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自動(dòng)駕駛域控芯片內(nèi)部架構(gòu)與性能影響

智能汽車(chē) 自動(dòng)駕駛
本文將對(duì)有關(guān)智能駕駛芯片內(nèi)部結(jié)構(gòu)做較為詳細(xì)的剖析,旨在為智能駕駛中央域控制器設(shè)計(jì)過(guò)程中需要考慮的問(wèn)題提供支撐。

近年來(lái),汽車(chē)新四化的腳步已勢(shì)不可擋,也給汽車(chē)電子帶來(lái)了深刻的變革,逐漸過(guò)渡到軟件定義汽車(chē)的時(shí)代,汽車(chē)的軟件代碼量和復(fù)雜度都在快速增長(zhǎng)。毫無(wú)疑問(wèn)穩(wěn)定可靠的軟件運(yùn)行必須依靠足夠強(qiáng)大的整車(chē)硬件作為支撐,而硬件的核心就是汽車(chē)芯片。智能汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展越來(lái)越需要性能強(qiáng)勁的芯片來(lái)推進(jìn)。自動(dòng)駕駛芯片,本質(zhì)上是一種包含處理器和控制器的高算力功能芯片,目前已量產(chǎn)商用的自動(dòng)駕駛芯片基本處于高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)階段,可實(shí)現(xiàn)L1-L2級(jí)輔助駕駛,通常這類(lèi)自動(dòng)駕駛域控制器所采用的芯片不需要太高的AI算力,更多的是應(yīng)用邏輯算力進(jìn)行相應(yīng)的邏輯運(yùn)算。為了滿足當(dāng)前和未來(lái)的系統(tǒng)架構(gòu)發(fā)展和整車(chē)功能需求的爆發(fā)式增長(zhǎng),IT技術(shù)的滲透結(jié)合逐漸加快了多核大算力處理器的發(fā)展,本文將對(duì)有關(guān)智能駕駛芯片內(nèi)部結(jié)構(gòu)做較為詳細(xì)的剖析,旨在為智能駕駛中央域控制器設(shè)計(jì)過(guò)程中需要考慮的問(wèn)題提供支撐。

 

CPU邏輯運(yùn)算核未來(lái)智能汽車(chē)電子電器架構(gòu)和整車(chē)功能越來(lái)越復(fù)雜,需要計(jì)算能力更強(qiáng)大的硬件來(lái)支持越來(lái)越復(fù)雜的軟件功能,這些軟件功能需要更多并行計(jì)算能力,相同時(shí)間片內(nèi)支持運(yùn)行多個(gè)任務(wù)的串行計(jì)算,系統(tǒng)優(yōu)化響應(yīng)能力,協(xié)調(diào)資源調(diào)配。這一系列功能性能需求就越來(lái)越需要多核處理器的支持,多核處理器從內(nèi)核架構(gòu)上主要分為:同構(gòu)和異構(gòu)處理器兩類(lèi)。在對(duì)功耗要求很?chē)?yán)格的車(chē)載域控制器中,通常采用的多核SoC是由CPU內(nèi)核和其它內(nèi)核集成的異構(gòu)多核架構(gòu)。

 

一般地,對(duì)于未來(lái)智能汽車(chē)域控單元的芯片SoC而言,要求適配下一代智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)架構(gòu)設(shè)計(jì),需要更多適用于生成多個(gè)線程的應(yīng)用,或是執(zhí)行流媒體數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用。并且由于在處理流媒體數(shù)據(jù)時(shí),必須實(shí)現(xiàn)流水線的并行處理,處理獨(dú)立數(shù)據(jù)時(shí),必須利用多個(gè)線程執(zhí)行。以上這些需求就必然發(fā)展為集成多個(gè)同類(lèi)型CPU內(nèi)核和其它加速器內(nèi)核的架構(gòu)。由于GPU內(nèi)核擅長(zhǎng)浮點(diǎn)運(yùn)算,可以用于圖形渲染處理,不僅可用作的矢量處理器,也可以采用GPU內(nèi)核來(lái)彌補(bǔ)CPU內(nèi)核的缺陷,用它來(lái)處理CPU內(nèi)核所不擅長(zhǎng)的那些工作。但GPU的缺陷也很明顯,即無(wú)法單獨(dú)工作,必須由CPU進(jìn)行控制調(diào)用才能工作。嚴(yán)格意義上說(shuō),GPU是一種高性能的CPU運(yùn)算單元。對(duì)于車(chē)載芯片選型而言,需要重點(diǎn)關(guān)注與CPU邏輯運(yùn)算相關(guān)的幾個(gè)指標(biāo)。

1、邏輯算力CPU的邏輯算力與CPU的核心的個(gè)數(shù),核心的頻率,核心單時(shí)鐘周期的能力三個(gè)因素有直接關(guān)系。對(duì)于多核異構(gòu)CPU而言,其整體算力可看成是多個(gè)核算力的總和。CPU的邏輯算力將直接影響SOC芯片的感知處理能力,總體表現(xiàn)為對(duì)于前端感知的原始目標(biāo)(圖像、激光點(diǎn)云等)的前融合處理(這里不包含AI感知運(yùn)算)。而整體來(lái)講,前融合所消耗的邏輯算力可以占據(jù)整個(gè)邏輯算力的50%以上。因此,確保前端AI芯片有具備足夠算力的CPU內(nèi)核是極為重要的。因?yàn)閷?duì)于后端MCU進(jìn)行的規(guī)控來(lái)說(shuō),基本上都是采用的比較少的邏輯算力的芯片進(jìn)行規(guī)劃控制、決策執(zhí)行的處理過(guò)程。這里需要指出一點(diǎn),很多tier1提供的解決方案是針對(duì)邏輯或AI算力不充足的情況下是不斷增加同類(lèi)型的AI芯片來(lái)實(shí)現(xiàn)算力擴(kuò)充,實(shí)則完全沒(méi)有必要,這里不僅成本增加,且功耗也會(huì)隨著增加的芯片而增大。因此,我們?cè)谶M(jìn)行域控制器設(shè)計(jì)中不僅需要考慮到前端SOC的AI算力是否足夠,也需要充分考慮其邏輯算力是否滿足需求,判定在當(dāng)前架構(gòu)下AI算力已滿足性能需求,但是邏輯算力不夠,可通過(guò)單獨(dú)擴(kuò)展相應(yīng)的邏輯算力加速芯片作為補(bǔ)充。

2、主頻也叫時(shí)鐘頻率,單位是MHz(或GHz),用來(lái)表示CPU的運(yùn)算、處理數(shù)據(jù)的速度。基本上可以認(rèn)為主頻就很大程度上決定著CPU的運(yùn)行速度,進(jìn)一步地決定著對(duì)于邏輯運(yùn)算單元的處理效率。在芯片選型中,我們需要充分考慮到對(duì)于CPU運(yùn)算效率的需求,盡量選擇主頻較高的CPU。

3、緩存(CACHE)大小及速度緩存是用來(lái)存儲(chǔ)一些常用或即將用到的數(shù)據(jù)或指令,其結(jié)構(gòu)和大小對(duì)CPU速度的影響非常大,就當(dāng)需要這些數(shù)據(jù)或指令的時(shí)候直接從緩存中讀取,這樣比到內(nèi)存甚至硬盤(pán)中讀取要快得多,能夠大幅度提升CPU的處理速度。

4、工作電壓CPU的工作電壓直接影響著其運(yùn)行時(shí)的功耗大小,CPU所分擔(dān)的功耗直接影響著整個(gè)SOC的功耗大小。TPU/NPU/BPU AI運(yùn)算核對(duì)于域控制器AI運(yùn)算而言,實(shí)際更多的涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)的運(yùn)算機(jī)制。這里我們需要指出的是AI運(yùn)算核是沒(méi)有統(tǒng)一叫法的,不同的公司開(kāi)發(fā)的AI運(yùn)算單元名字叫法是不一致的。大體上可以分為如下三種主流的叫法。

BPU算法訓(xùn)練一旦形成,就不支持在線編程,且必須由CPU進(jìn)行調(diào)用和控制下才能高效運(yùn)行。

下面將以其中一種AI運(yùn)算核BPU進(jìn)行詳細(xì)的原理說(shuō)明。

地平線的BPU內(nèi)承載了進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算的積累加運(yùn)算(英語(yǔ):Multiply Accumulate, MAC)單元。通過(guò)應(yīng)用MAC 指令,可以使 的乘加運(yùn)算用一個(gè)指令完成。而許多運(yùn)算(例如卷積運(yùn)算、點(diǎn)積運(yùn)算、矩陣運(yùn)算、數(shù)字濾波器運(yùn)算、乃至多項(xiàng)式的求值運(yùn)算)都可以分解為數(shù)個(gè)MAC 指令,因此可以提高上述運(yùn)算的效率。同時(shí),地平線的BPU采用雙核的結(jié)構(gòu),同時(shí)在其控制單元里跑兩套相同的程序,并對(duì)對(duì)方運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行相互校驗(yàn),由檢查器模塊對(duì)比兩個(gè)BPU應(yīng)用程序的執(zhí)行輸出,在輸出結(jié)果一致的情況下,由檢查器模塊產(chǎn)生中斷,將兩個(gè)BPU當(dāng)前狀態(tài)以檢查點(diǎn)文件的形式保存到存儲(chǔ)器上,在輸出結(jié)果不一致的情況下,由檢查器模塊產(chǎn)生中斷,兩個(gè)CPU處理器調(diào)取最近一次保存的檢查點(diǎn)文件實(shí)施回卷以恢復(fù)系統(tǒng)進(jìn)行重新計(jì)算。這一過(guò)程類(lèi)似于實(shí)現(xiàn)了BPU內(nèi)的鎖步功能,這樣可以很大程度上提升其運(yùn)算結(jié)果的準(zhǔn)確性,確保其SOC的功能安全性能。功能安全島高性能自動(dòng)駕駛芯片需要在多核架構(gòu)上承載功能安全拆解的功能目標(biāo)值,其中包括在軟錯(cuò)誤發(fā)生后,可以及時(shí)的進(jìn)行錯(cuò)誤糾正,將系統(tǒng)恢復(fù)到安全狀態(tài)。這就要求在多核系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)一定的軟硬件的功能安全設(shè)計(jì)目標(biāo)。通常情況下,各個(gè)芯片廠家會(huì)傾向于納入功能安全島來(lái)作為實(shí)現(xiàn)芯片功能安全的機(jī)制。從原理上分析,功能安全島可劃分為硬件鎖步,軟件分區(qū)的方式來(lái)進(jìn)行功能安全目標(biāo)提升。如下將分別進(jìn)行介紹。 

所謂硬件鎖步,就是在芯片設(shè)計(jì)中同時(shí)搭載兩套硬件內(nèi)核,每個(gè)內(nèi)核分別承載兩套相同的軟件模型,當(dāng)輸入源相同時(shí),則實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)硬件內(nèi)核的相同運(yùn)算機(jī)制,同時(shí)該過(guò)程需要保持兩個(gè)運(yùn)算核的獨(dú)立性,其運(yùn)算的結(jié)果將會(huì)在每個(gè)周期都進(jìn)行一次比較,當(dāng)出現(xiàn)差異時(shí),生成一個(gè)trap,該trap觸發(fā)一個(gè)中斷,將兩個(gè)鎖步核中運(yùn)行狀態(tài)以文件行駛保存在存儲(chǔ)器上,并調(diào)用最近一次保存的文件回卷以恢復(fù)系統(tǒng)重新進(jìn)行計(jì)算。整個(gè)過(guò)程相當(dāng)于不斷進(jìn)行自檢與互檢的過(guò)程。

 

所謂軟件分區(qū),其目的是確保程序的并行運(yùn)行和安全計(jì)算能力。其過(guò)程是根據(jù)軟件的可并行性核相關(guān)安全架構(gòu),將上層軟件模塊分配給AUTOSAR中定義的操作系統(tǒng)應(yīng)用程序執(zhí)行相應(yīng)的作業(yè)Task,且該過(guò)程需要確保ECU在運(yùn)行時(shí)不會(huì)引起內(nèi)部區(qū)域之間的相互干擾。片上網(wǎng)絡(luò)由于SOC中的處理器采用了多MIPS 處理核心,每個(gè)核心擁有私有的指令緩存(I-Cache)和數(shù)據(jù)緩存(D-Cache)。片上網(wǎng)絡(luò),本質(zhì)上是為了解決片上多核系統(tǒng)中不同的核心之間,核心與非核心(Un-Core)硬件單元之間數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題的一種“片上通信”方案。

圖像/視頻處理單元SOC芯片上的圖像處理單元主要包括幾個(gè)部分功能:數(shù)字圖像信號(hào)處理、圖像分割(Pyramid)、圖像拼接(Stitch)、圖像渲染(GDC)以及視頻編解碼功能。ISP模塊接收感光元件(Sensor)的原始信號(hào)數(shù)據(jù),并處理圖像傳感器輸出的圖像信號(hào),對(duì)圖像質(zhì)量起著非常重要的作用。ISP內(nèi)部包含多個(gè)圖像算法處理模塊,其中主要包含如下幾種:- 通過(guò)扣暗電流去掉底電流噪聲;- 通過(guò)線性化解決數(shù)據(jù)非線性問(wèn)題;- 解決鏡頭帶來(lái)的亮度衰減與顏色變化;- 通過(guò)去壞點(diǎn),剔除sensor中壞點(diǎn)數(shù)據(jù));- 通過(guò)數(shù)字圖像濾波進(jìn)行圖像去噪;- 通過(guò)感光半導(dǎo)體處理將原始環(huán)境光源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為RGB數(shù)據(jù);- 自動(dòng)白平衡,自動(dòng)對(duì)焦,自動(dòng)曝光;- 亮度映射曲線,優(yōu)化局部與整體對(duì)比度;

此外,ISP的處理過(guò)程還包括如下幾個(gè)部分:即旋轉(zhuǎn)(角度變化),銳化(調(diào)整銳度),縮放(放大縮?。士臻g轉(zhuǎn)換(轉(zhuǎn)換到不同色彩空間進(jìn)處理),顏色增強(qiáng)(可選,調(diào)整顏色),膚色增強(qiáng)(可選,優(yōu)化膚色表現(xiàn))等。

圖像分割實(shí)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理邏輯之前進(jìn)行簡(jiǎn)單的場(chǎng)景分割,將環(huán)境中明顯可表達(dá)的語(yǔ)義進(jìn)行分別輸出。圖像拼接是針對(duì)有一定overlap的圖像進(jìn)行全場(chǎng)景范圍拼接,拼接的結(jié)果主要用于流媒體顯示。

 

此外,圖像處理單元一版還會(huì)額外搭載一些視頻編解碼核,一般可應(yīng)用HEVC的方式進(jìn)行編解碼。更為強(qiáng)大的圖像/視頻處理單元會(huì)有能力進(jìn)行3D圖像渲染。這一部分可能會(huì)用到GPU的相關(guān)計(jì)算能力。這里需要說(shuō)明一下的是,在我們?cè)O(shè)計(jì)域控制器的時(shí)候,很多情況下,我們選擇的SOC芯片是不具備足夠的3D渲染能力的,這時(shí),從整個(gè)先進(jìn)的顯示方案需求出發(fā),我們就需要采用額外的處理器進(jìn)行渲染。這里有兩種方案:其一,是采用駕駛域控制器的芯片擴(kuò)充方案,即在自動(dòng)駕駛域控制器AI芯片外圍在增加相應(yīng)的GPU芯片進(jìn)行集成,兩者可通過(guò)PCIe進(jìn)行圖像傳輸。其二,是采用座艙域控制器芯片擴(kuò)充方案,即在智能座艙控制器芯片中集成GPU處理能力的芯片直接做渲染和顯示。

總結(jié)自動(dòng)駕駛芯片除了如上一些關(guān)鍵設(shè)計(jì)要素會(huì)影響域控制器的設(shè)計(jì)選型外,還包括了如下一些非關(guān)建要素,但是卻還是比較重要的方面。其一,是接口外設(shè)。對(duì)于自動(dòng)駕駛芯片來(lái)講,足夠多且有效的接口外設(shè)是必不可少的,因?yàn)閷?duì)于下一代智能網(wǎng)聯(lián)域控制器來(lái)說(shuō),其架構(gòu)所帶來(lái)的傳感器數(shù)據(jù)量的變化是成指數(shù)級(jí)增加,因此,芯片內(nèi)部預(yù)設(shè)足夠的接口是非常必要的?;旧?,我們需要SOC具備多路CANFD、PCIe、ethernet、GPIO、MIPI、UART、I2C、I2S等接口。具體情況需要根據(jù)架構(gòu)來(lái)指定選用哪幾路。其二,是附加存儲(chǔ)控制。選擇合適的存儲(chǔ)器解決方案是滿足目標(biāo)系統(tǒng)對(duì)車(chē)載控制器芯片的功能和性能要求的關(guān)鍵,幫助設(shè)計(jì)人員解決其目標(biāo)片上系統(tǒng) (SoC) 的功耗、性能和面積要求。同時(shí),附加存儲(chǔ)控制主要可以擴(kuò)充SOC芯片由于內(nèi)部存儲(chǔ)資源不充足所產(chǎn)生的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)溢出。通常附件存儲(chǔ)可作為臨時(shí)作為操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的資源池,大大降低了程序調(diào)用的難度,提升了運(yùn)行效率。其三,是信息安全監(jiān)控。主要包含數(shù)字身份認(rèn)證、看門(mén)狗程序、底層安全驅(qū)動(dòng)、加密引擎等幾個(gè)方面。其目的是在系統(tǒng)運(yùn)行期間實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的安全、認(rèn)證啟動(dòng)或主機(jī)監(jiān)測(cè)。

責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: 焉知智能汽車(chē)
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