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显示芯片与传感器芯片:助力ADAS系统主动安全技术发展
传感器芯片一体化有望成为车辆周边识别技术的发展趋势。伴随人们对驾驶安全的需求不断增大,多传感器融合的技术路线将被看好,未来有望实现摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多传感器在单一芯片上的融合集成。
Mobileye发布新一代视觉SoC芯片积极进军传感器融合市场。今年5月Mobileye联合意法半导体发布针对自动驾驶的新一代视觉系统芯片——EyeQ5。EyeQ5将装备8枚多线程CPU内核,同时还会搭载18枚Mobileye的下一代视觉处理器,最多支持20个外部传感器(摄像头、雷达或激光雷达),主要定位于L3或L4自动驾驶阶段的应用。
GPU(图形处理器)众核同步并行运算,适于智能汽车深度学习。GPU包括数以千计的更小、更高效的核心(最多的英伟达K80有5700个核),因此常被称为“众核”;GPU只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache,适合把同样的指令流并行发送到众核上,进行海量数据的快速处理。事实证明,在浮点运算、并行计算等部分计算方面,GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能。
GPU王者NVIDIA:搭建自动驾驶汽车专用计算机。目前国际GPU市场被NVIDIA和AMD两大公司瓜分。截至2015年第二季度,NVIDIA市场份额已达到82%。谷歌无人驾驶汽车所采用的技术部件中,就采用了NVIDIA的移动终端处理器Tegra(4核CPU+256核GPU)。NVIDIA还专为智能汽车设计了两大平台:自动驾驶汽车平台DRIVEPX,数字座舱计算机DRIVE CX。
硬件加速:FPGA(可编程门阵列)利用硬件运算,具有显著速度优势。FPGA内部包含大量重复的IOB(输入输出模块)、CLB(可配置逻辑块,内部是基本的逻辑门电路,与门、或门等)和布线信道等基本单元。FPGA的输入到输出之间并没有计算过程,只是通过烧录好的硬件电路完成信号的传输,因此运行速度非常高,可达CPU的40倍。而正是因为FPGA的这种工作模式,决定了需要预先布置大量门阵列以满足用户的设计需求,因此有“以面积换速度”的说法:使用大量的门电路阵列,消耗更多的FPGA内核资源,用来提升整个系统的运行速度。
FPGA国际市场:四大厂商垄断。目前在全球市场中,Xilinx、Altera两大公司对FPGA的技术与市场占据绝对垄断地位,两家公司占有将近90%市场份额,专利达6000余项之多。剩余市场份额主要被Lattice和Microsemi所占有,这两家的专利也达3000多项。2014年Xilinx、Altera两大公司营业收入分别为23.8亿美元和19.3亿美元;而Lattice和Microsemi(仅FPGA部分)收入分别为3.66亿美元和2.75亿美元。
专用加速:ASIC(专用集成电路)是针对专门应用而设计的集成电路。ASIC是针对特定工作负载时速度最快且执行效率最高的处理方案。与通用集成电路相比,ASIC具有体积更小、功耗更低、性能提高、保密性增强、成本低等优点。
谷歌专用定制化芯片TPU:服务于AlphaGo等人工智能技术。今年5月的I/O大会上,谷歌披露了其以ASIC为基础的定制化芯片TPU(TensorProcessing Unit,张量处理器),并明确表示这款芯片不会对外销售。TPU为谷歌人工智能做出了许多贡献:1)机器学习人工智能系统RankBrain,用来帮助谷歌处理搜索结果;2)街景Street View,用来提高地图与导航的准确性;3)围棋人工智能AlphaGo,其最初版本使用了48CPU+8GPU,随后的分布式版本使用了1202CPU+176GPU(即对战樊麾时的配置),几个月后硬件平台再次升级至TPU(即对战李世乭时的配置)。
寒武纪推出我国首款定制化神经网络处理器。寒武纪科技面向深度学习等人工智能关键技术进行专用芯片的研发,可用于云服务器和智能终端上的图像识别、语音识别、人脸识别等应用。
半导体芯片:执行端不可取代
以独立体系工作,占据芯片市场一席之地。半导体芯片功率半导体主要由集成电路和分立功率器件两部分组成。IGBT(InsulatedGate Bipolar Transistor)是纯电动车的核心模块,同时充电桩的建设也运用了大量的功率器件模块。据华虹宏力披露情况,到2020年我国年产新能源汽车预计达200万台,仅8寸的IGBT的芯片26万片之多。此外,据Yole Developpement 预计,2016-2022年SiC功率半导体市场规模的年均复合增速将达到38%。
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