高性能、高效率的ASIC使先进的汽车系统成为可能

通过。加里-达加斯廷

据估计,现在全世界有超过260家初创公司和成熟的公司争相为新的ADAS(高级驾驶辅助系统)和自动驾驶应用开发、鉴定并向市场推出芯片和技术。

因此,风险资本家、技术公司、汽车制造商、一级汽车供应商和其他方面正在急剧增加他们在这个领域的投资。根据研究公司CB Insights的数据,仅对汽车和其他基于人工智能的应用的风险资本投资去年就增长到约16亿美元,高于2016年的13亿美元和2015年的8.2亿美元。

更重要的是,这种活动正在全球范围内进行。最近值得注意的消息是,总部位于中国深圳的自动驾驶初创公司Roadstar.ai在A轮风险投资中筹集了1.28亿美元。据报道,这是迄今为止对中国自动驾驶公司最大的一笔投资,超过了今年早些时候另一家自动驾驶初创公司广州小马汽车公司宣布的1.12亿美元的融资。

为什么对这一领域的兴趣增长如此强烈?在消费者层面,许多司机欣赏ADAS功能,如避免碰撞、盲点警告、自适应巡航控制等,由于汽车制造商希望满足他们的客户,他们正在努力使这些系统更加复杂,并越来越多地在各种价位的汽车中使用。

在社会层面上,驾驶辅助/自动驾驶功能有更多的好处。例如,在美国,每年约有40,000人死于机动车事故,全世界有100多万人,另有20-50万人受伤或残疾。具有更大自主能力的车辆有可能大大减少这些数字。

它们还开辟了全新的商业机会,如自动驾驶出租车。

车轮上的大脑

标准制定组织SAE International已经建立了一个五级分类系统来描述汽车的自动化水平,从一级(系统发出警告,但司机驾驶汽车)到五级(完全自主操作,不需要人类干预)。

随着行业向5级迈进,摄像头、激光雷达和雷达等传感器将产生大量的数据,这些数据必须被实时处理、整合和传输,以便复杂的基于深度神经网络的机器学习算法能够利用它们来识别环境中的物体,预测它们的行动,与其他车辆沟通,并做出车辆控制决策。

资料来源。NHTSAGROM音频,各种行业和商业来源,以及GF内部评估。

一些人认为,这可以通过分散的车载网络架构来实现,因为它将是现有ADAS系统的演变,因此对汽车计算系统的设计影响最小。它还将适应专用处理器的使用,并允许以循序渐进的方式添加新功能。

GLOBALFOUNDRIES汽车部门副总裁马克-格兰杰(Mark Granger)表示,这种方法的问题在于,虽然本地处理器和有限的网络带宽可能足以满足第2级(部分,或 "不动手")或也许第3级(有条件,或 "不动手")的操作,但它们缺乏实时处理基于AI的机器学习算法所需的大量数据的能力,无法实现真正的自主操作。

"分散式架构可能提供高达5 TOPs(每秒万亿次操作)和大约10 Mbits/s的车内带宽,"他说。"但要在3-5级运行,需要有强大、高效的处理器的集中式网络架构,提供50-100个TOPs和100Gb/s的车内数据速率。从这个角度来看,在2000年,世界上最强大的超级计算机只有1个TOPs的能力。因此,自动驾驶汽车真的必须是车轮上的大脑,而集中式架构是实现这一目标的最佳途径"。

来源。GF

到目前为止,处于ADAS/自主系统开发核心的半导体技术一直是图形处理器(GPU)和微处理器(CPU)。但是,随着开发人员向5级自动化发展,这些芯片在汽车系统中的扩散变得越来越成问题,因为它们虽然功能强大,但也很耗电。

"自动驾驶汽车正处于起步阶段,除非采取一些措施来降低其基于人工智能的系统中的处理器的功耗,否则也许它们永远不会长大,"格兰杰说。"为今天的自动驾驶汽车版本提供动力的芯片基本上需要一排排服务器级的芯片,这些芯片可能需要7000-10000瓦的功率。虽然这对开发和测试来说是可以的,但对商业产品来说是不切实际的。此外,你还必须考虑到冷却它们的挑战和费用,而且它们的物理体积相对较大。每个人都有一个目标,那就是在给定的功能下,让功率预算尽可能低"。

进入GF的ASICs

专门为满足汽车系统需求而设计的ASIC(特定应用集成电路)不仅可以既强大又极其节能,而且还可以使汽车乐虎国际客户端下载与其他乐虎国际客户端下载相区别。它们提供了设计的灵活性,并允许进行比目前的GPU更强大的设计。

每个芯片上的大型CPU集群和数十万个乘法和累加(MAC)电路满足了人工智能算法的繁重计算要求,而千兆位的嵌入式SRAM和千兆位的片外DRAM接口则为饥饿的计算引擎提供能量。

GF提供14纳米和7纳米FinFET ASIC系统级芯片(SoC)器件,与GPU和竞争性ASIC技术相比,这些器件提供了功率、尺寸和能效的最佳组合,同时满足汽车质量标准,如功能安全标准ISO26262。

FX-14™ ASIC允许用户利用64位和32位ARM®内核阵列进行系统设计,以及56Gbps的高速SERDES(HSS);能够每秒进行数十亿次搜索的嵌入式TCAM存储器;密度和性能优化的嵌入式SRAM;以及能够最大限度提高应用灵活性的2.5D封装选项。

FX-7™ ASIC扩大了产品范围,提供高达112G HSS、最密集的片上SRAM和大量的片外DRAM接口(LPDDR、GDDR、HBM),包括2.5/3D封装选项,使应用灵活性最大化。

GF的ASIC与其他公司提供的ASIC不同,不仅在于其能力,还在于其血统。2015年对IBM微电子公司的收购为GF带来了业界领先的ASIC开发团队之一,该团队在全球拥有1000多名设计工程师,并拥有约2000项已完成的ASIC设计,其应用范围从关键企业网络的高端服务器到低成本游戏平台。

"我们的ASIC团队在一系列产品上有着良好的记录,从用于服务器和航空航天的高度复杂的电子产品,到覆盖所有顶级游戏平台的高性能低成本应用,"GF ASIC业务部门的首席技术官和GF研究员Igor Arsovski说。

"他说:"与其他设计公司不同,我们提供广泛的IP,这些IP经过了系统和广泛的模型到硬件的关联和HTOL压力,既减少了设计到出带的周期,又提高了首次正确设计的成功率。他说:"这种严格的方法确保了即使在经历了数十个工艺节点和超过2000个ASIC设计之后,我们也从未未能向客户交付一个ASIC。在汽车领域,同样值得一提的是,我们的ASIC设计结合了先进的原位测试能力,这一点至关重要,因为高可靠性是汽车的先决条件。"

Arsovski还提到,由于许多GF客户对设计服务的要求各不相同,因此公司提供了一整套服务,从全包服务--客户提供规格并要求GF提供设计中心、封装和测试支持--到全定制设计--客户提供GDS并只要求制造。随着客户公司和设计能力在汽车电子领域的增长,GF的敏捷性使公司能够有机地支持客户。

关于作者

Gary Dagastine

Gary Dagastine

Gary Dagastine是一位作家,曾为EE Times、Electronics Weekly和许多专业媒体报道半导体行业。他是Nanochip Fab Solutions杂志的特约编辑,同时也是IEEE国际电子器件会议(IEDM)的媒体关系总监,该会议是世界上最有影响力的半导体技术会议。他在通用电气公司开始从事这一行业,为通用电气的电源、模拟和定制IC业务提供通信支持。加里毕业于纽约斯克内克塔迪的联合学院。