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大算力芯片有什麼用
大算力芯片有什麼用
更新时间:2024-11-15 07:38:17

大算力芯片有什麼用(大算力芯片量産之戰)1

大算力芯片有什麼用(大算力芯片量産之戰)2

有人說,2022年将是全球自動駕駛大算力芯片(單芯片算力大于100TOPS,1 TOPS代表處理器每秒鐘可進行1萬億次計算)的量産之年,圍繞大算力芯片的競争将會異常熱鬧。因為在今年,英偉達自動駕駛芯片Orin将量産,高通Snapdragon Ride也将量産,而中國的創業企業的大算力芯片也将量産。

在不久前舉行的黑芝麻智能5周年溝通會上,黑芝麻智能CMO楊宇欣透露,黑芝麻大算力芯片将在今年量産上車,正式加入全球自動駕駛大算力芯片量産之戰。同一天,另外一家中國汽車芯片企業芯馳科技CMO陳蜀傑也宣布,芯馳科技将在今年第四季度推出200 TOPS的車規級處理器。加上此前地平線、寒武紀、華為等都宣布了大算力芯片的計劃,多方角力之下的大算力汽車芯片市場,會越來越有看頭,火藥味越來越濃。

車芯下一個戰場是大算力芯片

目前,汽車芯片是半導體市場最耀眼的市場。Gartner數據顯示,2022年全球汽車半導體市場規模将達到651億美元,占全球半導體市場規模的比例有望達到12%,是半導體細分領域中增速最快的部分。

而在汽車芯片中,自動駕駛芯片是眼球焦點,因為自動駕駛的競争其實是算力的競争。此前,黑芝麻智能創始人單記章曾在接受媒體采訪時表示,汽車從L1、L2、L3、L4、L5不斷推進,某種意義上看,就是算力的競賽,每往上進階一級就意味着對算力的需求更高。

此前,寒武紀行歌執行總裁王平在第三屆全球新能源與智能汽車供應鍊創新大會上表示,随着智能駕駛的發展叠代,算力需求呈幾何趨勢大幅上升,大算力、開放性成為智能駕駛主控芯片的兩大趨勢,領先的車企開始統一部署車端、雲端、邊端和終端協同計算能力,以此建立高效的智能駕駛運行和叠代體系。

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楊宇欣給出了一組數據:2014-2016年特斯拉ModelS的算力為0.256TOPS;2017年蔚來ES8的算力是2.5TOPS;2019年特斯拉Model 3的算力為144TOPS;2020年小鵬P7是30TOPS;2021年智己L7是1070TOPS;2022年蔚來ET7是1016TOPS。這組數據進一步印證了這樣一個事實:智能駕駛每前進一小步,後面都需要算力前進一大步。

但目前的自動駕駛芯片尚不能夠滿足車企快速增長的算力需求,最近還出現了整車廠主動約請自動駕駛芯片公司,“甲方”與“乙方”之間的姿态有了微妙變化。從預測來看,2022~2023年,算力超過100TOPS的芯片将量産裝車,2025年,是 500TOPS的芯片量産裝車,而2030年,超1000TOPS算力的芯片才普及。

芯馳科技自動駕駛負責人陶聖給出了相同的判斷:“我們認為2023年将是L3自動駕駛芯片的量産年代,2025年則将是L4規模研發的時代。”

所以不斷推高自動駕駛芯片算力,就成為汽車芯片公司追逐的珠穆朗瑪。

大算力車芯之難

既然自動駕駛大算力芯片是“車芯”競賽的珠穆朗瑪,那在設計定義芯片的時候把參數定得高一點,不就能跑在時間的前面,跑在對手前面了嗎?

其實沒那麼容易,因為有一系列的挑戰橫在汽車自動駕駛大算力芯片的面前。寒武紀行歌執行總裁王平曾透露,大算力智能駕駛芯片面臨四大挑戰。一是芯片系統架構的挑戰。200TOPS以上的芯片對于訪存能力的要求非常高,需要支持更高的帶寬,帶來系統架構設計複雜度的大幅度提升。二是通用AI軟件棧的挑戰。智能駕駛的算法目前還處于不斷演變的過程,激光點雲算法和多傳感器融合算法也還在快速叠代中,所以不斷變化的算法需求需要借由OTA以通用的硬件架構和軟件棧來支持算法不斷的升級。三是大尺寸芯片工程的挑戰。大算力芯片的尺寸非常大,其在封裝、電源和熱管理、成本控制、良率等方面都存在嚴峻的挑戰。四是先進工藝平台的挑戰。大算力芯片需要7nm甚至5nm先進工藝,隻有先進工藝才能做到更高集成度,更低能耗。

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“汽車芯片之所以難做,除了算力的競賽,需要處理門類衆多的數據,感知各種各樣的系統,包括有激光雷達、超聲波雷達、毫米波雷達、攝像頭等各種各樣的運算,芯片的參數非常複雜,除了車本身功能安全問題之外,它還要把整個系統裡面的路徑規劃、決策、控制這些算法都要放在芯片上面,所以對CPU、傳感器融合以及對路徑規劃算法等都有較高要求,同時還必須考慮降低功耗,以及易用性等等。” 單記章說。

車規級汽車芯片和消費電子芯片有很大不同,芯馳科技創始人兼CEO仇雨菁此前曾表示,與消費級芯片注重性能和算力,且快速叠代不同,汽車芯片生命周期長,事關人的生命安全,其安全性、可靠性、耐用性更為重要。

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楊欣宇認為,自動駕駛芯片目前有兩個方面的難點需要突破:第一方面是芯片核心的算力需要突破。這不是指TOPS算力,而是芯片的CPU算力,TOPS是用來深度神經網絡加速的,如何把強大的性能帶到在終端領域對性能需求最高的汽車上,是難點。第二方面是如何在實現如此複雜功能和強大性能的前提之下達到車規标準。“芯片定義的時候一定要考慮到5-10年之後的功能需求,因為芯片可能會五年之後上車,供貨周期可能要5~10年。”楊欣宇說。

正因為難,才有機會,因為智能汽車時代才剛剛開始,無論是汽車芯片企業,還是計算芯片企業,大家都在同一起跑線上,“就像PC與互聯網時代誕生了英特爾、移動互聯網時代誕生了高通一樣,在智能汽車時代有機會同樣有機會誕生新的芯片巨頭。”仇雨菁認為。

國際巨頭搶量産頭把交椅

正因為智能汽車對于計算訴求如此高歌猛進,正因無論傳統汽車芯片還是計算芯片企業都處于同一起泡線上,使得越來越多芯片巨頭加入了自動駕駛芯片市場。進入到2022年,自動駕駛大算力芯片市場的關鍵詞是“量産上車”。

中國汽車工程學會發布的《 2022年度中國汽車技術趨勢報告》預測,2022年的中國汽車市場重要趨勢之一是大算力芯片量産裝車。中國汽車工程學會副秘書長侯福深曾在2021年中國汽車工程學會的年會上表示,“當前,自主車規級芯片已形成面向ADAS/智能座艙等功能的批量應用,大算力車規級計算芯片(單芯片算力大于100TOPS)正在開展測試試驗。作為高度自動駕駛汽車“大腦”的核心部件,100TOPS(處理器運算能力單位)以上車規級計算芯片将在2022年實現量産裝車。”

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英特爾旗下的 Mobileye算是 “老牌”高級輔助駕駛芯片公司,目前其輔助駕駛芯片出貨量已經超過1億片,在不久前舉行的2022年CES上, Mobileye宣布推出專為自動駕駛打造的EyeQ® Ultra™系統集成芯片,EyeQ® Ultra™的算力為176 TOPS,預計将于2023年底供貨,2025年全面實現車規級量産。

與此同時,美國的另一家汽車芯片公司安霸也在CES上宣布推出AI域控制器芯片CV3系列汽車專用SoC,采用了5nm制程、16個Arm® Cortex-A78AE CPU内核,單芯片AI算力達到500 eTOPS(eTOPS中的“e”指的是“Equivalent”,意思是等效算力),預計今年上半年為開發者提供評估樣片。

不管是Mobileye規劃的176TOPS,還是安霸強調算法的等效算力500 eTOPS,他們描繪得再好,距離量産面市都尚需時日。而比Mobileye、安霸起得更早的英偉達和高通,經過幾年卧薪嘗膽其大算力汽車芯片都将在今年進入量産。

高通曆經給汽車提供調制解調器芯片、智能座艙芯片的等多年曆練,兩年前推出了Snapdragon Ride自動駕駛解決方案,可為L1/L2、L2 /L3、L4等不同的自動駕駛系統提供從10 TOPS到超過700 TOPS的算力。目前,面向L2 到L4級别的基于SnapdragonRide的SoC和加速器芯片已出樣,預計在2022年開始搭載于長城和通用汽車的量産車型中。

英偉達曆時四年投入數十億美元打造的自動駕駛芯片OrinSoC也将于今年量産。Orin系列芯片可實現254TOPS的運算性能,能夠為自動駕駛功能、置信視圖、數字集群、車載信息娛樂以及乘客與AI的交互提供算力支持。搭載Orin的車型可通過OTA軟件更新實現自動駕駛能力在汽車全生命周期内的持續升級。據英偉達透露,蔚來、智己、沃爾沃等多個品牌采用Orin芯片都将在今年量産上車。

是騾是馬,量産來看看。誰都可以描繪藍圖,但是從藍圖到流片到上市再到量産,中間會不會跳票,會不會延遲,都面臨諸多不确定性,今年英偉達和高通的大算力芯片(100TOPS以上)将量産上車,這意味着大算力芯片競賽的第一回合,至少在時間搶先性上這兩家已經勝出。

接下來的賽程,有後來居上者嗎?而事實上,除了第一回合,英偉達還為後面也布下了護城河。2021年的GTC大會上,英偉達公布了單顆算力達到1000TOPS的下一代自動駕駛SoC Atlan芯片規劃,比上一代Orin芯片算力提升近4倍,将于2023年向開發者提供樣品,2025年量産裝車。這樣看來,無論是眼下,還是未來,英偉達都處于暫無對手的位置上。

國内車芯争相競逐大算力

在國際市場上,高通、英偉達、Mobileye咬得很死,與此同時在中國市場,包括華為、黑芝麻智能、地平線、寒武紀、芯馳科技等幾家汽車芯片企業也同樣步步緊逼,自動駕駛大算力芯片市場火藥味越來越濃。因為,未來兩到三年将是自動駕駛量産上車的關鍵節點,而去年和今年則會是大算力自動駕駛芯片拿到項目定點的關鍵時刻。

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2021年是中國汽車大算力芯片的“曝光年”。在2021年上海車展上,黑芝麻智能發布華山二号A1000Pro芯片,其中DynamAINN神經網絡處理器的算力達到106TOPS(INT8)或196TOPS(INT4)。2021年7月,地平線發布了全場景整車智能中央計算芯片——地平線征程5,單顆芯片最大算力為128 TOPS。在2021世界人工智能大會上,寒武紀CEO陳天石披露了正在研發中的行歌車載智能芯片的數據:超200TOPSAI性能、7nm制程、車規級。華為因為衆所周知的原因,其沒有刻意提及芯片能力,在去年上海車展上,華為展示了賦能智能汽車的全棧能力,推出了多款自動駕駛計算平台MDC可以搭配多種傳感器,适用于更多車型。

華為沒有刻意提及單顆汽車芯片參數,寒武紀的大算力芯片并沒有給出上市的時間表,芯馳科技的自動駕駛大算力芯片到今年4季度發布,目前看隻有黑芝麻智能與地平線的大算力芯片有望今年量産上車。基于這樣的市場狀态,讓黑芝麻智能與地平線競争的隔空口水戰此起彼伏。

在黑芝麻看來,地平線是一家算法芯片公司,其強調的是算法。此前楊欣宇曾表示,決定自動駕駛的能力,是綜合能力的體現,這既需要算法、操作系統,也需要芯片,但真正從技術源頭來講,推動自動駕駛發展一定是芯片。“所有電子行業的發展都是從硬件先開始的,因為芯片決定了整個自動駕駛性能和功能的邊界。如果硬件上不能支持的東西,軟件是怎麼也實現不了的,這個是技術規律。”“目前能夠給自動駕駛提供大算力芯片的隻有英偉達,高通,而黑芝麻在全球第一陣營。”楊宇欣說。

研究AI算法出身的地平線創始人兼CEO餘凱則認為,算力也并不代表汽車智能芯片的“真實性能”,芯片計算效率也同樣需要關注。正如對于汽車來說,馬力不如百公裡加速時間更真實地反映整車動力的性能,算力并不反映汽車智能芯片的實際性能,而每秒準确識别幀率MAPS才是更真實的性能指标。“在算法驅動AI芯片設計的軟硬結合趨勢下,新一代汽車智能芯片領導者,将也會是世界級AI算法公司。“餘凱說。

關于算法、數據和軟件,黑芝麻智能并不示弱。黑芝麻智能應用工程副總裁鄧堃表示,黑芝麻智能目前已經打造了豐富的算法模型、搭建了資深的技術團隊和專業的研發體系,推出的山海人工智能開發平台擁有50多種AI參考模型庫轉換用例,降低客戶的算法開發門檻;能夠實現QAT和訓練後量化的綜合優化,保障算法模型精度;支持動态異構多核任務分配,同時還支持客戶自定義算子開發,完善的工具鍊開發包及應用支持,能夠助力客戶快速移植模型和部署落地的一體化流程。數據方面,黑芝麻能夠向客戶提供面向數據安全的數據閉環體系,确保數據安全可控。軟件方面,目前,黑芝麻智能已經能夠為客戶提供從開發到量産的軟硬件全解耦解決方案。

黑芝麻智能與地平線明裡暗地較勁很正常,誰都希望成為大算力芯片量産上車的“一哥”。據業内人士透露,地平線的征程5将在今年首先搭載在哪吒汽車上,此外上汽集團、岚圖汽車等也是意向客戶,而黑芝麻的首款大算力芯片的量産上車也将是國内自主品牌,但未透露客戶名字。

自動駕駛大算力芯片競争的大幕剛剛拉開,究竟是“算法派”更有優勢還是強調硬核能力的“芯片派”更能赢得用戶,現在市場和用戶都還沒有做出選擇,因為大家都還沒有量産。目前汽車大算力芯片玩家們是“八仙過海”各有各的招數,事實上,英偉達做大算力汽車芯片也是在四年前,高通是在兩年前,“老牌”輔助駕駛芯片廠商Mobileye的大算力芯片也要明年才出來,這樣看起來,無論是成立5年的黑芝麻,還是成立6年的地平線、寒武紀,或是成立三年的芯馳科技,都是前後腳踏到了機會的時間窗口上,目前看地平線與黑芝麻最先跑到了第一棒。

未來究竟誰能夠做得“更快、更高、更強”,誰的路徑更優,每一個公司有每一家的基因,每一家有每一家的優勢。但有一點可以肯定,打造高級别自動駕駛大算力芯片是一個跨界融合,既需要懂汽車又要懂計算,無論是傳統的計算芯片公司,還是傳統的汽車芯片公司,都需要補齊短闆,所以現在大家彼此并不是對方的“敵人”,真正的敵人是自己,是否能夠做出滿足用戶需求的大算力芯片,技術上是否過硬,是否能夠赢得生态和用戶的選擇,朋友圈是不是夠給力,才是硬道理。在這場與智能汽車産業同步叠代的大演進中,我們期望中國的創新企業當中能夠長出“小巨人”。

作者丨本報特約撰稿人 李佳師

編輯丨連曉東

美編丨馬利亞

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