В разработке интеллектуальных автомобилей автономные системы вождения являются одной из самых сложных технологий сегодня. Сегодня каждый электромобиль использует примерно более 1000 полупроводников, из которых SOC является важным полупроводником для технологии автономного автономного вождения и мультимедийных систем, и они часто требуют наиболее продвинутой технологии полупроводников для достижения расширенных вычислительных возможностей. Однако по мере того, как вычислительная мощность увеличивается в геометрической прогрессии, стоимость автономных водительских чипов неизбежно будет значительно увеличиваться. Это создает серьезную проблему для популяризации технологии автономного вождения. В конце концов, автомобиль по -прежнему является конечным продуктом в окончательном анализе, и существуют строгие соображения по стоимости и энергопотреблению.
Чтобы решить эту проблему, использование дизайна чипов для создания высокопроизводительных автомобильных чипов стало возможным решением. Чисы являются модульным подходом, основанным на гетерогенной интеграции, которая позволяет масштабироваться количество транзисторов и других компонентов, не касаясь физических ограничений одного чипа. Он реализуется в различных суперкомпьютирующих приложениях, и автомобили не могут быть оставлены позади.
Причины, по которым автономные водительские чипы подходят для дизайна чипов, в основном основаны на следующих аспектах:
1) Требования к производительности: Автономные системы вождения требуют чрезвычайно высокой вычислительной мощности для обработки больших данных из различных датчиков (таких как камеры, радар, лидар и т. Д.). Проектирование чипов позволяет более гибкой комбинации различных перерабатывающих единиц (таких как процессор, графический процессор, NPU) для удовлетворения этих высокопроизводительных потребностей.
2) Экономическая эффективность: автономные системы вождения требуют эффективного управления энергопотреблением для расширения крейсерского диапазона электромобилей. Проектирование чиплетов может управлять энергопотреблением более эффективно и повысить общую энергоэффективность, интегрируя различные функции на несколько меньших чипов, чем в одном крупном чипе.
3) Эффективность экономии: производство крупных сложных систем на чипе (SOC) стоит дорого, а показатель дефектов во время производства может быть выше. Дизайн чиплета может снизить производственные затраты и показатели дефектов, используя несколько небольших компонентов чипа с различными процессами, что снижает общие затраты. Несмотря на то, что более низкие затраты на производство будут частично компенсированы более высокими затратами на упаковку, в целом ожидается использование чипсов сэкономит до 40% по сравнению с традиционными монолитными конструкциями.
4) Настройка и масштабируемость. Интеллектуальная технология вождения постоянно развивается в сторону уровня L2/L3/L4, а различные модели автомобилей имеют разные требования для чипов. Им нужно использовать несколько чипов? В связи с этим дизайн чиплета обеспечивает более гибкую настройку и расширение автономных систем вождения. В зависимости от потребностей различных моделей и автономных уровней вождения могут быть выбраны различные комбинации чипов, чтобы обеспечить наилучшую производительность и функциональность.
5) Адаптивность к технологическому прогрессу: в быстро развивающейся области технологии автономного вождения дизайн чип дает возможность быстрее адаптироваться к новым технологиям. Например, конкретный блок обработки может быть обновлен индивидуально без замены всей системы.
6) Производители автомобилей участвуют в определении чипов: в настоящее время, чтобы контролировать свою собственную судьбу, многие производители автомобилей перестали делать чипсы, а чип дает производителям автомобилей возможность участвовать в определении и проектировании чипов, а также даже на возможность доминировать в ключевых чипах.
С точки зрения исследований и разработок технологии автомобильных чиплетов, Япония очень мощная. 1 декабря 2023 года 12 ведущих компаний в Японии сформировали группу под названием «Automotive Advanced Soc Research» (ASRA) и начнут устанавливать SOCS в автомобилях с массовым производством с 2030 года. Эти чипы будут сосредоточены на разработке ускорителей искусственного интеллекта, графических двигателей и улучшенных компьютерных способностей и планируются достичь массового производства в 2030 году. Honda, Mazda и Subaru. Кроме того, поставщики чипов, такие как Renesas Electronics, Mirise Technologies и Socionext, а также поставщики первого уровня, такие как Denso и Panasonic Automotive Systems, также участвовали и совместно занимали исполнительными директорами. В то же время также участвуют такие компании, как системы проектирования Cadence и Synopsys, предоставляя необходимые инструменты разработки EDA (электронная разработка проектирования) для дизайна чипов. Особенно стоит упомянуть, что Renesas Electronics приняла небольшую архитектуру чипов в своей высокопроизводительной Automotive Soc R-Car Car Pifty Generation.
Список желаний (0 пунктов)