“先進(jìn)駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）最大的趨勢(shì)是，從不斷增加的離散傳感器中，獲取更高品質(zhì)的傳感器數(shù)據(jù)，從而增強(qiáng)系統(tǒng)功能。系統(tǒng)可以更好地理解環(huán)境，故而改善性能，更好地協(xié)助駕駛員進(jìn)行操作。本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，圖行處理單元（GPU）因?yàn)槠涓叨炔⑿星乙酝掏铝繛閷?dǎo)向的特性，非常適合解決這一挑戰(zhàn)。因此，目前領(lǐng)先的ADAS廠商開(kāi)始利用嵌入式GPU，以使汽車(chē)的性能和功能實(shí)現(xiàn)跨越式提升。”

以GPU為核心的智能輔助駕駛芯片

人工智能的發(fā)展也帶動(dòng)了汽車(chē)智能化發(fā)展，過(guò)去的以CPU為核心的處理器越來(lái)越難以滿(mǎn)足處理視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求，同時(shí)處理器也需要整合雷達(dá)、視頻等多路數(shù)據(jù)，這些都對(duì)車(chē)載處理器的并行計(jì)算效率提出更高要求，而GPU同時(shí)處理大量簡(jiǎn)單計(jì)算任務(wù)的特性在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域取代CPU成為了主流方案。

GPU占據(jù)現(xiàn)階段自動(dòng)駕駛芯片主導(dǎo)地位，相比于消費(fèi)電子產(chǎn)品的芯片，車(chē)載的智能駕駛芯片對(duì)性能和壽命要求都比較高，主要體現(xiàn)在以下幾方面：

①耗電每瓦提供的性能；

②生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建，如用戶(hù)群、易用性等；

③滿(mǎn)足車(chē)規(guī)級(jí)壽命要求，至少1萬(wàn)小時(shí)穩(wěn)定使用。

GPU是實(shí)現(xiàn)提升的剛需

在汽車(chē)的中央電子控制單元（ECU）中，您可以找到一個(gè)或多個(gè)大型硅器件，其中包含一個(gè)多核中央處理單元（CPU），一個(gè)圖形處理單元（GPU），一個(gè)為傳感器數(shù)據(jù)提供實(shí)時(shí)處理的內(nèi)存子系統(tǒng)，以及一系列其他內(nèi)核，如I／O、外設(shè)連接、專(zhuān)用視頻和DSP。

GPU高度并行，以吞吐量為導(dǎo)向的特性使其非常適合ADAS應(yīng)用，并可應(yīng)對(duì)諸多挑戰(zhàn)。它就像是一個(gè)“渦輪增壓”的乘法累加引擎，而且是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型算法為基礎(chǔ)的。因此，毫無(wú)疑問(wèn)，當(dāng)今許多領(lǐng)先的ADAS供應(yīng)商都開(kāi)始利用GPU的能力和性能，來(lái)實(shí)現(xiàn)汽車(chē)所需要的功能和性能的提升。

GPU為ADAS提供計(jì)算

隨著邁向完全自主駕駛（Level5），車(chē)內(nèi)需要更多的駕駛輔助功能，包括緊急自動(dòng)剎車(chē)、車(chē)道偏離警告、行人檢測(cè)、駕駛員提醒、盲點(diǎn)檢測(cè)、十字路口輔助等等。

先進(jìn)的GPU是并行處理單元，可用于重復(fù)算法，如在ADAS的許多功能中使用的算法。GPU的并行性和乘法／累加結(jié)構(gòu)是實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）完美解決方案。

CNN算法已經(jīng)存在了30多年了，直到最近它們才為服務(wù)器群處理提供保護(hù)。然而，隨著SoC處理技術(shù)的進(jìn)步、CNN算法效率的提高和GPU的進(jìn)步，現(xiàn)在可以開(kāi)始在網(wǎng)絡(luò)邊緣而不僅僅是在云端實(shí)現(xiàn)。

對(duì)于ADAS功能來(lái)說(shuō)，任何需要某種程度的圖像處理的功能，比如提取道路標(biāo)志信息，都非常適合使用CNN來(lái)提高整體性能。與標(biāo)準(zhǔn)的高端CPU相比，嵌入式高端PowerVRGPU提供的性能高20倍，而功耗更低。

最終，CNN在硬件方面將會(huì)加速，因?yàn)樗鼈兊墓δ芤呀?jīng)被很好地理解，甚至已經(jīng)是標(biāo)準(zhǔn)化的。然而，在完全優(yōu)化的解決方案出現(xiàn)之前，GPU計(jì)算可以支持新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他加速技術(shù)的原型化和部署。

未來(lái)GPU和ADAS的兼容關(guān)系

未來(lái)ADAS平臺(tái)所需的性能水平迫使GPU日益增大，制造成本也會(huì)相應(yīng)地增加。平臺(tái)廠商將共同分擔(dān)這個(gè)成本，且與配置在汽車(chē)中的其他系統(tǒng)共享GPU。但前提是，GPU支持硬件加速虛擬化。有了虛擬化，GPU才可以被多個(gè)操作環(huán)境共享，且這些環(huán)境不會(huì)意識(shí)到彼此的存在（因此能夠互相影響）。

具有最佳的功耗效率和內(nèi)存帶寬PowerVRGPU微架構(gòu)的設(shè)計(jì)，可以提供一個(gè)契合汽車(chē)技術(shù)需求平衡的GPU設(shè)計(jì)。其系統(tǒng)具有絕佳的性能，顯示屏尺寸越來(lái)越大且分辨率越來(lái)越高，駕駛員和乘客可以有效地互動(dòng)，這個(gè)設(shè)計(jì)本身便是非常符合下一代ADAS應(yīng)用程序的發(fā)展趨勢(shì)。

尤其是，當(dāng)下一代ADAS和全自動(dòng)駕駛汽車(chē)到來(lái)的時(shí)候，任何有助于GPU固有優(yōu)勢(shì)的事物，尤其是在圖像分析或并行信號(hào)處理領(lǐng)域，都可以輔助汽車(chē)更好地感知周邊環(huán)境，并在更復(fù)雜的環(huán)境中更有效地運(yùn)行。

結(jié)尾

過(guò)去汽車(chē)電子芯片以與傳感器一一對(duì)應(yīng)的電子控制單元（ECU）為主，主要分布與發(fā)動(dòng)機(jī)等核心部件上。隨著汽車(chē)智能化的發(fā)展，汽車(chē)傳感器越來(lái)越多，傳統(tǒng)的分布式架構(gòu)逐漸落后，由中心化架構(gòu)DCU、MDC逐步替代。

隨著人工智能發(fā)展，汽車(chē)智能化形成趨勢(shì)，目前輔助駕駛功能滲透率越來(lái)越高，這些功能的實(shí)現(xiàn)需借助于攝像頭、雷達(dá)等新增的傳感器數(shù)據(jù)，其中視頻（多幀圖像）的處理需要大量并行計(jì)算，傳統(tǒng)CPU算力不足，這方面性能強(qiáng)大的GPU替代了CPU．

無(wú)論是新動(dòng)力系統(tǒng)，車(chē)載信息娛樂(lè)系統(tǒng)，還是自動(dòng)駕駛汽車(chē)，汽車(chē)技術(shù)都在以前所未有的速度迅猛發(fā)展。新的顛覆性技術(shù)和行業(yè)參與者正在向傳統(tǒng)的汽車(chē)概念發(fā)起挑戰(zhàn)。明天的駕駛體驗(yàn)將與今天大不相同。