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ARM舒杰:如何使自动驾驶解决方案大规模应用

2019-03-30 11:09:31·  来源:佐思汽车研究  作者:佐思产研  
 
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2018年,ARM中国业务完成拆分,成立了由中方控股51%的合资公司。作为ARM公司在中国IP业务的总部,安谋科技(中国)有限公司将向总部设在中国的合作伙伴开展集成
2018年,ARM中国业务完成拆分,成立了由中方控股51%的合资公司。作为ARM公司在中国IP业务的总部,安谋科技(中国)有限公司将向总部设在中国的合作伙伴开展集成电路知识产权(IP)的授权与技术服务;并结合中国市场需求自主研发基于ARM技术的IP与标准,赋能中国智能科技创新。
 
ARM公司继2018年9月推出汽车安全强化处理器Cortex-A76AE之后,12月又推出了一款新的自动驾驶汽车芯片——Cortex-A65AE。它也是面向汽车电子市场的,主要针对7nm优化,其最大特点就是支持了SMT多线程,性能吞吐率比前代高3.5倍,预计2020年上市。
 
2019第四届ADAS与自动驾驶论坛于3月21-22日在上海召开,论坛由CCIA智能网联专委会与佐思产研主办,地平线、纵目科技、中科慧眼、中电昆辰、富兰光学、创景科技等单位支持。
 
ARM的高级汽车市场经理舒杰在论坛上发表了题为“如何使自动驾驶解决方案大规模应用”的演讲。以下是演讲全文。
ARM是藏在芯片后面的 IP供应商。ARM研发IP,然后将IP授权给客户,这给予了客户很高的灵活性去设计各自的芯片。目前,ARM在全球已经有超过1500项的IP授权,基于ARM架构的芯片出货量达1250亿片,2017年基于ARM架构的芯片出货量超过210亿片。授权合作伙伴包含行业领袖、初创公司、芯片公司及OEM厂商超过500家。另外有16家顶级汽车芯片厂商授权了ARM的IP。
ARM于2002年进入中国市场,2018年ARM中国业务完成拆分,成立了由中方控股51%的合资公司。目前,ARM中国在深圳、上海和北京设有办公室,拥有独立的研发团队进行IP的自主研发。2018年11月,ARM中国首个IP“周易”人工智能平台正式发布。
1996年,ARM正式进入汽车领域,从刹车控制芯片的IP开始,到目前已发展了20多年。目前在IVI领域,85%的处理器采用ARM架构;在ADAS领域,超过65%的应用处理器采用的是ARM架构。从传统的动力系统控制、底盘控制和车身控制,到现在ADAS/IVI,都有控制芯片在采用ARM的架构。
ARM做IP的研发,需要针对行业应用有更长远的考虑,所以现在也在部署更高级别的自动驾驶计算平台需要的IP,为自动驾驶提供更好的芯片支持。ARM在研发IP的过程中,需要梳理和响应更多的业内需求,才能开发出合理的IP满足市场需求。目前,ARM与芯片厂商、操作系统供应商、应用软件开发商等合作伙伴一起协同合作,已经搭建出基于ARM的完整生态,这样才能很好地服务一级供应商和车厂。
ARM的IP从开发到上市需要一定的时间。从2017年定义IP开始, 开发IP需要两到三年时间,然后把IP产品授权给合作方将IP做成芯片,再做测试,最后到车上市,这个周期可能有六到七年,甚至七到八年。现在大家使用的很多ARM架构的芯片,它们的IP其实很早就开发出来了。由于周期特别长,ARM需要提前和合作伙伴、一级供应商以及车厂进行交流,这样才能保证最终的IP的适用性。
从自动驾驶的发展趋势看,2019年之前的自动驾驶等级大部分是L1、L2, 最多到L3。目前一些公司正在做L3+的样机,预计第一批L3+量产车型在2025年上市。L3+的真正大规模的部署需要计算平台具备服务器的计算性能,台式机的功率要求,以及笔记本的电热特性。它不能是位于后备箱的服务器。
波音787梦幻客机大约1400万行代码,而L5级别的自动驾驶可能要10亿+行代码。
如果自动驾驶车要具备相关功能,就需要有很多的控制单元,而控制单元对各个地方的算力需求是不一样的。座舱仪表的控制算力要到50K DMIPS,而底盘控制的算力需要15K DMIPS,半自动驾驶算力要求大约是350K DMIPS,所以车里面不同控制单元对算力的要求是不一样的,总体上是上升的趋势。如果到更高等级自动驾驶,算力要求会更高。
针对汽车的应用,ARM希望能从芯片IP层面就充分考虑到功能安全,这样可以帮助合作伙伴或者芯片设计商把功能安全提前考虑进去,为后续工作减少时间和成本。而ARM的“safety ready”计划,让客户在安全方面具备先发优势。ARM提供的安全包包含领先的安全特性和技术,认证过的软件组件和工具,以及鲁棒的方法论和认证支持。
ARM从去年开始陆续推出了汽车AE系列产品。AE系列产品有四大特性:第一它是专为汽车应用设计; 第二满足汽车应用特性,可以服务汽车不同算力的需求;第三加入了分核锁步(Split-Lock);第四更多IP可以扩展和升级成汽车用的芯片IP。
Cortex-A76AE就是ARM一个变革性的安全创新产品,是世界上首个集成安全功能的自动驾驶级处理器,如果用16个A76AE核,算力可达250K DMIPS,整个芯片功耗小于30瓦,这个效能是非常高的。另外,它也是ARM第一个带分核锁步功能的A系列产品,在不同应用条件下,可以合在一起做锁步备份,也可以让各个核独立运行,最高可以支持ISO26262 ASIL-D要求。
ARM结合生态合作伙伴的反馈,将锁步计算功能做到芯片里面去,不仅可以节省一部分成本,还可以让软件更加简单,而且检测故障的效率更高。
对于多种安全等级的混合应用,ARM具有灵活安全的选项及软件方案。
自动驾驶的大规模应用之前需要被消费者信任。据调查73%的美国司机害怕乘坐全自动驾驶;63%的美国成年人觉得,在走路或者骑车时跟自动驾驶汽车共用车道是不那么安全的。
因此要想提高自动驾驶的接受度,就需要考虑多方面的因素,第一要素就是传感器。传递过来的信息需要进行安全处理,这样的信息可以按ADAS和自动驾驶分为两大块。
就自动驾驶来说,数据量要比ADAS多很多,所以ARM也推出了针对高数据吞吐计算的IP——Cortex-A65AE。目前已经有客户购买了ARM的IP芯片,主要针对需要高数据吞吐计算能力的应用。
从感知到决策,可以用不同CPU的组合。M系列是最低端,比如耳机、路由用M系列比较多。R系列对实际操作要求比较高一点,执行层面用的比较多。例如Cortex-R52芯片,就是可以做到的实时计算的芯片。
说到感知层面的计算需求,需要把A76AE和A65AE结合一起做异构计算。
对于不同等级的自动驾驶,ARM都具备一定的优势。到2020-2021年,L2或者L3级别的自动驾驶系统将会有四个方面的提升,这个时候可以考虑用R52或者A76AE。
L4对性能要求更高,跟现有车相比,它有十倍的性能提升,可以考虑用A65AE等CPU。如果计算平台要求更高的算力,也可以使用不同CPU的组合,以满足计算要求;将来还可以用更大算力的核来做,比如Hercules AE就是A76AE的升级版。
如果到L5,其性能提升非常大,有可能是现有车辆计算性能的50倍,这时候就需要异构的计算架构,到时ARM的A系列、R系列,包括NPU、GPU都要做相关的支撑。
L5级别的真正产品尚未出来,ARM只有不断和车厂协调,将需求加入产品路线里,才能开发出真正适合L5的IP。
从自动驾驶的摄像头看,很多摄像头的图像处理都会用到ISP,而智能型的摄像头可以用ARM的A系列和R系列做计算。对存储、网联功能用R系列也比较多。自动驾驶的计算核心里就包括A系列高算力的核,做安全岛R系列、以及做深度学习的ML核或者GPU等。
此外,应芯片客户的需求,ARM正在规划下一代的信息安全的IP。
整个自动驾驶生态系统是复杂又广泛的,从地图、软件、工具、功能安全、数据安全、一级供应商、车厂等都包含在生态系统里面。
以自动驾驶的感知和决策为例,有应用软件的供应商,中间件的供应商,要有操作系统、信息安全平台以及通信支持等,所有这些都基于一个统一的计算架构。
ARM作为IP厂商,希望可以与越来越多的汽车软件生产商合作,以得到各种商业软件的支持,满足汽车行业应用。对于开源软件来说,几乎所有知名的汽车软件生态开源软件都是ARM的合作伙伴。
总之,
  •  市场正全力推进更高等级的自动驾驶(L3+);
  • 更高等级自动驾驶要求在服务器级处理器上运行数亿条代码;
  • ARM开发出了适合自动驾驶的处理器 Cortex-A76AE 和Cortex-A65AE;
  • 结合ISP,GPU和ML可以实现自动驾驶所要的算力和功率需求;
  • 创新者正在用ARM的技术实现更高等级的自动驾驶;
  • 围绕ARM的生态系统对大规模部署自动驾驶汽车至关重要。