為什么汽車(chē)芯片的算力需求不斷提升？為什么7nm車(chē)規制程成為高算力車(chē)規芯片的必然趨勢？國內首款7nm工藝制程高端智能座艙芯片將具備哪些獨特性能？
在近期由蓋世汽車(chē)主辦的“2021首屆智能汽車(chē)域控制器創(chuàng )新峰會(huì )”上，芯擎科技產(chǎn)品規劃管理部總經(jīng)理蔣漢平博士發(fā)表主題演講，與線(xiàn)上線(xiàn)下二十多萬(wàn)名與會(huì )者共同探討7nm高性能車(chē)規芯片算力趨勢。
車(chē)企新模式驅動(dòng)芯片算力創(chuàng )新高
蔣博士系統地闡述了作為高性能智能車(chē)規芯片的算力趨勢。他認為：芯片算力不斷創(chuàng )新高，很大程度上是源于車(chē)企對新商業(yè)模式的思考。車(chē)企現在產(chǎn)生了一個(gè)新模式，即在車(chē)內進(jìn)行硬件預埋后，通過(guò)OTA軟件升級來(lái)適配多樣化的用戶(hù)場(chǎng)景和不同安全等級輔助駕駛與自動(dòng)駕駛功能的逐步迭代，車(chē)企不再把算力與不同價(jià)位的車(chē)型進(jìn)行硬件平臺的分級分步實(shí)施，而是先把算力預埋進(jìn)去，之后再去升級它的功能。同時(shí)，車(chē)企對算力的要求比我們想象的迭代還要快，也就是在這樣背景下，為了滿(mǎn)足現有車(chē)企客戶(hù)越來(lái)越旺盛、越來(lái)越急迫對算力要求，高算力芯片已經(jīng)成為汽車(chē)“新四化”（電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化、共享化）的核心驅動(dòng)力。
高算力車(chē)規芯片是電子電氣架構快速演變的主賽道
電子電氣架構和算力的增長(cháng)趨勢如上圖所示。電子電氣架構也就是我們常說(shuō)的E/E架構，實(shí)際上定義了車(chē)內ECU之間的連接關(guān)系和網(wǎng)絡(luò )拓撲結構。左圖是博世公司對汽車(chē)電子電氣架構趨勢的研判，這已成為電子電氣架構演變的行業(yè)共識。
最下面一層是經(jīng)典的分布式架構——每個(gè)ECU對應一個(gè)或者多個(gè)功能，各自運行一套獨立的軟件。這個(gè)階段每個(gè)ECU的控制和計算單元基本都是MCU，微控制器，從單一功能MCU到多功能MCU，算力基本在幾十到幾百DMIPS的量級。完全分布式的架構在應對復雜功能也就是需要多個(gè)ECU協(xié)同的時(shí)候會(huì )比較復雜，越多的ECU參與，會(huì )成倍增加ECU之間的交互，每個(gè)ECU可能分屬不同的供應商，運行不同的軟件棧，協(xié)同和聯(lián)調的工作非常繁復，所以在傳統汽車(chē)上增加一個(gè)復雜功能是一個(gè)非常漫長(cháng)的過(guò)程。為了緩解這種問(wèn)題，E/E架構引入了“域”的概念，也就是第二層所展示的架構，“域”把相近功能的ECU統一在同一個(gè)域控制器底下，這個(gè)域內的交互和決策由這個(gè)域控制器來(lái)完成，這相當于第一個(gè)階段的計算集中化。今天的很多汽車(chē)都采用的是這種架構，隨著(zhù)汽車(chē)行業(yè)以及電子行業(yè)的發(fā)展，出現了相近域的融合，比如底盤(pán)和動(dòng)力域，這兩個(gè)域對功能安全和信息安全的要求相近。域控制器對算力的要求相對更高，在這個(gè)階段域控制器也從MCU進(jìn)化到了CPU，算力基本在1K到小幾十K DMIPS的量級。
再上一層是中央計算的架構，這個(gè)架構中的中央計算單元會(huì )成為全車(chē)的最高決策中心，算力進(jìn)一步集中，基本在幾十到幾百K DMIPS的量級。另外，無(wú)論是娛樂(lè )域還是ADAS域，智能化的需求都需要配合不同的硬件加速單元，去做計算密集型的任務(wù)。比如，娛樂(lè )域需要強大的GPU做圖形圖像的渲染，3D建模等。再比如自動(dòng)駕駛需要人工智能的深度學(xué)習算法，算力的膨脹速度非常驚人，即便是L3以下級別的輔助駕駛也需要數T到數十TOPS的算力匹配，L3及以上級別的自動(dòng)駕駛算力需求基本都在上百TOPS。
最上層的云計算架構，需要整個(gè)交通基礎設施，5G以及車(chē)聯(lián)網(wǎng)生態(tài)成熟之后才能慢慢實(shí)現，是個(gè)非常龐大的系統工程，即便在云計算的架構下一些實(shí)時(shí)性高的計算也需要本地算力的支撐，并不能完全依賴(lài)云端，本地算力依然還是增長(cháng)的趨勢。
車(chē)規芯片算力的差異化實(shí)現提高算力預埋的效率
蔣博士同時(shí)強調：高算力的預埋需要針對數據類(lèi)型、應用場(chǎng)景和算法優(yōu)化，提供差異化的算力實(shí)現單元的SOC實(shí)現。在典型的SoC中異構計算包含CPU，GPU，DSP和NPU。在處理智能任務(wù)時(shí)，他們擅長(cháng)的任務(wù)也各不相同。CPU擅長(cháng)邏輯控制和通用計算，在智能任務(wù)方面可以用來(lái)做圖像的前后處理，多傳感器的感知融合，以及最終的決策。GPU擁有非常多的計算單元，擅長(cháng)做并行計算、圖形渲染，也可以用來(lái)做圖像的前后處理。DSP擅長(cháng)信號處理，針對不同的場(chǎng)景有音頻或者視覺(jué)的DSP，可以做語(yǔ)音和視覺(jué)的前后處理，也可以做雷達信號處理。NPU主要擅長(cháng)做大量的矩陣運算，適合用于深度學(xué)習比較擅長(cháng)的領(lǐng)域，比如語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言處理、視覺(jué)感知，此外，雷達信號處理現在也出現了很多深度學(xué)習的算法。
7nm車(chē)規制程是高算力車(chē)規芯片的必然趨勢
7nm工藝的成熟速度是有史以來(lái)最快的，技術(shù)的亮點(diǎn)更加在于對良率的控制，7nm工藝紛紛被高算力應用領(lǐng)域所使用，相比起16nm節點(diǎn)工藝，7nm可以提供3.3倍的門(mén)電路密度，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，成本的優(yōu)勢隨著(zhù)生產(chǎn)能力與良率的提升正在快速呈現。
蔣博士給出了主流高算力應用場(chǎng)景的芯片制程演進(jìn)趨勢，并總結了7nm 工藝節點(diǎn)的四大優(yōu)勢：
1、芯片集成度更高。單位面積的晶圓上可以放置更多的邏輯門(mén)。同時(shí)封裝面積變小，節約了晶圓成本和封裝成本。進(jìn)一步節約了成品芯片在單板上所占的面積。使得相同大小的電子產(chǎn)品功能更多，速度更快。
2、芯片耗電量更低。同樣大小的邏輯電路做出來(lái)，用更先進(jìn)的工藝會(huì )導致耗電量更低。
3、響應速度更快。單管開(kāi)斷速度更快，同樣的邏輯電路能夠跑到的主頻更高，主頻高，性能肯定會(huì )大幅提升。
4、設計難度更大。為何設計難度大是優(yōu)點(diǎn)呢？難度高，增加了電子行業(yè)的“馬太效應”，強者越強，弱者恒弱。護城河加大，行業(yè)壁壘增高，后來(lái)者難以攀登。
SE1000：國內首款7nm工藝制程高端智能座艙芯片
蔣博士還重點(diǎn)介紹了芯擎在研的車(chē)規智能座艙芯片SE1000的規格：SE1000是國內首款7納米工藝制程高端智能座艙芯片，是采用業(yè)界領(lǐng)先的7納米工藝制程設計的新一代高性能、低功耗車(chē)規級智能座艙芯片，賦能日益豐富的車(chē)載信息娛樂(lè )系統。高性能定制CPU集群，通過(guò)面向異構計算而精心設計的SOC系統，可以為用戶(hù)提供卓越的性能體驗。內置高性能嵌入式AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理單元，提供更多個(gè)性化的智能語(yǔ)音、機器視覺(jué)及輔助自動(dòng)駕駛體驗。新一代多核心的圖形處理單元，可以動(dòng)態(tài)根據負載進(jìn)行資源分配；一機多屏多系統，支持多高分辨率屏幕同時(shí)輸出；內置高性能音頻信號處理單元及豐富的音頻接口，為用戶(hù)提供豐富超凡的音視頻娛樂(lè )體驗。
安全性是汽車(chē)產(chǎn)品的生命線(xiàn)。芯擎自主開(kāi)發(fā)實(shí)現了汽車(chē)功能安全（SAFETY）和信息安全體系（SECURITY），并準備通過(guò)ISO26262標準認證。該款產(chǎn)品獨特的安全孤島核心（SAFETY ISLAND）為系統提供了冗余和實(shí)時(shí)的保護，滿(mǎn)足汽車(chē)芯片對功能安全和信息安全更加嚴格的標準的要求,為車(chē)載應用提供了安全保證。