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武钰:自动驾驶高性能AI芯片的平台化应用
来源:    编辑:贾宏泽  2021-06-21 13:37:35 字号   打印  收藏

  2021年6月17日-19日,由中国汽车工业协会主办的第11届中国汽车论坛在上海嘉定举办。 在6月19日下午举办的主题论坛“汽车‘芯荒’与中国对策”上,黑芝麻智能科技(上海)有限公司产品总监武钰发表了主题演讲。

  现在,汽车行业的发展处于关键的节点,从之前的传统汽车行业,逐步发展到如今自动驾驶时代,未来会进入无人驾驶或出行即服务的时代。如今,汽车行业的核心技术包含高性能芯片,人工智能软件,电子电气架构革新,和新能源车电池技术。

  整车电子电气架构也面临巨大的改变。车身上线束分布、应用复杂度、高数据流都会推动整车厂不断优化电子电气架构,从传统的分布式架构逐步发展成功能型域控制器。域控制器按功能分为网联、自动驾驶、座舱、车身和底盘。但这不是最终极的状态,未来车身上会多域融合,合并成中央计算平台。对于自动驾驶功能,从ADAS域控制器到中央计算平台演进,对芯片硬件的要求也在逐步提升。中央计算平台需要高算力,高可靠性,低时延,大带宽,支持OTA升级, 支持高精度神经网络的大SOC芯片。

  我们公司,黑芝麻,是一家专注做车规级自动驾驶芯片的国内半导体初创公司,我们的团队大都来自芯片和汽车行业。一直以来,公司的理念就是从核心IP,芯片设计,车规要求出发,做成真正能够和国外大芯片公司PK的多核异构SOC芯片。做大芯片是非常难的,需要做异构IP 配置,芯片设计验证,软件上支持多种OS和中间键,这些都很复杂。对于车规芯片的安全设计和反复验证也非常关键。这里多补充下,消费类芯片量产以后再去做车规验证和温度测试是不能真正达到车规要求的。需要在芯片设计过程中,考量车规验证和安全要求,这样做出来的芯片才能真正符合车规。

  在自动驾驶硬件系统中,黑芝麻芯片是图像处理及中央计算平台。前端可以适配不同传感器和数据输入。芯片内置车规级的ISP,处理效果HDR可以达到140DB以上。内部的神经网络加速器可以做图像处理和感知,实现目标识别或者语意分割。已经量产的A1000芯片,AI算力是40Top,多核异构架构,独立功能安全岛。制程是台积电16纳米的FinFET。这是我们产品路线图:4月份在上海车展的时候,我们宣布了A1000pro,这颗芯片的AI算力是106Tops,16纳米工艺,功耗大概是25瓦。

  芯片内部的NPU和ISP两个核心IP是黑芝麻自研,A1000内部的ISP可以处理12路摄像头,带宽30Gbps。比如,对于夜间低光照的环境情况,内部ISP可以对图像做提亮,去噪,HDR,提升图像品质。第二个IP就是NPU,专门做神经网络的卷积运算的加速核。在NPU中,我们配置了卷积运算、矩阵运算、一维非线性计算几个模块,从而完成多种神经网络加速运行。为了让客户更加灵活的使用NPU,我们提供“山海”人工智能工具平台。客户在PC或者GPU端做过训练的神经网络,可以通过“山海”人工智能工具,做量化,裁减和分析,把生成的可执行代码和参数运行在A1000的芯片上,从而更快的帮助我们的客户做算法迭代或者软件优化。

  对于芯片,黑芝麻智能一直认为车规级别认证和功能安全认证是非常重要的。因为一颗真正的车规级芯片绝对不能用消费类的产品设计来看待。我们从最初的产品设计流程就引入了车规要求和功能安全开发的要求。我们给到客户的是,满足AEC-Q100 Grade 2和ISO26262 ASIL-B的高可靠性大算力芯片。同时,作为本土芯片公司我们是非常开放的,我们跟国外芯片公司的差别就是立足本土,开放合作。我们愿意跟国内的软件商,OS提供商,Tier1和整车厂通力合作。

  最后,我播放一个场景视频,关于进出隧道,进出停车场这类光照変囮條件下我们算法的结果,因为这种场景往往也是最容易産甡图像处理问题的corner case。我的演讲就到这儿,谢谢大家。

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