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直面车载大算力挑战 映驰科技推出高性能计算群

盖世汽车 林品慧赵建洪 2022-07-22 10:46:28
核心提示:车载软件一直以来都受到车载计算能力的掣肘,一段时间算力不够用,一段时间算力则过剩不少,往往需要1-2年才能把算力过剩的空缺填补上。

在未来的智能电动车时代,技术迭代飞快,硬件必须和软件协同升级,才能带来最佳的体验。

映驰科技专注于智能汽车高性能计算软件平台与自动驾驶软件产品的研发与服务。日前,映驰科技推出了一款解决方案——XCG(X-Computing Grouplet) Gen1,这是一款基于地平线征程5 AI芯片和高性能处理器而打造的多场景应用整车高性能计算群。通过和芯片厂的深度合作、前置硬件的研发、成熟丰富的软件生态,映驰科技将加速产品落地,迎接车载大算力时代的到来。

车载计算大潮来临 机遇挑战并存

随着汽车智能化大趋势的到来,车载计算逐渐成为热点。

车载计算中CPU的提升,经历了十分漫长的过程。过去,车辆作为代步工具,仅仅针对驾驶员的使用场景并不需要非常高的算力;然而近几年,车辆逐渐从传统出行工具向“智能化移动空间”的概念演变,人们对于汽车的使用场景与用途有了越来越多构想,大屏、多屏也逐渐成为智能网联汽车的卖点;以高通和英特尔为代表的芯片厂商更是让高端芯片越过手机和电脑直接上车......

而这一切离不开车载算力的不断突破和提升。当前,CPU算力正飞速提升,CPU算力从平台期步入了爆发期。预计至2025年,CPU算力将提升至500kDMIPS,车载AI算力也将提升至1000TOPS。

然而,算力提升了,许多软件却没跟上。车载软件一直以来也受到车载计算能力的掣肘,一段时间算力不够用,一段时间算力则过剩不少。虽然主机厂会为车辆预留OTA,但实际上往往需要1-2年才能把算力过剩的空缺填补上。

直面车载大算力挑战 映驰科技推出高性能计算群

图片来源:映驰科技

汽车大规模软件正急剧堆高汽车芯片和控制器的开发成本,受到性能和成本的双重挑战,便催生了新的芯片技术来平衡成本和技术。不同工艺的模块化芯片,通过封装技术整合在一起,在提升性能的同时实现低成本和高良率,这就是Chiplet芯粒。今年,正式的互连标准UCle的推出更是为Chiplet又添了一把火。

未来新域控制器的开发,在控制整体开发成本的同时需要继承以往的软件资产以及IP资产,同时要快速提升核心性能。因此在域控领域需要连接组合起不同的计算模块来应对多元化、高算力的需求,基于这一背景,高性能计算群Grouplet便产生了。

多场景应用解决方案提供全面服务

大算力芯片和控制器在带来更高计算效率的同时,在热管理方面却面临着严峻挑战。每一个大算力控制器带来的都是巨大的发热量,必须将这些控制器整合起来集中散热,才能确保汽车的安全性和性能发挥,这就有了中央计算。

映驰科技推出了一款新的高性能计算群解决方案——X-Computing Grouplet(XCG),这是一款面向智能驾驶、智能中央计算控制、智能座舱等需求,多场景应用的解决方案。

高性能计算群首先得算力够强。映驰科技的XCG Gen1采用国民级的地平线征程5芯片作为主芯片,搭配恩智浦S32G 399和TI TDA4作为高性能逻辑计算单元,系统拥有多达20个CPU、4个DSP、2个CV引擎及一个GPU,达到强大的AI算力。

作为计算中心,接口必须快而全。由于带宽和后端处理能力大增,这一高性能计算群产品可以接入12路摄像头,且支持全800万像素接入。此外,还有10路以太网接口以及可接入4D雷达、激光雷达、超声波等设备。

 

直面车载大算力挑战 映驰科技推出高性能计算群

映驰科技高性能计算群产品XCG Gen1 图片来源:映驰科技

XCG Gen1开放的硬件与软件配置,能助力量产方案实现快速开发和定制落地。这一高性能计算群开放硬件配置,在控制器上可以选择1-2片的征程5芯片,应对不同场景的智能驾驶和智能座舱应用;同时可选择不同的MPU、MCU,打造定制化的混合计算群平台。

解决方案最重要的就是做好平台基础。这一方案搭载映驰科技已经过量产和验证的高性能计算软件平台EMOS,保证确定性调度和确定性通讯,并深度适配Elektrobit和ETAS成熟的AUTOSAR平台,集成RTI DDS 通讯协议栈。自动驾驶对于调度和通讯的延迟有着极高要求,EMOS可以有效改善自动驾驶传感器端到执行端的延迟,为自动驾驶提供安全可靠的软件平台与应用生态。

成熟的平台离不开完善的工具链,XCG Gen1配套映驰科技高效工具链EM Studio、GCase、标定工具等工具集,且该方案采取多种安全措施,系统功能安全等级达ASIL-D,以帮助用户实现高效开发、快速落地。

直面车载大算力挑战 映驰科技推出高性能计算群

图片来源:映驰科技

底软先行,搭建连接芯片与自动驾驶技术的桥梁

近年来,汽车感知加强、AI大算力迅猛发展等现象表明,自动驾驶正以比预期更快的速度落地。同时,软件定义汽车的趋势也越来越明朗化:整车不同域之间的壁垒被打破,域控制器和中央计算平台带来计算集中化;过去依赖软硬一体化的模式正逐步转变成软硬分离;软件之间也正解耦分离......在此趋势下,未来软件公司之间的竞争无疑将是一场鏖战。

作为XCG Gen1核心主控芯片的征程5,凭借其双核BPU能达到128 TOPS的AI算力;且拥有8个A55 DynamIQ CPU集群,可以有效分配给不同的自动驾驶应用使用。在系统中起着重要作用的另一颗芯片是S32G 399,其特点在于算力足够强劲,可以和征程5进行有效搭配。可见,有了硬核芯片的集成加持,这一套计算群解决方案的强大算力基础已然毋庸置疑。

硬件集成带来了成本下降,却也带来了软件数量和复杂程度上升的挑战。映驰科技作为地平线征程5芯片及恩智浦的合作伙伴,无论是在硬件还是软件方面都做了许多优化,旨在与合作伙伴在域控制器和高性能计算群领域共同发力。 

直面车载大算力挑战 映驰科技推出高性能计算群

图片来源:映驰科技官网

在软件定义汽车的时代,汽车产品研发需要应对海量代码、复杂集成、快速交付和迭代、开发周期变长等挑战。在基础软件部分,映驰科技不仅提供准量产的软件包,也可以为用户定制计算群配套的软件包。通过XCG技术产品和服务,Tier 1和OEM可快速形成量产产品方案。

此外,在满足自动驾驶高性能、高可靠要求的同时,为了兼容相关部署的灵活性和高效性,映驰科技的解决方案也采用了SOA框架,基于高性能计算软件平台EMOS,结合EMOS Studio、GCase等工具链,便形成了一套连接起芯片与自动驾驶技术落地的软件生态。

汽车行业的变化对产业链而言是一种挑战,但更是前所未有的巨大机遇。开放、融合、共创将是未来汽车产业链发展的必然趋势。映驰科技凭借丰富的中间件及底层软件的开发经验与能力,将与合作伙伴共同发力,加速推进智能驾驶应用的量产落地,持续为新能源汽车行业发展创造价值。

(以上内容来自映驰科技产品副总裁赵建洪于2022年6月29日由盖世汽车主办的2022第二届智能汽车域控制器创新-云论坛发表的《高性能计算群的研发》主题演讲。)

*版权声明:本文为盖世汽车原创文章,如欲转载请遵守 转载说明 相关规定。违反转载说明者,盖世汽车将依法追究其法律责任!

本文地址:https://auto.gasgoo.com/news/202207/22I70308307C103.shtml

文章标签: 自动驾驶
 
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