7nm高性能智能駕艙芯片算力與架構設計場景分析

發布時間:2021-03-23 作者:芯擎科技

2021年3月19日,由ATC汽车技术平台旗下的ATC会议举办的「2021汽车车载芯片技术峰会」在上海顺利召开。作为业内技术最为密集、讨论话题最为前沿的汽车技术交流会,ATC汽车技术会议特邀合作伙伴芯擎科技产品管理高级总监蒋汉平博士,作为本届芯片峰会的演讲嘉宾分享《7nm高性能智能駕艙芯片算力與架構設計場景分析》。蔣博士系統的闡述了作爲高端數字駕艙車規芯片所應具備的五個必選項。
7nm工藝制程是高性能智能駕艙車規芯片的必選項

  1. 相对于10+nm, 7nm的工艺节点会带来显著的优点:
    1. 芯片集成度更高。单位面积的晶圆上可以放置更多的逻辑门,同时封装面积变小,节约了晶圆成本和封装成本,进一步节约了成品芯片在单板上所占的面积,使得相同大小的电子产品功能更多,速度更快。

  2. 2. 芯片耗电量更低。同样大小的逻辑电路做出来,用更先进的工艺会导致耗电量更低,进而导致功耗变低。

  3. 3. 响应速度更快。单管开断速度更快,同样的逻辑电路能够跑到的主频更高,性能大幅提升。

《7NM-算力和架构设计场景分析》配图1.png

针对10+nm的工艺节点,比对了7nm的优势: 相比起10+nm节点工艺,7nm平均晶体管密度接近100MTr/mm2,是10+nm工艺的3.3倍,在同等功耗上提供35~40%的速度提升或者可以降低65%的功耗;同时7nm相对10+nm,提供更高占比的动态功耗(>90%),这样才能真正发挥各个计算单元(CPU、GPU等等)有效算力,同时降低静态功耗,减少漏电效应,提供高效的热管理。所以針對高性能的數字駕艙SOC,7nm車規是必選項性。

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蔣博士说,工藝和設計是相輔相成的。代工廠(Fab)和芯片設計公司(fabless)的合作模式需要相向而行:設計公司拿自己設計的芯片來投産,然後進行出廠檢測;代工廠進行代工生産和工藝改進,中間會出現各種各樣的問題。比如:良率低了到底是設計的時序余量不足,還是工藝波動;性能差了是設計的環路穩定性不夠,還是工藝參數設置錯誤?工藝參數的提取,仿真模型的構建與修改,同一芯片不同工藝下的參數對照,最終都是要Fab和Fabless共同努力的結果。针对不同工艺,芯片设计要做的工作也不尽相同,冗余电路、备份设计都是需要在芯片设计阶段增加的内容, 这些都是先进工艺才会出现并考虑的问题,需要长期合作积累经验才能完成最终的量产,没有捷径可走。

他特別強調:7nm的設計難度更大,對芯片設計公司而言也是機會,爲何設計難度大是優點呢?难度高,增加了电子行业的马太效应,强者越强,弱者恒弱。护城河加大,行业壁垒增高,后来者难以攀登, 和10+nm半导体工艺的百花齐放相比,很多在10+nm大放异彩的半导体公司都在7nm制程处遭遇到了苦头。芯擎的工程师团队在10nm及更先进工艺制程上积累的量产经验在业界都是领先的,这样无疑为高性能的智能驾舱芯片的量产提供经验和能力保证。

功能安全和信息安全是車規芯片的必選項
汽車電子系統愈加複雜,由電氣、電子系統故障導致的風險也越來越高,區別與移動終端芯片的架構,如何量化評估汽車功能是否安全,如何減少、規避風險,如何做到汽車功能安全和信息安全等問題變得十分突出。


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芯擎公司拥有一个专门的功能安全工程师团队,涵盖组织内的所有功能安全项目,我们有一些传统的设计,比如架构设计中某些部分的内存保护和监视器,同时也采取了针对汽车驾驶场景的安全保证措施,而不仅仅是对硬件组件负责,评估系统中元件故障的临界点。比如,根据 ISO26262标准规定,仪表盘的关键数据和代码与娱乐信息系统属于不同功能安全等级,我们芯片上安全岛(Safety island)的安全等级达到ASIL-D, 通过与各个子系统及接口的配合,保护车内仪表盘屏幕显示的特定部分达到ASIL-B,从而实现性能和安全性之间的平衡。

數字駕艙通過MCU/ECU等進行通信,使數字座艙能提供的信息和反饋越來越實時和高效。爲保證安全就需要廠商與各大互聯網公司和電信企業之前的密切合作來保證雲端數據和車身數據的安全。芯擎采用了信息安全岛(Security Island)的设计加强对个人和车辆的数据保护,芯片支持SM2/SM3/SM4国密算法。

軟硬件解耦是電子電氣架構演進和軟件定義汽車的必選項

進入2020年汽車的變革呈現出加速激變的現象,整個行業面臨著新的挑戰,自動駕駛,智能網聯,軟件定義汽車,應對這個挑戰主要需要三個方面的准備:

  1. 1. 电子电气架构

  2. 2. 芯片

  3. 3. 软件生态


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汽車軟件複雜度的發展趨勢,基本上呈現出指數增長的趨勢,這個趨勢其實可以反映出汽車對芯片計算能力的需求趨勢,也反映出汽車電子電子系統的變化趨勢。第一個階段是分布式,功能擴展階段,對新功能的需求持續做加法,但是一直做加法會遇到瓶頸,這種模式難以爲繼;第二個階段,也就是域融合/集中化階段,逐漸由軟件來定義功能,整個過程是計算逐漸集中化和算力迅速增長的過程。分布式架構的軟硬件是耦合在一起的,由不同供應商提供,升級很難,中央計算架構下軟硬件分離,便于更新升級,集中化架構處理跨域功能主要由中央計算單元處理,架構和管理要簡單很多。

高性能的數字駕艙芯片采用異構計算架構,系統計算資源多樣化,至少包括CPU/GPU/ISP/DPU/NPU/DSP等等,還包括大量的車內高速接口,虛擬機管理的概念被引入智能座艙操作系統,但是Hypervisor在車內軟硬件適配過程中還是一個新生事物,缺乏豐富開發經驗的軟件人員和成熟高效的硬件適配方案,不完全依托Hypervisor實現不同功能安全等級OS共存成爲快速推進軟件一體化聚合的關鍵。

芯擎科技的架構師根據功能安全不同要求將主要計算引擎分成算力大小不同的域,在單一芯片架構上形成了硬件隔離方案,不同的硬件域可以分別支持實時性要求高,具有功能安全的OS和計算密集型的OS;隨著Hypervisor方案的成熟,後期可以平滑過渡到在算力較大的域上支持Hypervisor,從而差異化分布不同要求的OS,在這個演進過程中,芯片架構和軟件架構完全相同,通過簡單明晰的配置就可以規避Hypervisor成熟過程中引入的不確定性,提升生態適配能力與量産時間。

企引領需求導入是提升芯片量産時間的必選項
此前智能座艙的各功能都需要不同專用芯片實現,如此一來不僅提升了車企産品研發的複雜度和研發投入,後期想要在已有系統上進一步擴展功能,也比較困難。目前,智能座艙已成爲各路玩家的新戰場,無論是新勢力造車力量和傳統車企已經主動打破邊界,由被動的接受通用芯片和生態提供的解決方案,轉變到親自下場制定芯片的規格和量産車型。智能座艙在國內車企的參與下快速滲透,他們積極尋找智能網聯、自動駕駛的轉型升級;同時意圖將對數據的閉環控制和算法的閉環優化完全掌控在自己手上,所以真正“完美”的數字駕艙方案一定是與整車緊密耦合的,這個與目前互聯網大廠自己制定芯片規格,並搭建數據服務平台如出一轍,那些僅僅借某一領域的能力結合生態系統去駕馭數字駕艙和自動駕駛的芯片設計公司,很難高效的適配快速的技術演進與需求膨脹。
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蔣博士从芯擎数字驾舱芯片规格制定和架构设计过程中,明显感到车企比如吉利集團和亿咖通发挥的巨大作用:吉利集團提供了目前和未来先进的电子电气架构及整车生态,芯擎芯片在规格指定时就针对未来几年的量产车型的关键应用进行SOC架构设计;在工程阶段,所有的参考设计、软硬件系统架构、成本模型都按照指定车型进行计划;在量产阶段,直接将已经量产的生态系统平移到新的平台上,所有的研发和生产路径都围绕芯片量产上车这个环节展开,数据和算法按照车企的整體規劃進行定制和管理,不存在所謂生態系統裏“大海撈針”,這樣需求的准確性和時效性得到了最大程度的保障。這也是芯擎公司對即將量産的數字駕艙芯片信心十足的關鍵所在!
精准高效的算力匹配是支持電子電氣架構變革的必選項

芯片是電子電氣架構變革的基石,爲了配合域融合/中央計算的趨勢,芯片算力的變化趨勢和預埋能力提升也很明顯,而且呈現出加速增長的趨勢。

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我们总结了一下从2010年起量产车型中典型的娱乐域芯片的算力趋势。CPU在2010年车机上的娱乐系统芯片和手机芯片算力的差距并不,都在10K DMIPS的量级,随后手机芯片算力平均每年要增长25%以上,十年下来增长了十倍,目前在研的车机系统的芯片算力已经在向手机系统看齐了;GPU方面,汽车上的高清屏幕越来越多,甚至可以玩3D游戏,GPU的增长趋势更陡峭,提升了几十倍; NPU是加速人工智能应用的计算单元,两年之后的NPU的算力会迅速增长,大约会在4T到10T左右,智能语音要在本地处理语音识别,自然语言理解,语音合成,基本上业界采用的是CPU+语音DSP+NPU的做法,算力一般在200GOPS以上。驾驶员监控是欧盟新车安全评鉴协会(Euro NCAP)2022年的强制标准,包括人脸识别,疲劳检测,分心检测,抽烟检测,打电话检测等等,大部分检测的延迟要求都在30ms以内,这里我们给出的2TOPS是个典型需求。车外摄像头的InfoADAS算法需要的算力更高,交通标志识别,车道线识别,雨量识别等等,包括环视4个摄像头的目标识别,对实时性和算力的要求很高,至少需要4TOPS左右的算力才能同时应付这些需求。综合在一起基本NPU的算力需求在6TOPS左右。

过去,车内娱乐芯片市场的传统厂商由瑞萨、恩智浦、TI、英飞凌等汽车芯片巨头垄断。芯擎科技作为高端国产车载芯片设计公司,强势入局智能驾舱市场,蔣博士初步揭示了即将量产并提供参考设计的SE1000场景规格。

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SE1000是采用業界領先的7納米工藝制程設計的新一代高性能、低功耗車規級智能座艙芯片,賦能日益豐富的車載信息娛樂系統。高性能定制CPU集群,通過面向異構計算而精心設計的SOC系統,可以爲用戶提供卓越的性能體驗。內置高性能嵌入式AI神經網絡處理單元,提供更多個性化的智能語音、機器視覺及輔助自動駕駛體驗。新一代多核心的圖形處理單元,可以動態根據負載進行資源分配;一機多屏多系統,支持多個高分辨率屏幕同時輸出;內置高性能音頻信號處理單元及豐富的音頻接口,爲用戶提供豐富超凡的音視頻娛樂體驗。具備高安全等級的“安全島”設計,滿足ISO26262車規認證,確保汽車功能安全;專業的硬件加/解密引擎爲車載應用提供了安全信保證。同時,提供豐富的高性能通信及外圍接口支持能力。

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图注:从左往右第三位系湖北芯擎科技有限公司产品管理高级总监 蒋汉平博士
作爲本屆汽車車載芯片應用技術峰會的重要環節,蔣漢平博士受邀作爲訪談嘉賓參與本屆的圓桌論壇,現場與多位業內領袖以及汽車領域從業者進行深度交流,並展開了精彩的頭腦碰撞,共同探討汽車芯片行業發展的熱點難點技術問題,他認爲,目前芯片行業處于變革時間,國內的芯片設計企業應該盡快的抓住行業的契機,把握好方向,發展重點行業,解決芯片“卡脖子”問題,進而縮小與先進國家的差距,完成中國芯片設計公司的使命與責任。