隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)、虛擬形象、語(yǔ)音識(shí)別等新技術(shù)的應(yīng)用在改善用戶體驗(yàn)，對(duì)算力的消耗日漸增大，選擇一個(gè)可靠的SoC對(duì)于降低產(chǎn)品成本、保障用戶體驗(yàn)至關(guān)重要。那么，對(duì)于剛進(jìn)入汽車行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)人來(lái)說(shuō)，怎么去選擇一個(gè)正確的異構(gòu)運(yùn)算平臺(tái)呢？

隨著智能座艙的發(fā)展，更多的攝像頭、更多的屏幕被接入到座艙或需要座艙對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。人工智能、深度學(xué)習(xí)、虛擬形象、語(yǔ)音識(shí)別等新技術(shù)的應(yīng)用在改善用戶體驗(yàn)的同時(shí)，對(duì)算力的消耗日漸增大，選擇一個(gè)可靠的SoC對(duì)于降低產(chǎn)品成本、保障用戶體驗(yàn)至關(guān)重要。

在智能座艙中，最常見的功能與技術(shù)需求有：

• AI軟件降噪、自然語(yǔ)言處理、人臉識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別；
• 高速以太網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理；
• AR導(dǎo)航、全息影象、ADAS地圖；
• 輔助駕駛實(shí)時(shí)圖像處理；
• 高辨率高幀率屏幕；
• 多屏互動(dòng)、粒子動(dòng)效、全局微動(dòng)畫；
• 3D圖形實(shí)時(shí)繪制，虛擬形象互動(dòng)；
• 4K多攝像頭流媒體處理；
• 無(wú)損音頻編解碼。

在汽車行業(yè)深耕多年的供應(yīng)商非常多，從汽車行業(yè)深耕多年的TI、NXP、Renesas、Telechips到從PC、手機(jī)市場(chǎng)切換進(jìn)來(lái)的Qualcomm、Intel、Sansung，再到從工規(guī)量產(chǎn)走各車規(guī)量產(chǎn)的MTK、Allwinner、Autochips，除去外部接口能夠滿足需求、功耗有效控制外，還需要考慮哪些方面來(lái)做出SOC的選擇？

這點(diǎn)和去淘寶買東西沒有什么區(qū)別，八個(gè)字：

• 物美價(jià)廉：判斷比較直觀，可以先過去掉一批。
• 物超所值：判斷難度比較高，放在后面再作判斷。

只關(guān)心物超所值的，請(qǐng)直接看最后的對(duì)比。

1. 是否能滿足安全需求？

滿足車規(guī)要求是部分車廠的強(qiáng)制性要求，對(duì)于域控制器，在選擇座艙規(guī)格時(shí)更要注重。關(guān)于車規(guī)的標(biāo)準(zhǔn)，請(qǐng)參看《車規(guī)和AEC-Q是什么關(guān)系？》。

功能安全：汽車芯片的選擇根據(jù)部件的ASIL安全等級(jí)要求不同，需要選擇不同的功能安全等級(jí)的芯片。功能安全就是指汽車即便出現(xiàn)了故障，這個(gè)故障也是可控的。

車規(guī)安全：滿足AEC-Q100的另一層面的安全需求。AEC-Q包含偏高濕度、溫度循環(huán)、功率溫度循環(huán)、高溫儲(chǔ)存壽命、高溫工作壽命、早期失效率、可靠性測(cè)試、靜電放電、電磁兼容、密封性測(cè)試、統(tǒng)計(jì)良率分析等。

供應(yīng)鏈安全：芯片的平臺(tái)的選擇對(duì)成本的投入影響很大，比如之前投入TI的開發(fā)J6之后沒有新的產(chǎn)品更新，NXP的IMX8系列由于供貨問題，Intel Apollo系列對(duì)于世片廠內(nèi)部無(wú)足輕重，缺乏后續(xù)支撐，都會(huì)影響到整個(gè)產(chǎn)品生命周期內(nèi)的安全。

層層關(guān)卡帶來(lái)的是汽車軟硬件的安全，帶來(lái)的從漠河的冬天到三亞的夏天汽車零件的安全可用。同時(shí)，也導(dǎo)致長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)汽車芯片的算力不及同時(shí)代手機(jī)算力的1/5，價(jià)格是同時(shí)代手機(jī)芯片的5倍。

痛定思痛，有一些車廠就開始接受工規(guī)級(jí)芯片，甚至消費(fèi)級(jí)芯片。即快速提升大多數(shù)情況下產(chǎn)品的體驗(yàn)，又快速降低了產(chǎn)品的成本。通過各種手段設(shè)備在整體上能達(dá)到車輛使用環(huán)境環(huán)境要求。不過對(duì)于車機(jī)等非安全類產(chǎn)品偶爾黑個(gè)屏什么的好像也不會(huì)造成大的問題。

2. 是否能滿產(chǎn)品成本需求？

在成本管理這件事情上，一直對(duì)于車廠內(nèi)部的管理感到傷感，直到最近隨著開發(fā)費(fèi)用的持續(xù)不斷的提高，才有了改觀。

硬件產(chǎn)品的成本很大成度上取決于銷量，足夠大的銷量才可以均攤掉平臺(tái)研發(fā)費(fèi)、固定投入費(fèi)用，才可以列好的降低直接材料成本。不幸的是汽車產(chǎn)品的銷量對(duì)于芯片廠商來(lái)講銷量都很小，更不幸的是每一個(gè)汽車品牌，每一款車型，每一個(gè)配置都有可能使用了不同的芯片平臺(tái)。

考慮到產(chǎn)品的銷量較小，每次新的產(chǎn)品平臺(tái)的開發(fā)費(fèi)用高昂，強(qiáng)烈建議車廠采用高端產(chǎn)品的的硬件向下覆蓋，即使BOM成本高個(gè)三五百都是值得的考慮的。

此外，產(chǎn)品平臺(tái)開發(fā)時(shí)盡量考慮到如何延長(zhǎng)生命周期，盡可能提高產(chǎn)品硬件Pin2Pin兼容升級(jí)，軟件的無(wú)縫跨平臺(tái)升級(jí)。

最后，單個(gè)SoC的價(jià)格對(duì)整體的成本有影響，但是并不是至關(guān)重要的。針對(duì)單個(gè)芯片、單個(gè)零件的年降對(duì)于產(chǎn)品的整體改進(jìn)不會(huì)帶來(lái)質(zhì)的變化，甚至?xí)?lái)質(zhì)量的變化。

3. 是否能滿足產(chǎn)品技術(shù)需求？

對(duì)于工程人員來(lái)說(shuō)產(chǎn)品是否能在技術(shù)上滿足需求是首先第一位需要考慮的問題。對(duì)今天的座艙類產(chǎn)品而言，最核心的能力可能包含：

1. 導(dǎo)航以及派生而來(lái)的AR導(dǎo)航；
2. 高清音樂的播放；
3. 倒車影像的快速記動(dòng)以及派生而來(lái)的360環(huán)視；
4. 語(yǔ)音喚醒以及語(yǔ)音控制；
5. 駕駛員監(jiān)控，以及派生而來(lái)的人臉識(shí)別；
6. 自動(dòng)駕駛的狀態(tài)以及駕駛環(huán)境的展示。

3.1 考慮異構(gòu)運(yùn)算平臺(tái)的并行與安全冗余

當(dāng)我們調(diào)查SOC的能力是否能滿足我們的需求時(shí)，我們需要注意到不同的應(yīng)用對(duì)算力的需求進(jìn)行分解，根據(jù)應(yīng)用類型的不同，優(yōu)化相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)，在不同的硬件上提供運(yùn)算支持。

目前車載SOC評(píng)估時(shí)需要考慮到目前的異構(gòu)運(yùn)算硬件平臺(tái)如何發(fā)揮出自身的能力，比如下圖中高通的芯片就是典型的將不同的算力需求分布到更合適的計(jì)算單元中。

當(dāng)我們?cè)u(píng)估SoC時(shí)需要評(píng)估APU、GPU、NPU、MCU等異構(gòu)的計(jì)算單元帶來(lái)的算力，以及算力的冗余價(jià)值。他們可以為系統(tǒng)帶來(lái)的更強(qiáng)大的能力，以及可優(yōu)化的空間，盡量的減少外部資源的依賴，從而減少器件，降低成本整體成本。

3.2 主流SOC主要配置

雖然，我們?cè)贏PU的評(píng)價(jià)，采用了DMIPS，但是DMIPS采用了Cortex架構(gòu)、高通的kryo架構(gòu)，三星的Exynos架構(gòu)的各種SOC參考意義不大。具體請(qǐng)參考《利用DMIPS選擇座艙SoC是否靠譜？》

3.3 CPU性能對(duì)比

我們可以將其算力區(qū)分為9k-20k、20-30、30-70、70四個(gè)區(qū)間，這四個(gè)區(qū)間更大的意義在于區(qū)分價(jià)格，算力僅做參考。

3.4 GPU性能對(duì)比分析

對(duì)于大多數(shù)的SOC，采用的GPU基本上和手機(jī)的平臺(tái)相同，主要有三種：

ARM的Mali系列：ARM Mali和ARM一樣采用IP授權(quán)方式，在各個(gè)平臺(tái)上廣泛使用，它與SOC進(jìn)行整合比較容易便捷。

IMG的PowerVR系列：PowerVR也采用IP授權(quán)的方式，采用PVRTC紋理壓紋，TBDR渲染原理的PowerVR還是獨(dú)樹一幟的，但軟件及底層需要針對(duì)性的提供支持。

高通的Adreno系列：通過收購(gòu)的ATI的GPU發(fā)展而來(lái)，在手機(jī)上體現(xiàn)出很強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力。

3.5 NPU算力應(yīng)用

目前市面上具備NPU的車載SOC雖然比較少，市面上也缺乏用于測(cè)量算法推理硬件AI性能的專業(yè)方法。

AI的運(yùn)算通常也不是單一NPU單元參與，也包含DSP、GPU的運(yùn)算，在當(dāng)前沒有NPU的SoC中，運(yùn)行常見的神精網(wǎng)絡(luò)算法常常依賴與GPU與DSP。目前計(jì)算機(jī)視覺模型都主要基于矢量和矩陣乘法，所有支持OpenGL ES或OpenCL的移動(dòng)GPU上運(yùn)行。

常見的神精網(wǎng)絡(luò)算法主要用于下面的場(chǎng)景中：

4. 通過利用DSP、MCU釋放CPU、GPU資源

對(duì)于算力需求低、有特別安全需求、特定的計(jì)算的需求，通過任務(wù)拆分、軟件優(yōu)化，將任務(wù)運(yùn)行在DSP或才MCU上進(jìn)行異構(gòu)的運(yùn)算，釋放CPU、GPU資源，降低整體功耗也是在SOC選擇過程中需要考慮的關(guān)鍵事項(xiàng)。我們可以將音頻處理、部分圖像處理的任務(wù)交給功耗較低的DSP。

總結(jié)

對(duì)于座艙的SoC選擇，建議選擇：產(chǎn)品線完整，以汽車產(chǎn)業(yè)為核心的。

1. 與對(duì)方團(tuán)隊(duì)技術(shù)合作密切，最好能得到本地的支持；
2. 盡可能的選擇較高端的產(chǎn)品，向低端產(chǎn)品線匹配；
3. SoC具備相應(yīng)的硬件加速功能，盡可能的需要將其發(fā)揮出來(lái)。
4. 最差場(chǎng)景的選擇要正確合理；
5. 硬件的選擇很重要，但是軟件驅(qū)動(dòng)、算法支持、應(yīng)用的適配更重要，很多時(shí)候算力不夠是由于軟件優(yōu)化不足。

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作者：updatedb；公眾號(hào)：強(qiáng)哥的面包屑? /??MyCrumbs。

本文由 @updatedb 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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