【ITBEAR】在汽車智能化浪潮的推動下，大算力芯片成為智能駕駛和智能座艙領(lǐng)域的核心組件。這類芯片內(nèi)部集成了CPU、GPU、NPU、DSP、ISP等多種異構(gòu)計算單元，各自承擔著不同的任務(wù)，從實時操作系統(tǒng)管理到圖像處理，再到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理，共同構(gòu)成了汽車智能的大腦。
芯片設(shè)計的關(guān)鍵在于靈活組合這些計算單元，以滿足多樣化應(yīng)用場景的需求，并在算力、功耗、成本之間找到最佳平衡點。尤其值得注意的是，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的不斷演進，大算力芯片的設(shè)計也需緊跟這一趨勢，使NPU或AI引擎與現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化。
然而，自動駕駛芯片的設(shè)計并非易事，需要深刻理解自動駕駛算法的變化。例如，英偉達在推出Atlan芯片后，因應(yīng)技術(shù)路線的演變，轉(zhuǎn)而開發(fā)了具備Transformer引擎的Thor芯片，以適應(yīng)自動駕駛行業(yè)的新需求。這一轉(zhuǎn)變凸顯了算法對芯片設(shè)計的重要影響。
除了硬件設(shè)計，軟硬協(xié)同也是自動駕駛系統(tǒng)成功的關(guān)鍵。特斯拉自研自動駕駛芯片的經(jīng)歷表明，只有深入了解自家芯片的硬件特性和技術(shù)秘密，才能設(shè)計出合適的算法，最大化壓榨硬件算力，提升軟件性能。因此，芯片廠商不僅需要提供高性能的硬件，還需要提供能夠釋放硬件性能的底層軟件，以實現(xiàn)軟硬協(xié)同的最大化效應(yīng)。
汽車大算力芯片的設(shè)計不僅是一個硬件問題，更是一個涉及軟硬件協(xié)同優(yōu)化的復(fù)雜工程。芯片廠商需要在不斷變化的技術(shù)環(huán)境中，深刻理解自動駕駛算法的需求，同時提供高性能的硬件和優(yōu)化的底層軟件，以實現(xiàn)自動駕駛系統(tǒng)的最佳性能。
