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“如何使自動駕駛解決方案大規模應用”的演講

佐思汽車研究 ? 來源:lp ? 2019-04-01 08:20 ? 次閱讀

2018年,ARM中國業務完成拆分,成立了由中方控股51%的合資公司。作為ARM公司在中國IP業務的總部,安謀科技(中國)有限公司將向總部設在中國的合作伙伴開展集成電路知識產權(IP)的授權與技術服務;并結合中國市場需求自主研發基于ARM技術的IP與標準,賦能中國智能科技創新。

ARM公司繼2018年9月推出汽車安全強化處理器Cortex-A76AE之后,12月又推出了一款新的自動駕駛汽車芯片——Cortex-A65AE。它也是面向汽車電子市場的,主要針對7nm優化,其最大特點就是支持了SMT多線程,性能吞吐率比前代高3.5倍,預計2020年上市。

2019第四屆ADAS與自動駕駛論壇于3月21-22日在上海召開,論壇由CCIA智能網聯專委會與佐思產研主辦,地平線、縱目科技、中科慧眼、中電昆辰、富蘭光學、創景科技等單位支持。

ARM的高級汽車市場經理舒杰在論壇上發表了題為“如何使自動駕駛解決方案大規模應用”的演講。以下是演講全文。

ARM是藏在芯片后面的 IP供應商。ARM研發IP,然后將IP授權給客戶,這給予了客戶很高的靈活性去設計各自的芯片。目前,ARM在全球已經有超過1500項的IP授權,基于ARM架構的芯片出貨量達1250億片,2017年基于ARM架構的芯片出貨量超過210億片。授權合作伙伴包含行業領袖、初創公司、芯片公司及OEM廠商超過500家。另外有16家頂級汽車芯片廠商授權了ARM的IP。

ARM于2002年進入中國市場,2018年ARM中國業務完成拆分,成立了由中方控股51%的合資公司。目前,ARM中國在深圳、上海和北京設有辦公室,擁有獨立的研發團隊進行IP的自主研發。2018年11月,ARM中國首個IP“周易”人工智能平臺正式發布。

1996年,ARM正式進入汽車領域,從剎車控制芯片的IP開始,到目前已發展了20多年。目前在IVI領域,85%的處理器采用ARM架構;在ADAS領域,超過65%的應用處理器采用的是ARM架構。從傳統的動力系統控制、底盤控制和車身控制,到現在ADAS/IVI,都有控制芯片在采用ARM的架構。

ARM做IP的研發,需要針對行業應用有更長遠的考慮,所以現在也在部署更高級別的自動駕駛計算平臺需要的IP,為自動駕駛提供更好的芯片支持。ARM在研發IP的過程中,需要梳理和響應更多的業內需求,才能開發出合理的IP滿足市場需求。目前,ARM與芯片廠商、操作系統供應商、應用軟件開發商等合作伙伴一起協同合作,已經搭建出基于ARM的完整生態,這樣才能很好地服務一級供應商和車廠。

ARM的IP從開發到上市需要一定的時間。從2017年定義IP開始, 開發IP需要兩到三年時間,然后把IP產品授權給合作方將IP做成芯片,再做測試,最后到車上市,這個周期可能有六到七年,甚至七到八年。現在大家使用的很多ARM架構的芯片,它們的IP其實很早就開發出來了。由于周期特別長,ARM需要提前和合作伙伴、一級供應商以及車廠進行交流,這樣才能保證最終的IP的適用性。

從自動駕駛的發展趨勢看,2019年之前的自動駕駛等級大部分是L1、L2, 最多到L3。目前一些公司正在做L3+的樣機,預計第一批L3+量產車型在2025年上市。L3+的真正大規模的部署需要計算平臺具備服務器的計算性能,臺式機的功率要求,以及筆記本的電熱特性。它不能是位于后備箱的服務器。

波音787夢幻客機大約1400萬行代碼,而L5級別的自動駕駛可能要10億+行代碼。

如果自動駕駛車要具備相關功能,就需要有很多的控制單元,而控制單元對各個地方的算力需求是不一樣的。座艙儀表的控制算力要到50K DMIPS,而底盤控制的算力需要15K DMIPS,半自動駕駛算力要求大約是350K DMIPS,所以車里面不同控制單元對算力的要求是不一樣的,總體上是上升的趨勢。如果到更高等級自動駕駛,算力要求會更高。

針對汽車的應用,ARM希望能從芯片IP層面就充分考慮到功能安全,這樣可以幫助合作伙伴或者芯片設計商把功能安全提前考慮進去,為后續工作減少時間和成本。而ARM的“safety ready”計劃,讓客戶在安全方面具備先發優勢。ARM提供的安全包包含領先的安全特性和技術,認證過的軟件組件和工具,以及魯棒的方法論和認證支持。

ARM從去年開始陸續推出了汽車AE系列產品。AE系列產品有四大特性:第一它是專為汽車應用設計; 第二滿足汽車應用特性,可以服務汽車不同算力的需求;第三加入了分核鎖步(Split-Lock);第四更多IP可以擴展和升級成汽車用的芯片IP。

Cortex-A76AE就是ARM一個變革性的安全創新產品,是世界上首個集成安全功能的自動駕駛級處理器,如果用16個A76AE核,算力可達250K DMIPS,整個芯片功耗小于30瓦,這個效能是非常高的。另外,它也是ARM第一個帶分核鎖步功能的A系列產品,在不同應用條件下,可以合在一起做鎖步備份,也可以讓各個核獨立運行,最高可以支持ISO26262 ASIL-D要求。

ARM結合生態合作伙伴的反饋,將鎖步計算功能做到芯片里面去,不僅可以節省一部分成本,還可以讓軟件更加簡單,而且檢測故障的效率更高。

對于多種安全等級的混合應用,ARM具有靈活安全的選項及軟件方案。

自動駕駛的大規模應用之前需要被消費者信任。據調查73%的美國司機害怕乘坐全自動駕駛;63%的美國成年人覺得,在走路或者騎車時跟自動駕駛汽車共用車道是不那么安全的。

因此要想提高自動駕駛的接受度,就需要考慮多方面的因素,第一要素就是傳感器。傳遞過來的信息需要進行安全處理,這樣的信息可以按ADAS和自動駕駛分為兩大塊。

就自動駕駛來說,數據量要比ADAS多很多,所以ARM也推出了針對高數據吞吐計算的IP——Cortex-A65AE。目前已經有客戶購買了ARM的IP芯片,主要針對需要高數據吞吐計算能力的應用。

從感知到決策,可以用不同CPU的組合。M系列是最低端,比如耳機、路由用M系列比較多。R系列對實際操作要求比較高一點,執行層面用的比較多。例如Cortex-R52芯片,就是可以做到的實時計算的芯片。

說到感知層面的計算需求,需要把A76AE和A65AE結合一起做異構計算。

對于不同等級的自動駕駛,ARM都具備一定的優勢。到2020-2021年,L2或者L3級別的自動駕駛系統將會有四個方面的提升,這個時候可以考慮用R52或者A76AE。

L4對性能要求更高,跟現有車相比,它有十倍的性能提升,可以考慮用A65AE等CPU。如果計算平臺要求更高的算力,也可以使用不同CPU的組合,以滿足計算要求;將來還可以用更大算力的核來做,比如Hercules AE就是A76AE的升級版。

如果到L5,其性能提升非常大,有可能是現有車輛計算性能的50倍,這時候就需要異構的計算架構,到時ARM的A系列、R系列,包括NPU、GPU都要做相關的支撐。

L5級別的真正產品尚未出來,ARM只有不斷和車廠協調,將需求加入產品路線里,才能開發出真正適合L5的IP。

從自動駕駛的攝像頭看,很多攝像頭的圖像處理都會用到ISP,而智能型的攝像頭可以用ARM的A系列和R系列做計算。對存儲、網聯功能用R系列也比較多。自動駕駛的計算核心里就包括A系列高算力的核,做安全島R系列、以及做深度學習的ML核或者GPU等。

此外,應芯片客戶的需求,ARM正在規劃下一代的信息安全的IP。

整個自動駕駛生態系統是復雜又廣泛的,從地圖、軟件、工具、功能安全、數據安全、一級供應商、車廠等都包含在生態系統里面。

以自動駕駛的感知和決策為例,有應用軟件的供應商,中間件的供應商,要有操作系統、信息安全平臺以及通信支持等,所有這些都基于一個統一的計算架構。

ARM作為IP廠商,希望可以與越來越多的汽車軟件生產商合作,以得到各種商業軟件的支持,滿足汽車行業應用。對于開源軟件來說,幾乎所有知名的汽車軟件生態開源軟件都是ARM的合作伙伴。

總之,

市場正全力推進更高等級的自動駕駛(L3+);

更高等級自動駕駛要求在服務器級處理器上運行數億條代碼;

ARM開發出了適合自動駕駛的處理器 Cortex-A76AE 和Cortex-A65AE;

結合ISP,GPU和ML可以實現自動駕駛所要的算力和功率需求;

創新者正在用ARM的技術實現更高等級的自動駕駛;

圍繞ARM的生態系統對大規模部署自動駕駛汽車至關重要。

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原文標題:ARM舒杰:如何使自動駕駛解決方案大規模應用

文章出處:【微信號:zuosiqiche,微信公眾號:佐思汽車研究】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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