自动驾驶系列—深度剖析自动驾驶芯片SoC架构:选型指南与应用实战

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文章目录

  • [1. 背景介绍](#1. 背景介绍)
  • [2. 芯片SoC架构详解](#2. 芯片SoC架构详解)
    • [2.1 CPU+GPU+ASIC架构](#2.1 CPU+GPU+ASIC架构)
    • [2.2 CPU+ASIC架构](#2.2 CPU+ASIC架构)
    • [2.3 CPU+FPGA架构](#2.3 CPU+FPGA架构)
  • [3. 自动驾驶芯片SoC的功能原理](#3. 自动驾驶芯片SoC的功能原理)
  • [4. SoC选型指南](#4. SoC选型指南)
    • [4.1 计算性能](#4.1 计算性能)
    • [4.2 功耗与散热](#4.2 功耗与散热)
    • [4.3 灵活性与扩展性](#4.3 灵活性与扩展性)
    • [4.4 成本与时间](#4.4 成本与时间)
  • [5. 应用场景](#5. 应用场景)
  • [6. 总结与讨论](#6. 总结与讨论)
架构类型 优势 局限性 典型应用场景 选型建议
CPU+GPU+ASIC 高性能计算能力,适用于复杂深度学习任务;集成了通用计算、并行计算和专用加速,处理大规模数据更高效。 功耗较高,散热要求高,成本较高,开发周期较长。 L4-L5级自动驾驶,城市复杂环境下的自动驾驶,高速公路自动驾驶 对计算性能要求高、实时性强的高端自动驾驶系统,可优先选择此架构,适合追求高性能的企业。
CPU+ASIC 高计算效率,功耗低,能效比高,适用于固定算法场景,芯片设计更具针对性,性能成本比优异。 灵活性较差,算法一旦确定无法轻易更改或升级;ASIC开发周期较长。 L2-L3级自动驾驶,自动泊车系统,高速巡航控制 针对算法较为固定且功耗敏感的自动驾驶场景,优先选择此架构,适用于长期应用稳定的企业。
CPU+FPGA 灵活性高,适用于算法开发和验证阶段,硬件可编程,易于调整和适配多种算法;适合快速原型开发。 相对功耗高,性能效率低于ASIC;大规模应用时成本较高,开发难度大。 自动驾驶算法验证、传感器数据融合、多传感器感知系统 用于早期算法研发和测试阶段,适合对算法变化频繁、需要快速迭代的应用场景,灵活性优先考虑的企业。

表1 自动驾驶芯片SoC架构配置总表

1. 背景介绍

随着自动驾驶技术的飞速发展,芯片系统级架构(SoC)成为了整个系统的核心基础。一个高性能的SoC可以提供强大的计算能力,支持复杂的深度学习算法和实时传感器数据处理。

然而,面对市场上众多的芯片选择,如何找到适合自动驾驶应用场景的SoC架构是一个关键问题

本文将从SoC的架构详解、功能原理、选型指南以及应用场景等方面为您全面剖析,助力您更好地了解并选择合适的自动驾驶芯片。

2. 芯片SoC架构详解

在自动驾驶领域,常见的SoC架构主要有三种:CPU+GPU+ASICCPU+ASICCPU+FPGA。每种架构都有其独特的优点和适用范围,下面我们将逐一进行详细讲解。

2.1 CPU+GPU+ASIC架构

这种架构将中央处理器(CPU)、图形处理单元(GPU)以及应用特定集成电路(ASIC)相结合,形成一个强大的计算平台。

CPU负责处理通用计算任务,GPU加速图形和深度学习计算,而ASIC则专注于加速特定功能的处理。

关键组件

  • CPU(中央处理器):主要用于执行操作系统、调度任务和处理控制逻辑。CPU适合处理串行计算任务,如任务调度、路径规划等。例如,ARM Cortex-A78AE 是一种高性能的CPU,能够满足复杂计算任务。

  • GPU(图形处理单元):主要用于并行计算,特别适用于深度学习模型的推理与训练。它能同时处理大量数据,提高计算效率。例如,NVIDIA的Xavier SoC中包含512个CUDA核心的GPU,能以更快的速度进行深度学习计算。

  • ASIC(应用特定集成电路):为特定计算任务设计的芯片模块,能够在硬件层面上加速特定算法。例如,NVIDIA Xavier的ASIC模块专门用于神经网络推理,能够显著提升深度学习模型的推理性能。

优势:这种架构能够同时提供高性能的通用计算能力(CPU)、并行计算能力(GPU)和专用计算能力(ASIC),非常适合处理自动驾驶系统中需要实时计算的大规模数据。

应用场景 :复杂城市道路的自动驾驶、高速公路自动驾驶。

2.2 CPU+ASIC架构

这种架构将CPU与ASIC组合在一起,CPU处理通用任务,ASIC则负责特定计算任务的加速。该架构更适用于已经成熟、固定的算法场景。

关键组件

  • CPU(中央处理器):用于执行通用计算任务和控制系统的逻辑。例如,特斯拉的FSD(全自动驾驶)芯片中采用了高性能的CPU来进行任务调度和控制。

  • ASIC(应用特定集成电路):针对性地优化特定算法,如深度学习推理、雷达数据处理等。例如,特斯拉FSD芯片中的ASIC模块能够以更高的效率处理图像识别和感知任务。

优势:CPU+ASIC架构具有更高的计算效率和能效比,适用于对计算性能要求高且算法相对固定的应用场景。

应用场景 :自动泊车系统、L3级别自动驾驶。

2.3 CPU+FPGA架构

该架构结合了CPU与FPGA,CPU负责通用计算任务,FPGA则提供了灵活的硬件加速能力。FPGA的可编程特性,使得该架构非常适合快速算法开发和原型设计。

关键组件

  • CPU(中央处理器):执行操作系统和常规任务,负责系统控制和调度。

  • FPGA(现场可编程门阵列):FPGA能够在现场进行编程和重新配置,适合加速特定算法的实现。可以根据算法的变化快速调整,满足不同场景的计算需求。例如,Waymo的自动驾驶汽车使用FPGA来加速传感器数据处理。

优势:CPU+FPGA架构在算法开发阶段提供了极高的灵活性,能够快速适应算法变化和优化。

应用场景 :传感器融合、早期自动驾驶原型开发。

3. 自动驾驶芯片SoC的功能原理

自动驾驶芯片SoC架构的核心功能原理是将传感器数据处理、深度学习推理、决策与控制等任务集成到一个统一的计算平台中。其主要原理包括:

  • 传感器数据处理:SoC需要实时处理来自摄像头、雷达、激光雷达等传感器的数据,以构建周围环境的感知模型。通常由GPU或FPGA模块加速这一过程。

  • 神经网络推理:自动驾驶需要利用深度学习模型进行物体检测、分类和轨迹预测等任务,ASIC或GPU通常用于加速这些深度学习计算。

  • 决策与规划:SoC利用CPU模块对传感器数据进行综合分析,执行路径规划、车道保持、避障等任务,并将结果输出到执行机构。

4. SoC选型指南

在选择自动驾驶芯片SoC架构时,应考虑以下几个方面:

4.1 计算性能

确保芯片具备足够的计算能力,能够满足深度学习推理、传感器数据处理等任务的需求。通常,CPU+GPU+ASIC架构在计算性能上最为强大,适用于高性能需求的L4-L5级自动驾驶系统。

4.2 功耗与散热

自动驾驶芯片在高负载下往往会产生大量热量,选择功耗低、散热设计良好的SoC架构至关重要。CPU+ASIC架构在这方面表现较好,适合能耗敏感的应用。

4.3 灵活性与扩展性

对于处于研发阶段或需要快速迭代的自动驾驶系统,CPU+FPGA架构提供了更高的灵活性,能够快速调整硬件加速模块以适应算法的变化。

4.4 成本与时间

选择SoC架构时,还需考虑芯片的成本和上市时间。CPU+GPU+ASIC架构通常价格较高,但性能最佳,适合对成本不敏感的高端应用。

以下是目前自动驾驶领域常用的自动驾驶SoC具体型号,以及其对应的特点和应用场景:

企业 SoC型号 架构类型 主要特点 典型应用场景
英伟达 (NVIDIA) NVIDIA DRIVE Orin CPU+GPU+ASIC 拥有2048个CUDA核心和72个第三代Tensor Core,集成了Arm Cortex-A78AE CPU,算力高达254 TOPS,适用于深度学习和神经网络推理 L4-L5级自动驾驶,支持复杂环境感知与决策
NVIDIA DRIVE Xavier CPU+GPU+ASIC 集成512个CUDA核心和8个ARM CPU核心,算力为30 TOPS,低功耗,具备深度学习推理能力 L2-L3级自动驾驶,自动泊车和高速公路驾驶辅助
特斯拉 (Tesla) Tesla FSD (Full Self-Driving) Chip CPU+ASIC 集成了2个高性能NPU(每个NPU具备36 TOPS算力)、ARM Cortex-A72 CPU,专为自动驾驶设计,低功耗高效率 全自动驾驶,L3-L4级自动驾驶
Mobileye (英特尔子公司) EyeQ5 CPU+ASIC 包含18个核的专用加速器,具备15 TOPS算力,支持深度学习推理和计算机视觉,低功耗 L2-L4级自动驾驶,ADAS高级驾驶辅助
EyeQ6 CPU+ASIC 算力达到36 TOPS,进一步增强了对深度学习和感知任务的处理能力,具有更高的能效比 L2-L4级自动驾驶,传感器融合与感知系统
高通 (Qualcomm) Snapdragon Ride CPU+GPU+ASIC 集成了Hexagon DSP、Adreno GPU和Kryo CPU,最高算力达到140 TOPS,支持5G连接,适用于多传感器融合 L2-L3级自动驾驶,适用于多传感器融合与导航
华为 (Huawei) Ascend 310 CPU+AI Accelerator 具有16 TOPS INT8和8 TOPS FP16的算力,适用于边缘计算,支持深度学习推理和视觉处理 L2-L3级自动驾驶,视觉感知与路径规划
地平线 (Horizon Robotics) Journey 3 (征程3) CPU+NPU 算力达到5 TOPS,适用于辅助驾驶,支持计算机视觉和深度学习推理,低功耗设计 L2级驾驶辅助,ADAS应用
Journey 5 (征程5) CPU+NPU 算力高达96 TOPS,专为高性能计算而设计,能够支持L3-L4级别的自动驾驶任务 L3-L4级自动驾驶,城市道路与高速公路场景
瑞萨电子 (Renesas) R-Car V3H CPU+ASIC 集成四核ARM Cortex-A57和两个视觉引擎,适用于计算机视觉和目标检测,低功耗 L2-L3级自动驾驶,ADAS高级辅助驾驶
R-Car V3M CPU+ASIC 支持传感器数据融合,适合用于视觉处理和物体识别,功耗低于5W L2级自动驾驶,车道保持辅助

5. 应用场景

  • CPU+GPU+ASIC架构:适用于L4-L5级自动驾驶,要求高性能的深度学习模型推理和实时处理的复杂场景。

  • CPU+ASIC架构:适用于L2-L3级别的高级辅助驾驶系统,具有高效能与较低的功耗需求。

  • CPU+FPGA架构:用于自动驾驶算法开发、传感器数据融合、模型验证等,需要灵活调整的场景。

6. 总结与讨论

不同的SoC架构在自动驾驶领域各有其优势和局限。对于高性能需求和实时性要求较高的L4-L5级自动驾驶系统,CPU+GPU+ASIC架构是首选;而对能效要求较高、算法相对固定的系统,CPU+ASIC架构是更具性价比的选择;在算法开发和测试阶段,CPU+FPGA架构则是一个理想的选择。

随着技术的不断发展,自动驾驶SoC架构将朝着更高性能、更低功耗、更强扩展性的方向演进。我们需要根据实际的应用场景和计算需求,灵活选择合适的SoC架构,以实现自动驾驶系统的最佳性能与稳定性。

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