Imagination异构计算核心架构助力国产智能汽车发展

2021年12月20-21日,由中国电子信息产业发展研究院、珠海市人民政府、横琴粤澳深度合作区执行委员会共同主办的第十六届“中国芯”集成电路产业促进大会在广东珠海召开。

作为全球领先的半导体知识产权(IP)厂商,Imagination Technologies受邀参加本次大会,介绍了Imagination在汽车领域的技术创新及可为智能汽车所提供的技术支持,并与国内芯片企业开展了多样化的交流。

国产汽车芯片发展迫在眉睫

在12月21日举办的“中国芯车用芯片发展论坛”上,Imagination中国区汽车市场产品高级总监郑魁分享了“面向自动驾驶芯片的异构计算核心架构”的主题演讲,具体介绍了Imagination的GPU+NNA异构计算架构在汽车等应用市场中,可为先进芯片设计提供的支持。

郑魁表示,2021年1-11月,中国汽车行业的产量和销量分别完成2317.2万辆和2348.9万辆,今年新能源汽车的产销量也已经超过了300万台,继续稳居全球第一大汽车产销大国的地位。但是最近两年的汽车芯片短缺给行业发展和相关区域经济发展都带来了影响,因此加快国产汽车芯片产业的发展迫在眉睫,Imagination愿意尽全力帮助国产汽车芯片企业的发展。

支持整个汽车产业链的创新发展是Imagination与汽车芯片企业合作的出发点,郑魁介绍道:“20年来,我们主要围绕先进车辆需要的检视、计算和互联功能进行了技术布局,推出的IP产品聚焦在图形处理器(GPU)、人工智能(AI)和以太网数据包处理器(EPP)上。近年来,Imagination的这些创新在中国得到了广泛的回应,中国汽车业务已成为Imagination发展的一个强劲拉动点。”

GPU+NNA 异构计算平台支持汽车智能化应用

Imagination中国区汽车市场产品高级总监郑魁现场介绍解决方案
Imagination中国区汽车市场产品高级总监郑魁现场介绍解决方案

在中国市场上,Imagination为汽车芯片企业提供的相关IP产品包括神经网络加速器(NNA)、GPU和EPP,同时也提供相关软件以及服务,也包括与中国汽车芯片企业进行的深度定制化合作,以支持国内汽车芯片企业去应对诸如ADAS、硬件虚拟化、车联网、人机互动和自动驾驶等各种需求,因此需要创新的异构计算架构。

为了帮助芯片企业去应对不同的智能化应用场景,Imagination打造了可定制化的GPU+NNA的异构计算平台,为芯片厂商针对其应用市场提供合适的解决方案。郑魁表示:“在汽车领域,我们将看到中央处理型大规模计算平台,这是因为汽车对算力的要求越来越高,GPU+NNA异构计算平台可实现超大算力,为智能驾舱到自动驾驶等各类汽车智能化应用提供支持。”

Imagination异构计算核心架构助力国产智能汽车发展

为了满足这些新兴需求,在GPU方面,Imagination的多核BXS系列是具有全球领先性能的汽车GPU,其4核集群可提供 6 TFLOPS 和 24 TOPS 的算力,同时符合ISO26262 ASIL-B等级的要求。在NNA方面,Imagination的 4NX NNA 是面向ADAS和自动驾驶打造的终极AI加速解决方案,其8核集群拥有 100 TOPS 的算力。

郑魁继续针对智能汽车算力需求和相应解决方案进行了介绍:“就汽车智能化应用而言,单核 BXS-4-64 GPU 加单核 4NX NNA 就可以满足L2级辅助驾驶,加上4K或多个1080P高清屏幕的需求;而双核 BXS-32-1024 GPU 加两个4NX 8核集群,则可以凭借 2 TFLOPS 和 200 TOPS 的算力满足L4+级自动驾驶的需求。”

汽车驾舱正在成为驾乘人员越来越重要的场景,因此需要更加便于操控的人机界面、硬件虚拟化和环绕视图等功能。为此,郑魁还介绍了Imagination已被全球汽车芯片企业采用的、基于GPU的硬件虚拟化技术,它们不仅可提供先进的性能和优异的体验,还可提供更高的安全性。

车规级认证 为国内外厂商提供完整解决方案

郑魁表示,Imagination为汽车和其他应用所需的异构计算提供了完整的解决方案,除了GPU和NNA产品,其车载以太网EPP IP可用于网关和车内交换机;而近期,Imagination宣布推出基于RISC-V的CPU产品系列,其基于RISC-V的车载CPU产品也将很快进入商用。

值得一提的是,Imagination的GPU、NNA和EPP等IP产品都经过了车规级认证,可用于环绕视图、传感器融合、抬头显示、自动驾驶等诸多汽车智能化应用场景。在全球市场上Imagination已与瑞萨、德州仪器、索喜(Socionext)等一流厂商长期合作,在国内也与芯驰科技(SemiDrive)等创新型企业开展了合作,希望与更多富有创新能力的国内汽车芯片企业开展更广泛的合作。

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