新思科技高速NPU助力智能汽车的芯片设计

   2022-05-05 盖世汽车资讯0
核心提示:当前汽车产业正在面临大变革,在此变革中,新思科技认为其面临五大挑战:首先是供应链的问题,全球性的芯片短缺已经持续两年,在短时间内尚未呈现解决事态。芯片短缺让供应链产生挤压效应,OEM与Tire1和汽车领域新玩家们已经开始在自主的设计芯片。在

当前汽车产业正在面临大变革,在此变革中,新思科技认为其面临五大挑战:

首先是供应链的问题,全球性的芯片短缺已经持续两年,在短时间内尚未呈现解决事态。芯片短缺让供应链产生挤压效应,OEM与Tire1和汽车领域新玩家们已经开始在自主的设计芯片。在某种程度上也把供应链体系进行了颠覆。

其二是汽车电子系统的架构革新,自动驾驶ADAS以及车上的信息系统应用的发展激发了非常多新的需求,这些需求不仅仅是算力、芯片的演进、架构的改变与革新,也包括汽车电子系统平台架构都在发展。

再有是软件,软件的复杂度和部署的复杂度已经变得越来越高,一些基础设施都是为了解决软件开发和部署带来的问题。现在汽车软件已达上亿行,软件部署和更新的方式向OTA转变,主流汽车已经都通过OTA进行软件升级。

第四是对于技术的挑战越来越多,包括通过OPA升级软件,自动驾驶汽车场景,包括5G的连接,车和车的连接,车到云的连接,自动驾驶功能的引入,OTA软件的升级,都对新思科技信息安全的应对造成非常大的挑战。由于安全的挑战出现,很多芯片供应商、汽车电子供应商、整车厂商和Tire1逐渐把目光移到了安全的平台上。

最后是挑战项Time-To-Market,在中国发现了非常多的情况,可以体现到各种的变化,一些新的玩家以汽车行业颠覆者的姿态出现,他们的出现非常大的提升了自动化时间,像新的汽车行业的玩家,包括颠覆者,他们汽车产品上市的时间大大缩短。

新思科技高速NPU助力智能汽车的芯片设计

应对挑战 新思科技承担责任

针对以上的面临的新挑战,新思科技的目标是成为在智能汽车领域里面新玩家和老玩家们值得信赖的伙伴。

首先新思科技的客户不仅仅是半导体公司,也包括Tire1和OEM。新思科技为他们提供架构探索的工具,建模的工具,验证的工具等等,这是新思科技对供应链相对比较混乱,分裂状态提供的一些方案。

对于汽车的电子系统的革命,新思科技发现了比较明显的趋势,由于ADAS的发展要求拿出的芯片架构也更加复杂,同时也会驱动芯片供应商,芯片设计者走向非常先进的序列,新思科技为芯片设计公司提供设计工具,开发工具,物理验证服务工具,实现工具,提供IP,新思科技支持客户在先进的供应链下对复杂的自动驾驶,传感器等等有一些不同的应用,提供相对复杂的帮助。

在软件的开发部署上,芯片公司需要方案做早期的软件开发,包括系统的软件开发,虚拟的软件开发平台,让芯片设计者对信息安全,对功能安全做早期的开发做测试,同时对于应用软件的部分新思科技有解决方案,新思科技可以用解决方案帮助客户做复杂软件的质量检测与安全性测试工作。对于这种信息安全,功能安全的挑战,新思科技也提供了像开发流程,设计出来的满足ASIL-D标准的IP,新思科技有功能安全,加上信息安全这样的IP可以提供给其客户。

新思科技为客户设计更智能的产品,给客户做软硬件并行的开发,做早期和全面的汽车软件的测试,加速测试周期。同时新思科技也提供大量的符合车规标准的这样的IP,满足26262标准,包括今天视觉,神经网络这样的标准,支持大家快速的做软件开发与快速上市。

神经网络结构需求增长驱动力

IP是可以满足车联,车规要求,用在车上满足这样的标准。新思科技讲的是NPU,是新思科技IP家族中的一员。

谈到神经网络,如果仔细观察市场,从性能的要求上,不同的应用它的性能要求完全不一样,像人脸识别,语音控制这样的应用只需要小于1TOPS的算力,对于像AR,VR,包括汽车领域一面一些雷达芯片,激光雷达芯片,需要的AI的算力可能是几十个TOPS。

新思科技高速NPU助力智能汽车的芯片设计

谈到自动驾驶,算力需要大幅度的提升。现在很多做汽车电子的客户,设计的自动驾驶或者辅助驾驶的芯片,这种设计场景需求下,他们IP对AI的要求都是达到几百TOPS甚至上千TOPS。

第一个趋势是由于人工智能的研究正快速进化,从2012年到现在2022年,10年时间神经网络,人工智能的演进飞速的发展,像早期网络都是在非常快,新的网络结构层出不穷,因为演进速度很快,对软件和硬件的要求越来越高了,就需要更高级的软件,更高级的硬件技术去适配这些快速演进的神经网络的结构。

第二个趋势是自动驾驶,把神经网络引入到自动驾驶里面去,把AI的功能引入到自动驾驶里面去,这有非常多的安全性存在在里面,如何保证软件适应AI平台,AI的行为能够非常正确且高可靠性的方式来去实现目的,这要求可靠的供应商能够提供高质量,经过认证的软件。

第三个趋势是算力要求,内存的消耗和带宽的要求以非常高的几何级的形式增长,早期新思科技看到神经网络的设计,比如10年之前大概都是几百个,几千个,几万个PIXEL,现在2K,4K,8K高精度的图像,只有这样的情况下太能更好的满足自动驾驶的需求,要求把一些认知的手后端比如说ARP做合并,简单的识别,分割甚至理解其中的含意。

谈论人工智能、AI、神经网络,新思科技可以看到在神经网络应用里面有非常多的数据类型,数据类型的表达式,表达的场景需要被处理。新思科技做尝试的时候新思科技做应用场景有更多的数据。

聚集产品 研讨方案

新思科技提供了一个IP——第六代的神经网络的IP,其第一代是EV5,本系列从2015年开始上市,到今年是第六代了,该产品可以提供96K的MAC,在把多个NPU做成一个组合的时候,最多可以支持8个NPU,可以提供3500T以上,帮助客户去实现自动驾驶L2以上的需求,新思科技提供完整的软件的平台。

新思科技高速NPU助力智能汽车的芯片设计

新思科技还有一个带有功能安全的NPX6FS,它可以支持ASIL-B的级别,NPX也有区别,一个区别是增加了对公路安全的支持,对于这些公路安全关键的功能。软件上把全软件工具链进行车规的认证,新思科技会提供所有的方式,可以非常快的速度把IP集成到车里。

其有几个特点。一是有非常高的灵活性,有各种各样的传感器,还有雷达的传感器给予非常好的支持,还有像更加灵活的循环,不只可以支持现在的系统,也可以支持未来的系统。以及有更高效的优化,让效率可以提高几倍。有更好的需求化的支持,有非常好带宽的技术。新思科技有这么多的IP,新思科技可以提供非常多的服务。

NPX6FS设计初衷之一就是支持不断演进的算法,新思科技基于查找表的方式做激活函数的支持,这些支持都是非常关键的,新思科技可以支持未来再生演进出来的激活函数。在带宽上,新思科技的神经网络都需要单一的加速器,如何在有限的带宽条件下去提高更高的性能,进行很多架构上的优化和探索,使数据的压缩,减少带宽外面的调整次数,还可以提供软件的优化工具,优化软件执行,AI算法的执行,经过这些技术,来达到去减带宽的目的。

在工具链方面,新思科技提供了NN-SDK,这个工具链可以和非常主流的标准的Framework进行整合,如果有其他的一些合作伙伴,会通过不同的方式进行支持。新思科技可以选择不同的格式交给新思科技的合作伙伴,进行编译,做优化,最终交到新思科技IP上进行执行。新思科技可以把这些代码放到不同的平台上,包括新思科技的云平台,包括芯片上,这套软件的供应链是非常完整的。

基于人工智能芯片系统,其实正在面临日益增长的要求,必须支持更多的神经网络以及最新的神经网络方面的一些架构的进展,能效比和性能始终是成功的关键,高质量的IP以及全面给予使用的工具链,加速Time-to-Market的关键。新思科技可以提供两种IP,以及配合这两个IP所提供的完整的开发工具套件,可以实现快速的软件开发。

《智能网联汽车产业分析月刊》

本文来源:盖世汽车资讯

 
标签: 自动驾驶
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