【ITBEAR】在汽車智能化浪潮的推動(dòng)下,大算力芯片成為智能駕駛和智能座艙領(lǐng)域的核心組件。這類芯片內(nèi)部集成了CPU、GPU、NPU、DSP、ISP等多種異構(gòu)計(jì)算單元,各自承擔(dān)著不同的任務(wù),從實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)管理到圖像處理,再到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理,共同構(gòu)成了汽車智能的大腦。
芯片設(shè)計(jì)的關(guān)鍵在于靈活組合這些計(jì)算單元,以滿足多樣化應(yīng)用場景的需求,并在算力、功耗、成本之間找到最佳平衡點(diǎn)。尤其值得注意的是,隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的不斷演進(jìn),大算力芯片的設(shè)計(jì)也需緊跟這一趨勢,使NPU或AI引擎與現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化。
然而,自動(dòng)駕駛芯片的設(shè)計(jì)并非易事,需要深刻理解自動(dòng)駕駛算法的變化。例如,英偉達(dá)在推出Atlan芯片后,因應(yīng)技術(shù)路線的演變,轉(zhuǎn)而開發(fā)了具備Transformer引擎的Thor芯片,以適應(yīng)自動(dòng)駕駛行業(yè)的新需求。這一轉(zhuǎn)變凸顯了算法對芯片設(shè)計(jì)的重要影響。
除了硬件設(shè)計(jì),軟硬協(xié)同也是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)成功的關(guān)鍵。特斯拉自研自動(dòng)駕駛芯片的經(jīng)歷表明,只有深入了解自家芯片的硬件特性和技術(shù)秘密,才能設(shè)計(jì)出合適的算法,最大化壓榨硬件算力,提升軟件性能。因此,芯片廠商不僅需要提供高性能的硬件,還需要提供能夠釋放硬件性能的底層軟件,以實(shí)現(xiàn)軟硬協(xié)同的最大化效應(yīng)。
汽車大算力芯片的設(shè)計(jì)不僅是一個(gè)硬件問題,更是一個(gè)涉及軟硬件協(xié)同優(yōu)化的復(fù)雜工程。芯片廠商需要在不斷變化的技術(shù)環(huán)境中,深刻理解自動(dòng)駕駛算法的需求,同時(shí)提供高性能的硬件和優(yōu)化的底層軟件,以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的最佳性能。