m5彩票平台代理怎么拿:【行业】自动驾驶芯片-GPU和ASIC的未来(26页)

m5彩票下载 www.8e3b6.com.cn 车载芯片的发展趋势(CPU-GPU-FPGA-ASIC)。过去汽车电子芯片以与传感器一一对应的电子控制单元(ECU)为主,主要分布与发动机等核心部件上。随着汽车智能化的发展,汽车传感器越来越多,传统的分布式架构逐渐落后,由中心化架构DCU、MDC逐步替代。随着人工智能发展,汽车智能化形成趋势,目前辅助驾驶功能渗透率越来越高,这些功能的实现需借助于摄像头、雷达等新增的传感器数据,其中视频(多帧图像)的处理需要大量并行计算,传统CPU算力不足,这方面性能强大的GPU替代了CPU。再加上辅助驾驶算法需要的训练过程, GPU+FPGA成为目前主流的解决方案。 . 着眼未来,自动驾驶也将逐步完善,届时又会加入激光雷达的点云(三维位置数据)数据以及更多的摄像头和雷达传感器,GPU也难以胜任,ASIC性能、能耗和大规模量产成本均显著优于GPU和FPGA,定制化的ASIC芯片可在相对低水平的能耗下,将车载信息的数据处理速度提升更快,随着自动驾驶的定制化需求提升,ASIC专用芯片将成为主流。本文以如上顺序梳理车载芯片发展历程,探讨未来发展方向。

分布式架构向多域控制器发展。汽车电子发展的初期阶段,ECU主要是用于控制发动机工作,只有汽车发动机的排气管(氧传感器)、气缸(爆震传感器)、水温传感器等核心部件才会放置传感器,由于传感器数量较少,为保证传感器-ECU-控制器回路的稳定性, ECU与传感器一一对应的分布式架构是汽车电子的典型模式。

车载芯片的现在—以GPU为核心的智能辅助驾驶芯片。人工智能的发展也带动了汽车智能化发展,过去的以CPU为核心的处理器越来越难以满足处理视频、图片等非结构化数据的需求,同时处理器也需要整合雷达、视频等多路数据,这些都对车载处理器的并行计算效率提出更高要求,而GPU同时处理大量简单计算任务的特性在自动驾驶领域取代CPU成为了主流方案。

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