Page 35 - 軟體定義汽車時代變的何止是車

INNOVATIONS
Imagination對於汽車產業需要以更低功耗發 揮更高TOPS的預言已經成為現實——如今從IMG Series4硬體加速方案的熱度就能看出端倪。從Level 1到Level 5自動駕駛，每跳高一個等級需要的處理 性能就會跳升5~10倍;意謂每跳一級就需要更多耗 電。Imagination提供的TOPS性能所需的耗電遠低 於現有解決方案，讓影音系統的耗電預算從數千瓦大 幅降至數十瓦。
幅分擔處理負荷。隨著問題日趨複雜，運算需求也隨 之提升，首要任務便是透過正確的硬體來執行正確的 工作。CPU非常具有彈性，而NNA則是在AI加速方面 非常有效率(在功耗/性能/尺寸PPA方面的效率高出 1,000倍)。
隨著業界依賴包括雷達、光達(LiDAR)、以及攝影 機等感測器，車輛持有模式勢必出現有意思的演變。 出租車款可能會配備頻率校正功能來支援這些技術， 讓駕駛無須承擔養車維護的瑣事。
Imagination的EPP-connectivity連結方案能 將資料可靠且彈性地傳遞至車內各個運算引擎。我們 的運算引擎GPU、NNA，以及CPU提供了關鍵元件， 能在嚴苛的安全與耗電限制下提供所需的運算功能。
RISC-V與安全性
Level 4至Level 5的研發，不論從技術角度或是法 規與經濟層面來看，仍是一項需要解決的問題(軟體與 演算法)。舉例來說，保險公司必須考慮未來收不到意 外保險費之後該如何因應。
Imagination GPU內的排程核心採用RISC-V 架構，我們建構的功能和使用這些功能的生命攸關 (safety-critical)驅動程式進行緊密的結合。功能安 全成為OEM的關鍵要素，正因如此我們專注開發這方 面的硬體與軟體。後者的實際例子就是我們攸關生命 安全的OpenGL SC 2.0驅動程式，這些程式讓OEM 與Tier 1供應商能在各種攸關生命安全應用中受益於 GPU加速，這類應用包括數位儀表板、表盤(dial)、儀 表組(cluster)，以及座艙域控制器等。
從EPP開始構成車內通訊的骨幹，其提供充裕彈 性，將資料連接至車內的運算單元，為抵達目的地提 供更多元的選擇。這方面的關鍵，在於確保足夠的頻 寬餘裕度，除了使所有處理元件得以在最佳速度下運 作，並可確保運算作業以即時模式執行並安全無虞地 傳送結果。
對於如何促成Level 4至Level 5的自動駕駛法規 目前亦仍不明朗。但我們看到包括德國在內的國家已 開始推行Level 3自駕，更多Level 4無人計程車會在 2022年開始上路營運，這意謂著人們將在都會環境 逐漸習慣這類自駕車。這將對自駕安全性的感知產生 直接衝擊，讓乘客克服對無人駕駛車的社會性恐懼心 理，並透過更平實的費率讓整體搭乘經驗平易近人。
異質運算賦能下世代汽車
此外，我們還會看到汽車的持有模式出現文化上 的轉變。美國就是最好的例子，擁有汽車是公認的社 會性願望，然而，車輛的使用時間僅佔總擁有時間的 6%——顯然可看出日後即服務(as-a-service)或租用 模式勢必越來越受歡迎，各文化與年齡層的群眾採納 這類技術的速度也會有所差異。
CPU在車中無所不在。CPU的主要功能是控制， 以及反映每個系統的狀態——主要焦點即是安全第 一。能夠監視與控制安全性的ASIL D等級CPU屬於絕 對必要的元件。
根據奧迪(Audi)車廠一位資深主管指出，車輛 價值的80%來自電子元件。對晶片業而言，這意謂 著龐大的機會，因為車子依賴底層處理晶片，包括 CPU、GPU、DSP、加速器來提供相關價值。隨著效 能需求持續成長，我們預估下個十年高階效能將超過 10,000 TOPS——車內配備解決方案中，其硬體能在 全球逼真模擬任何行進路線與進行導航。
此外，同時需運用CPU來執行複雜演算法，輔助 運算的GPU與NNA在執行運算密集的演算法時能大
即使硬體性能達到高峰，仍可藉由軟體演進來 提升效能，持續發揮進一步的最佳化。透過虛擬來訓
邁向Level 4及Level 5
2022年3月 | www.eettaiwan.com
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