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指数级飙升!车规级计算芯片如何应对算力挑战

随着汽车智能化进程不断的推进,其计算平台的算力等级也在直线飙升。如果说L2级汽车自动驾驶所需芯片算力为10 TOPS,那么业界普遍预计L3+级算力将达到1000TOPS。提升计算效率已经成为汽车智能化发展的关键一环。然而,车规级大算力芯片的开发不仅面临功耗、散热、电磁、质量等多重挑战,芯片算力也存在物理上限。如何应对这些挑战将是车用计算芯片厂商发展的着力点。

软件定义汽车催生算力需求

随着智能化、电动化、网联化的发展,汽车产业正在发生巨大改变,“软件定义汽车(SDV)”逐渐成为业界共识。相关统计数据显示,目前约90%汽车行业的创新来自汽车软件和电子领域。受到这一趋势的影响,智能汽车的设计架构也在发生巨大改变,从传统的分布式ECU架构向域控制器集中式架构演进。

广汽研究院智能网联技术研发中心副主任梁伟强就指出,“芯片的集成化程度越来越高,算力越来越大,已经成为智能汽车向集中式架构发展的关键,对扩展智能驾驶场景、提升智慧座舱的交互体验至关重要。芯片的算力和集成度直接决定了电子电器架构的形态,从而决定了智能汽车的性能和表现。”

算力的提升对于汽车的供应链管理,解决汽车产业缺芯问题,也有巨大帮助。根据地平线副总裁李星宇的介绍,目前汽车需要管理汽车芯片料号超过1000种,一辆汽车用到的芯片达到300颗,未来随着智能汽车的进一步发展数量还会更大。车厂需要进一步简化架构,大幅度减少对汽车芯片种类的需求,提升单芯片本身的性能和集成度是解决这一问题的重要方向。

在此情况下,越来越多芯片厂商投入到算力比拼的战场当中。英伟达作为行业龙头,最新推出的自动驾驶芯片Atlan,单颗芯片的算力达到1000TOPS(每秒1万亿次定点计算),相比此前推出的自动驾驶芯片Orin,算力提升接近4倍。国产厂商方面,地平线拥有国内首款车规级AI芯片征程,征程五算力可达96TOPS。黑芝麻于2021年在上海车展发布新一代A1000pro,算力达到106Tops。

“云-网-边-端”融合应对算力上限挑战

不过汽车的智能化并非堆砌硬件那么简单。业界普遍认为,当前汽车所需算力可根据车内传感器采集到的数据量综合推算出来,L2级别的自动驾驶,计算能力大致需要10 TOPS计算能力,L3需要100 TOPS以上的算力,到L3+的算力级别已经上升到1000 TOPS以上。然而,要想支撑庞大算力的应用,车载计算平台的复杂度将呈数倍提升,芯片供应商势将面临功耗、散热、电磁、质量等多重挑战。

更重要的是,在汽车IT化的大背景下,消费者在智能手机上的用户体验和使用偏好正在延伸至车载环境。智能手机可以通过系统性的升级让消费者体验到阶段性的功能更新,汽车的应用周期更长,却不可能像手机一样用一两年就更换。如何满足汽车在生命周期内,OTA软件与算法升级带来的持续上涨的算力需求,将是芯片厂商面临的更加重要挑战。

黑芝麻CEO单记章在此前的演讲中曾经介绍,现在的一个新的商业模式是在车内进行硬件预埋,然后通过软件升级提供附加价值。车企不是特别了解未来需要多大的算力,但可以先把算力预埋进去,之后再去升级它的功能。

驭势资本报告显示,这也是目前车厂相对普遍的作法,采用“硬件预置,软件升级”的策略,通过预置大算力芯片,为后续软件与算法升级优化提供发展空间。车载计算芯片在上车之后需要满足产品5至10年的使用需求。

但是,硬件预置也只能在一定程度上解决这一问题,要想从根本上突破单车算力的物理上限,实现算力供给弹性拓展,还需要从“云-网-边-端”融合计算的角度发力。东土科技高级副总经理薛百华指出,未来智能车的发展肯定是以软件定义的架构出现,要解决算力问题,一是如何提供更好的硬件算力,一是如何提供更好的网络带宽,如何提供实时的通信。这是未来汽车发展需要面对的两个必不可少问题。

也就是说,未来的智能汽车需要通过云端、通信网端、边端、车端的连接融合,建立一个充满计算和通信能力的环境,形成智能汽车算力服务网络。在新的计算架构下,5G+V2X提供更高效的通信管道,云端、边端、车端之间可实现近实时的数据交互。智能汽车与边缘计算节点实现协同感知和计算任务协同,具备低时延、本地数据脱敏处理等优势,车载计算平台聚焦现场级计算需求,云计算则聚焦非实时的大体量数据分析与算法训练。在“云-网-边-端”融合的泛在计算架构下,实现车载计算的庞大算力需求。

责任编辑:陈炳欣


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