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國產(chǎn)AI芯片為何能與英特爾并肩?

電子工程師 ? 來源:百家號(hào) ? 作者:創(chuàng)造一下 ? 2021-03-07 10:35 ? 次閱讀
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由于在算力、能耗、車規(guī)、量產(chǎn)等方面的諸多挑戰(zhàn),在ai芯片領(lǐng)域,自動(dòng)駕駛芯片常被比作其中的珠穆朗瑪峰。面對(duì)這個(gè)AI芯片的制高點(diǎn),各家公司可謂各顯神通,無論是谷歌、英特爾等計(jì)算平臺(tái)巨頭,或是特斯拉這樣的新秀,還有做單點(diǎn)技術(shù)的初創(chuàng)公司,都在不斷嘗試在自動(dòng)駕駛芯片上尋求突破。

近日,地平線發(fā)布了其在自動(dòng)駕駛芯片上的最新進(jìn)度:新一代車載AI芯片征程3。這家成立于2015年的公司,是國內(nèi)AI芯片領(lǐng)域的先行者,它在2019年發(fā)布了中國首款車規(guī)級(jí)AI芯片征程2,并實(shí)現(xiàn)了規(guī)模性量產(chǎn)。在過去的5年內(nèi),地平線成為了中國自動(dòng)駕駛AI芯片的代表,它的一舉一動(dòng),不但牽動(dòng)著整個(gè)行業(yè),也決定了中國自動(dòng)駕駛芯片在世界的話語權(quán)。

自動(dòng)駕駛芯片的演化

自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn),是傳感器數(shù)據(jù)融合、深度學(xué)習(xí)、車聯(lián)網(wǎng)、地圖、人機(jī)交互等多種技術(shù)耦合的結(jié)果。在這其中,芯片是貫穿始終的。在芯片硬件的選擇上,最早人們使用MCU/CPU/DSP等芯片,后來發(fā)現(xiàn)GPU在圖像處理上的優(yōu)勢,讓GPU芯片成了用于技術(shù)研發(fā)主流。以顯卡聞名的英偉達(dá)開發(fā)了價(jià)值數(shù)千美元的PX2計(jì)算平臺(tái),里面包括2個(gè)獨(dú)立的GPU,12個(gè)CPU核心,16nm制程,水冷系統(tǒng)等等,性能上相當(dāng)于150個(gè)MacBook Pro,一次能搞定8顆傳感器(相機(jī)、雷達(dá)和超聲波傳感器)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。這在傳統(tǒng)汽車上是完全見不到的。

這類高性能芯片,往往需要大量的計(jì)算資源,它們普遍存在能耗高、發(fā)熱嚴(yán)重、噪聲大等問題,配套散熱設(shè)備后,往往會(huì)大幅擠占汽車后備箱的空間,無法滿足嵌入式的要求。即便是英偉達(dá)這樣頂級(jí)GPU大廠,在滿足超高算力的同時(shí)去降低高能耗也顯得捉襟見肘、狼狽不堪。更進(jìn)一步的講,對(duì)于現(xiàn)在的通用型計(jì)算平臺(tái)而言,要么選擇超高算力,要么選擇超低能耗…魚和熊掌不能兼得。于是,行業(yè)出現(xiàn)了新的芯片解決方案,除了傳統(tǒng)的GPU外,還出現(xiàn)了FPGAASIC。通俗來講,這三者的關(guān)系可以理解為從“通用”“專用”的進(jìn)階。

CPU的通用性最強(qiáng),可以勝任很多工作,但在解決計(jì)算機(jī)視覺信號(hào)上,效率比不過GPU,而GPU在某些方面又不如專用的ASIC芯片(專用集成電路,意思就是面向?qū)iT計(jì)算用途打造的芯片)。

英偉達(dá)推出的PX2,曾用在特斯拉的車上,2019年4月,特斯拉推出Autopilot 3.0系統(tǒng),就是基于自研的ASIC自動(dòng)駕駛芯片。

據(jù)馬斯克透露,這款專用芯片能以不到100瓦的功耗輸出144TOPS的算力,比英偉達(dá)的PX2有10倍以上的能效比,“也就是說,在相同的能耗和成本下,它的工作效率將會(huì)提高10倍?!?span style="text-indent:2em;">車企其實(shí)不一定非要自己研發(fā)芯片,與科技廠商合作研發(fā)是當(dāng)下大多數(shù)傳統(tǒng)車企所采用的路線。比如英特爾和寶馬收購了Mobileye并與寶馬、克萊斯勒等車企結(jié)盟,小鵬等多家公司也繼續(xù)沿用了英偉達(dá)的方案。特斯拉自研芯片的考慮首先是對(duì)于成本的控制,以Dirve PX 2為例,單塊價(jià)格為1.5萬美元。特斯拉有全球最大的電動(dòng)車保有量,自研芯片+代工的模式,雖然短期成本投入比較大,但長遠(yuǎn)來看是相當(dāng)劃算的買賣。同時(shí),自研芯片也可以讓車企具備核心技術(shù),提高護(hù)城河;可以讓自己的算法在一個(gè)更加合適的平臺(tái)去實(shí)現(xiàn)價(jià)值。

雖然好處多多,但是芯片開發(fā)的成本是巨大的,而且回報(bào)周期很長,如果沒有相當(dāng)足的技術(shù)積累、體量,和在自動(dòng)駕駛上的決心,可能絕大多數(shù)車企都不會(huì)去效仿特斯拉。

地平線的商業(yè)化路徑

回到中國的自動(dòng)駕駛芯片,地平線一直致力于低功耗的邊緣AI芯片,通過算法和芯片的深度整合,提升芯片有效算力,在同等性能的情況下大大降低功耗和成本,保證實(shí)時(shí)性。相比于高性能芯片,地平線的方案可以做到快速部署,在成本和推廣上有著先天的優(yōu)勢。高性能芯片雖然算力更高,但受制于成本法規(guī)等因素,目前能實(shí)現(xiàn)的功能有限,比如小鵬P7中搭載的英偉達(dá)DRIVETM AGX Xavier,雖然運(yùn)算能力達(dá)到了30 TOPS,但功耗也高達(dá)30W,根據(jù)小鵬的介紹,P7可以實(shí)現(xiàn):

在特定高速公路設(shè)定導(dǎo)航目的地,P7將根據(jù)路線指引,實(shí)現(xiàn)自主變道、切換高速路線,并在行車中實(shí)時(shí)選擇最優(yōu)路線。相比于Mobileye推出的EyeQ4輔助駕駛芯片和征程3,Xavier不僅成本更高,高速中的輔助駕駛也存在諸多限制。地平線切中的正是中國的乘用車現(xiàn)存市場,雖然存量市場有對(duì)于智能化和自動(dòng)化的需求,但國內(nèi)能提供解決方案的公司卻寥寥無幾。

目前征程2已經(jīng)在奇瑞螞蟻SUV,和長安汽車UNI-T車型上使用,地平線已簽下20余個(gè)前裝定點(diǎn)項(xiàng)目,預(yù)計(jì)裝車量可達(dá)數(shù)百萬臺(tái),2020年內(nèi)將有6款搭載地平線車載AI芯片的量產(chǎn)車型上市。地平線已與廣汽研究院,廣汽資本簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議,計(jì)劃在未來的車型中搭載征程3芯片。作為最新的產(chǎn)品,征程3從28nm轉(zhuǎn)換到了臺(tái)積電的16nm工藝,AI算力達(dá)到了5 TOPS。地平線CEO余凱表示,“如果我們對(duì)標(biāo)這幾個(gè)芯片,比如英偉達(dá)Xavier、TI TDA 4,我們的功耗可以做到他們的1/10,僅為2.5w。而我們的AI計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)每秒鐘422鄭”

事實(shí)上,征程3的性能已經(jīng)超越了行業(yè)翹首Mobileye的EyeQ4系列芯片(以3W的功耗,實(shí)現(xiàn)2.5Tflops的計(jì)算性能)。和前代征程2主打的智能座艙功能不同,征程3可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)泊車、駕駛員監(jiān)控、輔助駕駛、智能座艙等功能,可實(shí)現(xiàn)更高的圖像處理能力:支持4-6路camera接入;支持[emailprotected]圖像處理;HDR寬動(dòng)態(tài);支持3d降噪、畸變矯正;支持3A(AE/AWB/AF)功能。

總體來看,征程3依然是應(yīng)對(duì)當(dāng)下中國自動(dòng)駕駛市場的一款產(chǎn)品,配套目前主流的攝像頭、毫米波雷達(dá)傳感器,能在很多量產(chǎn)車上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)泊車等非常實(shí)用的功能。同時(shí),為了促進(jìn)芯片的落地,地平線也為Tier1和主機(jī)廠提供了更加開放的工具鏈,以更好地將視覺感知產(chǎn)品與其他傳感器融合,實(shí)現(xiàn)更多效果。而應(yīng)對(duì)中國未來市場對(duì)更高等級(jí)的自動(dòng)駕駛需求,地平線計(jì)劃在明年年初發(fā)布征程5,單芯片算力達(dá)到96TOPS,搭載這款芯片的量產(chǎn)車型可能會(huì)在2022年第二第三季度推出;而征程6的算力更是到達(dá)400TOPS。

當(dāng)初,基于人們對(duì)于自動(dòng)駕駛的想象,各種高算力平臺(tái)層出不窮,但此后人們逐漸意識(shí)到完全角態(tài)的無人駕駛遙遙無期,“輔助智能駕駛”就成了行業(yè)落地,進(jìn)行商業(yè)化的關(guān)鍵。從2018年開始,行業(yè)人士愈發(fā)意識(shí)到自動(dòng)駕駛落地的重要性,開始尋求更容易實(shí)現(xiàn),更具性價(jià)比的解決方案。

地平線就是其中一個(gè)代表,用足夠的算力和低功耗低成本等思路,在中國自動(dòng)駕駛市場找到了真正落地的機(jī)會(huì),讓它有實(shí)力和資本去嘗試更多的可能,也讓未來自動(dòng)駕駛芯片的全球競爭中,不缺乏來自中國的力量。

編輯:jq

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