小米4C手机上,销售市场反应一般;

 2021年4月,小米公布ISP芯片磅礴C1.并配用在全新的折叠屏MIXFOLD手机。

 到此,小米自研手机上芯片早已经历七年,可是改革并未取得成功。

 看了之上的信息,不清楚大伙儿是否会有一样的疑惑——汽车制造商为何要陆续进军自研芯片呢?

 最先讨论一下特斯拉研发的FSD芯片,为了更好地减少风险性和加速项目进度,在其中绝大多数的逻辑性,包含CPU(12个A72)、GPU、各种各样插口、上面互联网等都应用历经领域认证的规范IP,仅有神经系统加速器(NPU)由特斯拉的硬件配置精英团队彻底订制开发设计的,如图所示1所显示。

 此外如特斯拉自动驾驶芯片责任人PeteBannon常说:她们的芯片只有一个顾客——特斯拉,这就非常大水平上减少了芯片要求的多元性。

自研自动驾驶芯片有什么意义 为什么各大厂商开始自研自动驾驶芯片

 有关npu,迫不得已先简易说一下MAC的定义,MCA是英语MultiplyAccumulate的简称,中译为相乘累积计算。MAC计算是将加法的相乘結果和累加器a的值求和,再存进累加器:

 要是没有MAC命令,以上程序流程很有可能必须两根命令进行,而MAC只必须一条命令进行。

 FSD的NPU的构架如图2所显示,相比于CPU,其构架非常简单,关键由测算模块构成,因此设计难度系数也相对应的减少。

 危害NPU算力的要素关键有MAC模块总数、运作頻率、运行内存。一般最有效的方式 是提升MAC模块的总数。比如FSD中每一个NPU有一个96x96的MAC引流矩阵,输出功率为2GHz,32MBSRAM。因此一个NPU的解决工作能力为96x96x2x2(GHz)=36.864TOPS,单芯片为72TOPS。而从运行内存而言主要是内存空间和载入速率会危害算力。

 能够看得出,NPU占全部芯片的总面积非常大,换句话说假如必须进一步为了更好地提升算力而提升MAC模块的总数,芯片制造必须进一步升級,提升企业总面积的MAC总数。

 特斯拉手机软件在NPU上实行的全部实际操作的98.1%为卷积和,反卷积为1.6%,为了更好地提升 特性,NPU合拼輸出安全通道中X与Y层面的輸出清晰度,而且好几个輸出安全通道选用并行计算,那样能够并行计算96个安全通道。

 为了更好地简单化设计并降低功耗,NPU的MAC由9ait的整数金额加法和32bit的整数金额加减法构成。此外PeteBannon觉得ICache、RegisterFile、Control逻辑性耗费的动能要远比计算耗费的大,因此NPU的设计尽可能简单化操纵逻辑性,只做计算有关的,指令系统比较简单,对比别的指令系统,比如SSE指令系统包含了70条命令,NPU仅有8条命令:DMARead、DMAWrite、Convolution、Deconvolution、Inner-product、Scale、Eltwidth、Stop,程序编写实体模型也比较简单,进行一次计算只需配备4个信息内容。

自研自动驾驶芯片有什么意义 为什么各大厂商开始自研自动驾驶芯片

 自研自动驾驶芯片有什么意义

 根据对特斯拉自研自动驾驶FSD芯片的叙述,我们可以梳理一下为何一众汽车厂为何陆续自研自动驾驶芯片:

 1、最先汽车制造商自研自动驾驶芯片,实际上主要是自研NPU,别的CPU、GPU、插口、片内通讯等全是购置规范IP,此外如同特斯拉自动驾驶芯片责任人PeteBannon常说:她们的芯片仅有特斯拉一个顾客,这就非常大水平上减少了芯片要求的多元性,因此自研自动驾驶芯片的开发设计难度系数相比较小,

 2、自研自动驾驶芯片,能够对于自身的优化算法中测算量的尺寸,提升硬件配置,完成硬件软件融合的方式 提升 特性,比如特斯拉选用的X和Y层面的融合,輸出并行计算等;

 3、当今自动驾驶优化算法对算力的要求很有可能由于一些作用的提升发生巨大的提升,可是芯片厂商的生产商的芯片为了更好地达到实用性,开发进度一般较为长,无法满足需求,而自身开发设计得话,开发进度能够独立掌握,算力要求能够自主设计,不相干的实用性插口或是模块能够放弃,协调能力很高,开发进度更短,功能损耗也更低。此外因为芯片设计的实用性考虑到,必然造成芯片的功能损耗提升,比如FSD芯片中神经元网络CPU一部分功能损耗为15W,而Autopilot2.5版上自动驾驶数据信息控制部件的功能损耗为57W;

 4、如第三点提及的,因为不考虑到实用性,设计相对性更简易,成本费也更低,Autopilot3.0的成本费比Autopilot2.5减少了20%,进而商品竞争能力也会提高;

 5、在当今缺芯的自然环境下,万里长城和蔚来汽车都曝出因缺芯而造成加工厂限产或是停工,独立设计自动驾驶芯片能够处理该行业的芯片自力更生难题;

 6、一众生产商陆续公布自身造芯方案,还可以提升 企业的新科技品牌形象,对企业股票价格、股权融资应当也有益好。

 利好消息尽管许多 ,可是芯片批量生产难,汽车厂必须生产制造的芯片量相比于芯片生产商过小,此外当今生产能力焦虑不安,找不着代工生产。这很有可能也是特斯拉在全新的自动驾驶芯片上找博通协作的缘故,才可以寻找tsmc代工生产转化成全新一代自动驾驶芯片。

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