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【芯智驾】算力必须预埋? 软件定义汽车的算力需求将动态变化

  • 来源:互联网
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  • 2021-07-12
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芯智驾──集萃产学研企名家观点,全面剖析AI芯片、第三代半导体等在汽车“大变形”时代的机会与挑战!

7月10日,在2021世界人工智能大会的智能驾驶论坛,英伟达中国区自动驾驶业务总经理刘通表示:“自动驾驶未来的形态是软件定义汽车。”

英伟达中国区自动驾驶业务总经理刘通

其实,在过去十多年,“软件定义”已颠覆了IT行业、手机行业。而且,软件定义的手机带来的“硬件成本化、软件利润化”商业模式已逐渐被接受,广大用户愿意为其买单,这也是为何今天苹果手机的市值为何如此之高,软件定义的苹果,不断通过服务产生价值,在全生命周期给用户带来无限魅力。

自动驾驶的发展,高度依赖人工智能

业界有很多人用手机的变革来类比汽车行业未来的变革,但也有人认为这样简单的类比很片面、不合适。对此,刘通指出:“目前,不用太在意这些瑕疵,更为关键的是,从手机走过的路,以及商业模式的变革,可以说软件定义的智能手机对软件定义的汽车,将有很好的的借鉴作用。”

从功能机到智能机,手机的软件和硬件从紧密结合到分离,手机转变为一个软件平台,支持应用生态系统,而不管底层的硬件是什么。与手机行业一样,软件定义汽车下,汽车架构的改变也带来软硬件解耦,新商业模式也随之而起。

传统的商业模式是,汽车在销售时便已具备全部功能,处于最好的状态。而软件定义将为之带来全新魅力,刘通表示,从购买的第一天开始,汽车会变得越来越完美,更重要的是,这将颠覆原来的商业模式,以前靠销售硬件赚钱,如今通过软件升级收费,让用户在整个汽车生命周期不停地对整车厂产生利润。

这一市场对于价值链上参与者十分具有吸引力。刘通表示,“未来所有移动的设备都有自动驾驶的能力,无论是乘用车、商用车,还是出租车、无人配送等,其市场非常广阔。”

自动驾驶时代的汽车,演变为最大的智能移动终端,简单来讲就是车载大脑加四个轮子,其中扮演“眼睛”、“大脑”的各种传感器,以及计算平台将高度依赖人工智能技术,而且是人工智能重要的应用场景之一。众所周知,英伟达创造了人工智能领域的技术基础,面向汽车行业,它的目标是提供功能最全、性能最强的自动驾驶技术方案。

芯片的大算力,为未来而预埋

那么,芯片供应商如何从技术上赋能软件定义汽车?

在近期举办的集微半导体峰会上,黑芝麻智能CMO杨宇欣曾谈到,“软件定义汽车”是汽车智能化的发展趋势,越来越多的软件应用运营在硬件平台之上,这背后需要强大的计算平台“预埋”,才能支撑软件的不断迭代。比如特斯拉以预装大算力SoC芯片,通过OTA实现汽车功能增加和性能提升。

图片来源:网络

在软件定义汽车时代,算力怎么样才算够?对此,刘通表示,“从我们的认知,以及与行业的沟通发现,软件定义汽车对算力的需求是动态的,不是静止的,今天可能需要100TOPS,但算法是不断开发的,需要训练大型的数据,所以需要的算力也在不断变化中。为了使汽车在全生命周期都能给用户带来惊喜,因此,算力必须预埋,以满足软件定义汽车的需求,要想富,先修路,因此,对于算力更应该有前瞻性的认知:其是为未来而预埋。

算力代表汽车芯片的真实性能吗?

为满足自动驾驶的算力需求,该领域的诸多芯片供应商也内卷到有关大算力的军备竞赛中。那么,对于自动驾驶,究竟是不是算力值越大越好呢?刘通谈到,“大家关注芯片的算力时,但单独讲TOPS没有意义,关键是要看芯片的综合能力,这才是自动驾驶需要的”。

关于算力是否代表汽车芯片的真实性能,地平线的创始人兼CEO余凯也曾表示:“顶级芯片公司一定不能够以多少TOPS来肤浅地、简单地去讲这个故事,高算力意味着什么?它不是你的效用、性能、不是用户价值,它是给车企的成本。” 余凯认为,铺物理算力并不真正产生用户价值,物理算力峰值计算效能等于晶体管数目乘以主屏,这个由芯片生产商决定,也即车企的成本;真正的价值应该在于最先进的神经网络在芯片上面能够跑多快。

如何看待芯片的综合能力?以英伟达今年发布的下一代自动驾驶汽车产品NVIDIA DRIVE Atlan为例,利用最新的GPU架构、全新Arm CPU内核以及深度学习和计算机视觉加速器。GPU在自动驾驶中用来做推理;最新ARM CPU在芯片模组上,可以完成更复杂的操作系统的操作;最后,配备DPU,这是英伟达为数据中心、数据交换新发明的新处理器,可提供400G/s的传输数据速度,这意味着传感器、摄像图可以拥有更高的速度将核心数据传输到核心大脑,还提供可信赖的安全性、高级网络和存储服务。刘勇强调:“Atlan集成的这3款GPU、CPU、DPU都是软件定义的,而且只有软件定义的芯片,才能实现软件定义的汽车。

走向中央计算机架构,或是汽车缺芯的终极解决方案?

软件定义汽车趋势下,汽车电子电气架构也发生本质的变化,从分布式ECU架构进阶到域控制器的集中式架构,最终将走到中央计算机架构。当然,这势必对整车计算性能提出了更高的要求。

图片来源:地平线

在分布式架构中,车辆各功能由不同的单一ECU控制。据悉,从1993年到2010年,奥迪A8车型上使用的ECU数量从5个骤增至上百个。但进入智能驾驶、自动驾驶时代,原有分布式架构中每个ECU各自为政,运算能力不一,数据之间很难共享,难以支持更多智能的、复杂的功能。

如今,在车辆中,区域控制器应运而生,其作为节点,可以协调域下的各个ECU,同时担负域内主要的运算职责,解决数据壁垒的问题。“最为关键的是,集成式的电子电气架构能解决车企当下缺芯面临的供应链问题” 刘通指出。

众所周知,自2020年年底以来的全球汽车产业“芯片荒”愈演愈烈,全球汽车停产达数百万辆,带来的损失已超上千亿美元。分布式的汽车架构中,不同ECU来自不同供应商,车厂后期维护升级困难且繁琐,在汽车行业广泛缺芯的当下,想想车厂要与数十家不同的芯片供应商讨论商议供应链问题,带来的负担更为沉重。

如何解决芯片缺货,已经成为全球高度关注的课题。对此,余凯曾公开认为,走向中央计算机架构将是汽车芯片缺货的终极解决方案,因为它能极大简化供应链管理、提升效率。

(Jimmy)

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  • 编辑:李娜
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