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這家美國芯片公司,選擇在中國首發(fā)可用于自動駕駛的全新FPGA芯片

2019-05-23 09:42
車智
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芯片,是最近的熱門話題,我們要關注的不僅僅是手機芯片,也要關注汽車芯片,更何況智能網聯汽車業(yè)需要大量的芯片,其中,最重要的就是自動駕駛計算平臺需要用到的芯片。

北京時間5月21日,總部位于美國加州圣克拉拉市的半導體公司Achronix,在中國深圳舉辦交流會,宣布推出全新的7nm FinFETSpeedster7t系列產品,該產品可以滿足人工智能/機器學習(AI/ML)和高帶寬數據加速應用的需求。

人工智能和機器學習的一大應用就是自動駕駛,領頭羊Waymo采用的是英特爾CPU+Altera FPGA的方案來解決自動駕駛所需要的數據融合和算法處理,因為PFGA作為硬件加速器,可以作為GPU的有效補充,應用為汽車主控芯片。

據Achronix總裁兼首席執(zhí)行官RobertBlake介紹,Speedster7t系列基于一種高度優(yōu)化的全新架構,從而獲得有類似ASIC一樣的性能、可簡化設計的FPGA靈活性和增強功能,會遠高于傳統(tǒng)的FPGA解決方案。

在中國自動駕駛領域,也有部分的公司采用了FPGA的方案,配合CPU或者GPU,搭建自己的解決方案,Achronix新推出的7nm FPGA系列產品Speedster7t,提供了Altera、Xilinx之外的多一種選擇,也給國內FPGA廠商壓力。

1、FPGA在自動駕駛的應用

智能網聯汽車對計算的要求在不斷提高,尤其是自動駕駛技術在面臨多傳感器數據融合處理的問題,傳統(tǒng)的汽車MCU的算力是滿足不了要求了,GPU、FPGA、ASIC等AI芯片就開始進入汽車市場。

正如前面所言,自動駕駛領域的全球領頭羊Waymo,也是采用CPU+FPGA的方案,其計算平臺采用了英特爾Xeon 12核以上CPU,搭配了Altera的Arria系列FPGA芯片,并且采用英飛凌的Aurix系列MCU作為CAN或FleRay網絡的通信連接。

在中信證券許英博的研究報告認為,在汽車主控芯片領域,GPU 仍將保持通用汽車主控芯片的主流地位, FPGA作為有效補充, ASIC 將成終極方向。

目前,人工智能及智能駕駛算法尚未定型,GPU作為通用加速器,預計仍將在相當長一段時間內保持其汽車主控芯片的主流地位; FPGA 作為硬件加速器, 料將成為 GPU 的有效補充;將來如果全部或部分智能駕駛算法得以固化, ASIC 將成為最優(yōu)性價比的終極選擇。

下面是GPU、FPGA和ASIC各個芯片的一些特點:

GPU:通用性強、速度快、效率高。適合用在深度學習訓練方面,但是性能功耗比較低;

FPGA:具有低能耗、高性能以及可編程等特性。相對于 CPU 與 GPU 有明顯的性能或者能耗優(yōu)勢,但對使用者要求高;

ASIC:可以更有針對性地進行硬件層次的優(yōu)化,從而獲得更好的性能、功耗比。弊端在于ASIC 芯片的設計和制造需要大量的資金、較長的研發(fā)周期和工程周期,而且深度學習算法仍在快速發(fā)展,若深度學習算法發(fā)生大的變化,FPGA 能很快改變架構,適應最新的變化,ASIC 類芯片一旦定制則難于進行修改。

但就現階段而言,FPGA讓自動駕駛開發(fā)更具靈活性當前處于自動駕駛發(fā)展的“試錯”階段,算法的更新迭代周期非常短,這給FPGA更多的市場機會。根據市場調研公司Semico Research的預測,人工智能應用中FPGA的市場規(guī)模,將會在未來4年增長3倍,達到52億美元。

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