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當前，車載市場正處于高速增長的狀態。據行業數據顯示，汽車整體市場每年都能維持8%～10%的增長，其中車內人機界面（HMI）每年8%左右的增長；ADAS增長率能到10%左右。差異性很大的一部分來自芯片。此前，汽車芯片一直由傳統的芯片玩家把持。隨著電氣化向前發展，越來越多的新玩家開始進入，其中包括眾多的OEM和ODM。此外，傳統移動設備領域內的玩家，也開始切入到汽車市場。雖然不同玩家的發力點可能不太一樣，但大家都非常看好汽車市場的增長。在智能駕駛的時代，車載芯片的功能安全至關重要。隨著汽車的自主化程度越來越高，人們更加重視汽車能夠以適當的方式去檢測和處理故障的能力。近日，全球領先的硅知識產權（IP）提供商Imagination Technologies（以下簡稱“Imagination”）推出了全新一代用于車載智能和交互的汽車圖形處理器GPU產品Imagination DXS GPU。

全新的 DXS 是一款可擴展、靈活的 GPU IP，專為處理駕駛艙、信息娛樂和高級駕駛輔助系統中的圖形和計算工作負載而打造。該處理器在分布式安全性方面引入了多項新的創新，消除了在處理器上實現 ASIL-B 等級功能安全的額外開銷。Imagination GPU產品管理總監章政表示：“DXS關鍵創新就是功能安全，即采用了全新的分布式安全機制解決方案，可以把傳統功能安全實現方式的代價基本上拿掉，然后沒有性能損失。”

車載芯片的功能安全是大趨勢。功能安全就是要確保芯片功能按照要求去運行，并不是車在路上怎么保持安全，而是說芯片能按照功能設計的預期去執行。而且功能安全有等級區分，不同安全等級的任務同時在運行，如速度顯示，路上行人和障礙物顯示，都有功能安全的要求。如果一輛汽車不能按照產品設計功能去執行，那這汽車可能就會失效，很多潛在危險就有可能會威脅到駕駛員、乘客、路人等。

分布式安全機制解決方案

根據 ISO 26262 汽車安全完整性等級（ASIL）體系，汽車上運行的所有功能都要根據潛在風險進行等級認證。汽車制造商及其供應商必須確保支持該功能實現的組件都符合故障檢測和處理的必要標準，其中 ASIL-A 等級的要求最低，ASIL-D 等級的要求最全面。

對于芯片的功能安全，最重要的成本來自于面積。因為實現任何一個新的功能，它都需要增加新的芯片面積。目前市面上主要有兩種實現方法：一是雙核鎖步法，硅片面積增加 100%；二是工作負載重復法，安全工作負載性能減半。這兩種方法對于汽車廠商和芯片廠商都是有明顯弊端。主要是因為成本，因為芯片面積增加一倍或者是性能降低為二分之一，對于廠商來說它的成本也就增加了一倍。

但是安全很重要。 DXS 采用了全新的“分布式安全機制”解決方案，幾乎完全消除了以前的其他功能安全方案實現機制帶來的性能以及片芯面積損失，使 DXS 僅僅額外消耗了大概10%的面積，用10%的面積帶來了100%性能，實現了 ASIL-B 功能安全。

分布式安全機制對GPU性能的影響幾乎為零，而面積代價極低。那么，怎么做到的呢？據介紹，DXS利用了GPU兩個很的特征，即處理器固有的并行機制，以及任何線程都不會被完全利用的事實。DXS獲得專利的機制將這些線程組合成對，并在空閑時注入安全測試，從而在 ASIL 標準設定的時間范圍內識別故障。比如GPU設計來說，50%的功能安全來源于內存，如Cache或者SRAM。而難點其實是在剩下的50%，即邏輯模塊，需要迅速地的定位錯誤模塊，并上報。這才是實現功能安全的難點所在。DXS怎么實現的呢？就是通過分布式的安全機制，通過一個周期性的檢查方式來尋找這些模塊里面是否有錯誤，如果有錯誤就會上報。

在此次發布會上，EETOP編輯也特別請教了有關分布式安全機制解決方案的實現問題。章政表示：“這只是最關鍵的執行部分。當然，我們還有其他的機制來保證這個邏輯模塊以及存儲模塊的功能正確。”比如像素（pixel）階段，有分塊區域（tire region）保護。通過生成一個圖庫的CRC碼, 在接收端計算和比較CRC碼,來保證它在傳輸過程中不發生的錯誤。比如在接口上做parity校驗，在發送和接收的時候來比較校驗的結果是否一致，從而保證傳輸過程中能及時發現錯誤。

章政補充說：“當然，這個DSM機制不單單可以用于車載電子，對于其它有功能安全要求的領域，比如航空、醫療和工業，它都可以適用的。我們還將會一直去優化這個機制，一直不斷地去演化，讓它越來越高效，覆蓋的范圍越來越廣”

架構創新帶來硬件性能50%的提升

今天的AI算法當然是性能越高越好，但是我們必須要面對一個現實，就是目前的半導體技術還面臨著帶寬和工藝節點的瓶頸，以及高昂的成本。所以在這個時候，就必須要進行架構上的創新，在有限的資源下, 來更好地處理日益增長的計算能力需求。

傳統油車通常采用分布式架構，不同模塊可能都有專用ECU來控制。隨著汽車電氣化的推進，這種傳統的模塊化架構已經不能適應電氣化發展的要求。開發者們根據移動系統的經驗，一開始就考慮能不能把傳統的ECU通過虛擬化的方式，讓它更模塊化、更簡單化，然后可以通過遠程升級（OTA）的方式來不斷升級車的功能。章政分享說：“所以現在的車不單單是一個靜態的產品，還是一個動態產品。比如特斯拉就不斷地升級它的FSD芯片，來提高駕駛體驗。”

智能汽車大體是基于中央計算架構，通過虛擬化方式壓縮ECU數量。同時這個虛擬化帶來了片內信息傳輸，從而減少了車內ECU連線，減少了工序和汽車重量。除此之外，傳統汽車都是通過CAN總線連線，它的數據通信率比較低；現在的車廣泛采用以太網技術，這種方式，容量高，速度快，產品成熟，產業鏈也比較成熟，成本也更低。綜合來看，通過中央計算架構和虛擬化方式，可以壓縮線束成本，壓縮ECU成本，并提高整體通信效率，可以通過OTA給用戶帶來更好的用戶體驗。

DXS 是非常靈活的GPU，它采用了在 D系列 PowerVR 架構中引入的相關特性，如流水線數據主控和2D雙速紋理處理，從而在性能效率上比上一代汽車 GPU IP 提高了20%，并確保其在實際基準測試中的表現優于競品 IP 內核。Imagination的PowerVR GPU原生可以支持多到8個虛擬機，并可以完成基本上車上的所有任務。同時，它非常靈活，可以提供非常高效率的渲染工作，完成3D的渲染效果。它還是一個非常高性能的計算核，可以完成非常復雜的ADAS算法計算。

Imagination多核技術可實現兩核、三核和四核配置，而內核之間的低帶寬總線和對隔離的支持，也使IMG DXS 可適用于多晶粒芯片（chiplet）。據介紹，DXS 處理器峰值性能比 Imagination 上一代汽車 GPU IP 提高 50%，算力可從單核 0.25 TFLOPS 的配置，擴展到 1.5 TFLOPS 的處理能力，可以支持車內所有的屏幕娛樂和交互能力。

章政介紹說：“相對于上一代GPU產品，因為DXS中增加了一個新的SPU單元，使整個硬件性能提升了50%。而且因為我們采用了新的設計，DXS 就可以跑在新的工藝節點上。我們此次發布的DXS GPU的典型工藝節點是5納米，比上一代系統運行的頻率更高。”

全新計算庫和人工智能工具包

AI其實就是起源于GPU，主要是因為其能提供高算力。DXS GPU也可以為AI計算提供支持。在用于FP16半精度浮點計算時，DXS能提供12 TFLOPS的性能；對于int 8精度，可以提供24 TOPS的性能。章政表示：“這些數據還只是跑在1G主頻上面，如果芯片設計公司的后端條件允許，DXS可以跑到1.2G甚至1.5G的主頻，那么它的性能會更高。”

今天的AI算法當然是性能越高越好，但是我們必須要面對一個現實，就是目前的半導體技術還面臨著帶寬和工藝節點的瓶頸，以及高昂的成本。所以在這個時候，我們必須要進行架構上的創新，在有限的資源下來更好地處理日益增長的計算能力需求。

章政解釋說：“這也是我們為什么要推出FP16這種功能的原因。”對于大部分AI工作負載，FP16就可以滿足。在往上FP32的精度可以更高一些，但代價是帶寬會增加一倍，系統可能沒法提供這么高的帶寬。Imagination的做法是，增加一個雙速率（dual rate）的FP16單元，同時再增加一個SPU，那么FP16工作負載就可以增加三倍的算力，性能就比上一代提高了三倍。章政補充到：“我們不單單是增加FP16了，我們也支持FP32和int8。”

與硬件同時開發的還有一套新的計算庫（imgBLAS、imgNN、imgFFT），它可幫助軟件開發人員實現高達 80% 的 GPU 利用率。這也將加速常見計算工作負載的處理，如計算機視覺和 ADAS 系統感知數據的預處理和后處理。?這些庫與新的參考工具包（oneAPI和TVM）相結合，創建了一個基于開放標準的實用軟件棧，軟件開發人員可以利用該軟件棧輕松地將其計算應用移植到基于 Imagination IP 的硬件上，并最大限度地提高其性能。?

對一些典型的工作負載，DXS的AI性能相對于前一代產品提高了將近十倍。這種提升很大的一部分來自于軟件的支持和協同。章政分享說：“計算庫（compute library）大概提高了2到4倍的性能。我們完善的計算庫主要實現了帶寬的節省，和片上內存的優化；同時把所有的計算盡量保持在片上，避免了在不同的計算空隙之間把數據來回搬移。這樣不但能節省了帶寬，也降低了能耗，因為現在數據的遷移是能耗的大頭。”

結束語

據介紹，DXS已經完全具備了商用的能力并已進行授權。DXS有多種不同的配置，涵蓋從座艙到L2/L3自動駕駛的需求. 最低端IMG DXS 8-256 MC1主要用于低成本的HMI應用，最高端的IMG DXS-48-1536 MC4滿足ADAS的這個需求。

Imagination是全球領先的硅知識產權（IP）提供商，在車載行業已經耕耘了二十多年，迄今總出貨量高達130億顆配備有Imaginatin GPU的產品，其中有3.95億顆器件被安裝在車上。Imagination在車載特別是座艙和infotainment部分是全球第一的IP提供商。

GPU在汽車中的角色不再僅限于圖形處理。在軟件定義汽車時代中，硬件設計需要具有長期屬性，這促使硬件設計人員去選擇靈活且可編程的處理器；這些處理器不僅可以處理當前的人工智能工作負載，而且還能適應未來出現的新需求。因為GPU是可編程的，也可以提供巨大的算力，所以當新的自動駕駛算法或者新的功能出現的時候，就可以很快實現新功能。