分布式控制意味着分布式智能
由于摄像头的安装位置以及对局部传感器中枢的需求,汽车设计人员总是规划在车体内采用了大量的分布式智能。尽管如此,诸如Nvidia Tegra等多核多线程处理器的早期支持者都认为,要把大部分智能都集中在仪表板中或者附近,尽管是为了高度并行的CPU工作于对象识别。现在,先进的ADAS在辅助驾驶汽车和三级自主驾驶汽车的完全自主性之间的模糊界限已经引起人们的注意,回到分布式智能,其中CPU、GPU和神经网络处理器在车体内提供了多个管理和控制点。这种转变意味着可编程架构的更多机会存在于全面覆盖的SoC设计之外。
现在,ADAS处理器市场每年增长超过25%。这种增长是由于从自动紧急制动、换道辅助和自适应巡航控制等功能开始,ADAS功能已从豪华车辆转移到中型和入门级车辆 - 这些功能将在下个十年中期之前被普遍使用。与此同时,三级自动驾驶汽车将于2018年在诸如宝马17等豪华平台上推出,而全自动五级汽车可能在2022年之前可供商业销售。随着自主驾驶平台从三级发展到四级和五级,传感器中枢、摄像头和激光雷达/雷达设备将遍布整个车辆,并且每个都需要本地控制。
这种控制模式在业界产业整合中已经清晰可见,如高通公司对恩智浦发起的收购、以及英特尔对Mobileye的收购,处理器领域将由那些致力于将开发生态系统引导至特定专业领域的大型供应商占据主导地位 — 英特尔采用服务器加机器学习模式,英伟达采用GPU /机器学习模式,高通采用以蜂窝移动通信为中心的模式,增加了恩智浦Cognivue和i.MX处理器。例如 Ceva、Cadence / Tensilica、Synopsys / ARC和VeriSilicon等IP开发人员将尝试通过其在特殊处理器内核方面的专业技术来颠覆封闭模式。与此同时,如Broadcom、Valens和Marvell等网络专家将寻求围绕以太网主干网络来定义汽车架构。
这样的市场格局与企业网络演变成数据中心的时代有些相似。以处理器为中心的半导体供应商试图定义一个完整的系统架构,但设计领域则展示了多样化的狂野西部(Wild-West)风格,其中用不同的逻辑套件来为一家组件供应商(以及OEM或汽车制造商)提供样品从而创建特有的优势。在这样的环境中,配置为IP的可编程逻辑(如Achronix的Speedcore eFPGA)将扮演重要角色,不仅在近期辅助驾驶和自动驾驶汽车开发方面是这样,而且在这两种类型的车辆多年来的分布式处理器开发发面亦是如此。
Speedcore eFPGA IP提供了其他优势,例如通过写入CPU缓存而不是片外内存来最大限度地减少CPU中断。 CAN设计中所需的BIST威廉希尔官方网站
通常占总ASIC威廉希尔官方网站
的10%至15%,由于支持BIST的威廉希尔官方网站
可以在eFPGA内可编程,所以在许多情况下这些威廉希尔官方网站
可以被省去。 另外,eFPGA可以提供片上探测功能来进行诊断。对于现有的基于ASIC的、无需更换FPGA的系统设计,Speedcore IP所具有的灵活性将支持对新算法进行编程,从而延长了现场已部署的ASIC的使用寿命。在5G蜂窝网络现有设计中使用Speedcore IP也将使该架构成为未来V2X通信接口的理想型选择。
在未来的全自动和先进辅助驾驶车辆中,存在几十个甚至数百个分布式CPU。 用于将汽车子网连接在一起的外设处理功能可由ASIC、SoC或传统FPGA提供服务。 但是,Speedcore eFPGA IP的引入提供了传统FPGA所不具备的,在延迟、安全性、带宽和可靠性等方面的优势。
分布式控制意味着分布式智能
由于摄像头的安装位置以及对局部传感器中枢的需求,汽车设计人员总是规划在车体内采用了大量的分布式智能。尽管如此,诸如Nvidia Tegra等多核多线程处理器的早期支持者都认为,要把大部分智能都集中在仪表板中或者附近,尽管是为了高度并行的CPU工作于对象识别。现在,先进的ADAS在辅助驾驶汽车和三级自主驾驶汽车的完全自主性之间的模糊界限已经引起人们的注意,回到分布式智能,其中CPU、GPU和神经网络处理器在车体内提供了多个管理和控制点。这种转变意味着可编程架构的更多机会存在于全面覆盖的SoC设计之外。
现在,ADAS处理器市场每年增长超过25%。这种增长是由于从自动紧急制动、换道辅助和自适应巡航控制等功能开始,ADAS功能已从豪华车辆转移到中型和入门级车辆 - 这些功能将在下个十年中期之前被普遍使用。与此同时,三级自动驾驶汽车将于2018年在诸如宝马17等豪华平台上推出,而全自动五级汽车可能在2022年之前可供商业销售。随着自主驾驶平台从三级发展到四级和五级,传感器中枢、摄像头和激光雷达/雷达设备将遍布整个车辆,并且每个都需要本地控制。
这种控制模式在业界产业整合中已经清晰可见,如高通公司对恩智浦发起的收购、以及英特尔对Mobileye的收购,处理器领域将由那些致力于将开发生态系统引导至特定专业领域的大型供应商占据主导地位 — 英特尔采用服务器加机器学习模式,英伟达采用GPU /机器学习模式,高通采用以蜂窝移动通信为中心的模式,增加了恩智浦Cognivue和i.MX处理器。例如 Ceva、Cadence / Tensilica、Synopsys / ARC和VeriSilicon等IP开发人员将尝试通过其在特殊处理器内核方面的专业技术来颠覆封闭模式。与此同时,如Broadcom、Valens和Marvell等网络专家将寻求围绕以太网主干网络来定义汽车架构。
这样的市场格局与企业网络演变成数据中心的时代有些相似。以处理器为中心的半导体供应商试图定义一个完整的系统架构,但设计领域则展示了多样化的狂野西部(Wild-West)风格,其中用不同的逻辑套件来为一家组件供应商(以及OEM或汽车制造商)提供样品从而创建特有的优势。在这样的环境中,配置为IP的可编程逻辑(如Achronix的Speedcore eFPGA)将扮演重要角色,不仅在近期辅助驾驶和自动驾驶汽车开发方面是这样,而且在这两种类型的车辆多年来的分布式处理器开发发面亦是如此。
Speedcore eFPGA IP提供了其他优势,例如通过写入CPU缓存而不是片外内存来最大限度地减少CPU中断。 CAN设计中所需的BIST威廉希尔官方网站
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在未来的全自动和先进辅助驾驶车辆中,存在几十个甚至数百个分布式CPU。 用于将汽车子网连接在一起的外设处理功能可由ASIC、SoC或传统FPGA提供服务。 但是,Speedcore eFPGA IP的引入提供了传统FPGA所不具备的,在延迟、安全性、带宽和可靠性等方面的优势。
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