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存算一體架構(gòu):解決智能駕駛芯片算力和功耗難題

Carol Li ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:李彎彎 ? 2022-09-08 07:48 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)智能駕駛是未來的必然趨勢,近幾年汽車智能化技術(shù)越來越成熟,同時政府也在不斷出臺新政策,支持和鼓勵智能駕駛的穩(wěn)步發(fā)展。

未來幾年汽車智能化商業(yè)進(jìn)程將持續(xù)加速,數(shù)據(jù)顯示,2025年全球自動駕駛汽車出貨量預(yù)計(jì)達(dá)5000萬臺,中國L2級以上智能汽車銷量將破1000萬臺,智能汽車滲透率將達(dá)50%。

在不久前某論壇上,后摩智能創(chuàng)始人&CEO吳強(qiáng)博士談到,智能駕駛規(guī)?;逃眯枰獫M足3個要素,一是強(qiáng)智能,二是低成本,三是安全性,而這也對智能駕駛計(jì)算芯片提出了新的要求,需要未來的智能駕駛芯片滿足大算力、低功耗、低成本、高可靠的要求。


而從當(dāng)前的情況來看,矛盾點(diǎn)在于:需求側(cè),算力需求在不斷增長,原因是智能汽車配備的傳感器數(shù)量持續(xù)增加和升級,需要處理的數(shù)據(jù)量越來越大,比如2019年Model3,配備傳感器21個,包括8個120萬像素?cái)z像頭,12個超聲波雷達(dá),1個毫米波雷達(dá),算力為144T;到2022年,蔚來ET7,配備了33個傳感器,包括7個800萬像素?cái)z像頭,4個300萬攝像頭,12個超聲波雷達(dá),5個毫米波雷達(dá),1個激光雷達(dá),算力達(dá)到1000T。

另外算法越來越復(fù)雜,芯片需要更高的開放度,未來OTA升級需進(jìn)行算力預(yù)埋,比如新勢力車廠預(yù)埋的算力就超過500T,包括蔚來、理想、小鵬等。

而供給側(cè),傳統(tǒng)方案面臨挑戰(zhàn),比如依賴先進(jìn)制程和工藝,3nm/5nm先進(jìn)制程成本昂貴,HBM/3D封裝依賴先進(jìn)IP,需要犧牲通用性換取計(jì)算效率,算法和芯片高度耦合

也就是說,傳統(tǒng)方案成本昂貴,且依賴少數(shù)國際大廠的IP,功耗過高,增加散熱系統(tǒng)成本,高度耦合的封閉方案無法支持未來的算法演進(jìn)和OTA升級,那么可以如何解決呢?吳強(qiáng)博士認(rèn)為,創(chuàng)新計(jì)算架構(gòu)存算一體,是解決智能駕駛算力和功耗難題很好的方式。

存算一體是與傳統(tǒng)馮諾伊曼架構(gòu)安全不同的架構(gòu)形式,即直接在存儲內(nèi)做計(jì)算,過去幾年國內(nèi)外不少芯片巨頭和初創(chuàng)企業(yè)投入到存算一體技術(shù)的研究中,目前已經(jīng)在終端一些應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商用,隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,有企業(yè)逐漸將產(chǎn)品推向邊緣、汽車等應(yīng)用領(lǐng)域。

相比較來看,存算一體的優(yōu)勢體現(xiàn)在幾個方面,一、可以做到更高的有效算力,突破1000TOPS,成本低,不依賴于先進(jìn)工藝、3D封裝等昂貴的技術(shù);二、低功耗,相同算力下,AI部分能效比2-3個數(shù)量級提升,更低散熱成本,更高可靠性;三、低延時,較GPU延時有2-10倍提升,更高的安全性;四、弱工藝依賴,不依賴先進(jìn)工藝,可以用成熟制程,更好應(yīng)對供應(yīng)鏈被壓制的挑戰(zhàn)。

比如在散熱方面,汽車最好的方式是采用自然風(fēng)冷,功耗小于15W,成本低可靠性高,維修成本低,而馮諾伊曼架構(gòu),自然風(fēng)冷功耗限制下,物理算力約只能做到20TOPS,存算一體架構(gòu),自然風(fēng)冷功耗限制下,物理算力可以超過60TOPS。從這個層面來看,對于未來的智能駕駛汽車來說,存算一體架構(gòu)會更加合適。

從電子發(fā)燒友的了解來看,目前后摩智能在將存算一體推向智能駕駛領(lǐng)域方面是最為領(lǐng)先的,這家公司于2020年9月完成天使輪融資,2020年11月正式成立,啟動存算一體大算力AI芯片的研發(fā),2022年4月已經(jīng)完成PreA+輪融資。

該公司在2021年8月完成首顆芯片技術(shù)驗(yàn)證流片,據(jù)吳強(qiáng)介紹,后摩智能首顆芯片,算力20T@INT8(可擴(kuò)展到200T+),已成功跑通自動駕駛典型算法,完成11個類別的檢測、識別、語義分割,是存算一體芯片首次達(dá)到運(yùn)行智能駕駛的復(fù)雜AI場景所需算力和精度要求。

根據(jù)規(guī)劃,2022年到2025年間,后摩智能將主要基于SRAM,推出系列產(chǎn)品,包括HM300,HM500,HM1000,算力從30Tops@INT8提升到500Tops@INT8,能效比實(shí)現(xiàn)10倍提升;到2025年之后,將推出基于MRAM/RRAM的產(chǎn)品系列,包括HM310,HM510,HM1010,實(shí)現(xiàn)算力從50Tops@INT8到2000Tops@INT8突破,能效比的提升100倍。

另外,后摩智能的存算一體芯片,采用類CUDA的編程模式,這樣可以降低客戶應(yīng)用的開發(fā)成本,支持TensorFlow、PyTorch、ONNX等算法框架。

就如上文所言,未來幾年中國汽車智能化將會持續(xù)加速發(fā)展,這必將帶動上游芯片、零部件的持續(xù)創(chuàng)新,雖然從目前來看,存算一體芯片還未真正在智能駕駛汽車上實(shí)現(xiàn)商用落地,不過存算一體創(chuàng)新架構(gòu)在算力、功耗等方面的優(yōu)勢確實(shí)明顯。相信未來在技術(shù)的不斷更迭,以及智能駕駛汽車市場的驅(qū)動下,將會逐漸取得成績,當(dāng)然作為一項(xiàng)新興技術(shù),面臨的困難也是不言而喻的。
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