近年來，汽車新四化的腳步已勢不可擋，也給汽車電子帶來了深刻的變革，逐漸過渡到軟件定義汽車的時代，汽車的軟件代碼量和復(fù)雜度都在快速增長。毫無疑問穩(wěn)定可靠的軟件運行必須依靠足夠強(qiáng)大的整車硬件作為支撐，而硬件的核心就是汽車芯片。智能汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展越來越需要性能強(qiáng)勁的芯片來推進(jìn)。自動駕駛芯片，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)商用的自動駕駛芯片基本處于高級駕駛輔助系統(tǒng)階段，可實現(xiàn)L1-L2級輔助駕駛，通常這類自動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)的邏輯運算。為了滿足當(dāng)前和未來的系統(tǒng)架構(gòu)發(fā)展和整車功能需求的爆發(fā)式增長，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)計過程中需要考慮的問題提供支撐。

CPU邏輯運算核未來智能汽車電子電器架構(gòu)和整車功能越來越復(fù)雜，需要計算能力更強(qiáng)大的硬件來支持越來越復(fù)雜的軟件功能，這些軟件功能需要更多并行計算能力，相同時間片內(nèi)支持運行多個任務(wù)的串行計算，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。在對功耗要求很嚴(yán)格的車載域控制器中，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，對于未來智能汽車域控單元的芯片SoC而言，要求適配下一代智能網(wǎng)聯(lián)汽車架構(gòu)設(shè)計，需要更多適用于生成多個線程的應(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，必須實現(xiàn)流水線的并行處理，處理獨立數(shù)據(jù)時，必須利用多個線程執(zhí)行。以上這些需求就必然發(fā)展為集成多個同類型CPU內(nèi)核和其它加速器內(nèi)核的架構(gòu)。由于GPU內(nèi)核擅長浮點運算，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)核來彌補(bǔ)CPU內(nèi)核的缺陷，用它來處理CPU內(nèi)核所不擅長的那些工作。但GPU的缺陷也很明顯，即無法單獨工作，必須由CPU進(jìn)行控制調(diào)用才能工作。嚴(yán)格意義上說，GPU是一種高性能的CPU運算單元。對于車載芯片選型而言，需要重點關(guān)注與CPU邏輯運算相關(guān)的幾個指標(biāo)。

1、邏輯算力CPU的邏輯算力與CPU的核心的個數(shù)，核心的頻率，核心單時鐘周期的能力三個因素有直接關(guān)系。對于多核異構(gòu)CPU而言，其整體算力可看成是多個核算力的總和。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)為對于前端感知的原始目標(biāo)（圖像、激光點云等）的前融合處理（這里不包含AI感知運算）。而整體來講，前融合所消耗的邏輯算力可以占據(jù)整個邏輯算力的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。因為對于后端MCU進(jìn)行的規(guī)控來說，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)行的處理過程。這里需要指出一點，很多tier1提供的解決方案是針對邏輯或AI算力不充足的情況下是不斷增加同類型的AI芯片來實現(xiàn)算力擴(kuò)充，實則完全沒有必要，這里不僅成本增加，且功耗也會隨著增加的芯片而增大。因此，我們在進(jìn)行域控制器設(shè)計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，可通過單獨擴(kuò)展相應(yīng)的邏輯算力加速芯片作為補(bǔ)充。

2、主頻也叫時鐘頻率，單位是MHz（或GHz），用來表示CPU的運算、處理數(shù)據(jù)的速度?；旧峡梢哉J(rèn)為主頻就很大程度上決定著CPU的運行速度，進(jìn)一步地決定著對于邏輯運算單元的處理效率。在芯片選型中，我們需要充分考慮到對于CPU運算效率的需求，盡量選擇主頻較高的CPU。

3、緩存(CACHE)大小及速度緩存是用來存儲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)或指令的時候直接從緩存中讀取，這樣比到內(nèi)存甚至硬盤中讀取要快得多，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行時的功耗大小，CPU所分擔(dān)的功耗直接影響著整個SOC的功耗大小。TPU/NPU/BPU AI運算核對于域控制器AI運算而言，實際更多的涉及計算機(jī)視覺中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)的運算機(jī)制。這里我們需要指出的是AI運算核是沒有統(tǒng)一叫法的，不同的公司開發(fā)的AI運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行。

下面將以其中一種AI運算核BPU進(jìn)行詳細(xì)的原理說明。

地平線的BPU內(nèi)承載了進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算的積累加運算（英語：Multiply Accumulate, MAC）單元。通過應(yīng)用MAC 指令，可以使 的乘加運算用一個指令完成。而許多運算（例如卷積運算、點積運算、矩陣運算、數(shù)字濾波器運算、乃至多項式的求值運算）都可以分解為數(shù)個MAC 指令，因此可以提高上述運算的效率。同時，地平線的BPU采用雙核的結(jié)構(gòu)，同時在其控制單元里跑兩套相同的程序，并對對方運算結(jié)果進(jìn)行相互校驗，由檢查器模塊對比兩個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BPU當(dāng)前狀態(tài)以檢查點文件的形式保存到存儲器上，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CPU處理器調(diào)取最近一次保存的檢查點文件實施回卷以恢復(fù)系統(tǒng)進(jìn)行重新計算。這一過程類似于實現(xiàn)了BPU內(nèi)的鎖步功能，這樣可以很大程度上提升其運算結(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，其中包括在軟錯誤發(fā)生后，可以及時的進(jìn)行錯誤糾正，將系統(tǒng)恢復(fù)到安全狀態(tài)。這就要求在多核系統(tǒng)上實現(xiàn)一定的軟硬件的功能安全設(shè)計目標(biāo)。通常情況下，各個芯片廠家會傾向于納入功能安全島來作為實現(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)計中同時搭載兩套硬件內(nèi)核，每個內(nèi)核分別承載兩套相同的軟件模型，當(dāng)輸入源相同時，則實現(xiàn)了兩個硬件內(nèi)核的相同運算機(jī)制，同時該過程需要保持兩個運算核的獨立性，其運算的結(jié)果將會在每個周期都進(jìn)行一次比較，當(dāng)出現(xiàn)差異時，生成一個trap，該trap觸發(fā)一個中斷，將兩個鎖步核中運行狀態(tài)以文件行駛保存在存儲器上，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)行計算。整個過程相當(dāng)于不斷進(jìn)行自檢與互檢的過程。

所謂軟件分區(qū)，其目的是確保程序的并行運行和安全計算能力。其過程是根據(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，且該過程需要確保ECU在運行時不會引起內(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部分功能：數(shù)字圖像信號處理、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）的原始信號數(shù)據(jù)，并處理圖像傳感器輸出的圖像信號，對圖像質(zhì)量起著非常重要的作用。ISP內(nèi)部包含多個圖像算法處理模塊，其中主要包含如下幾種：- 通過扣暗電流去掉底電流噪聲；- 通過線性化解決數(shù)據(jù)非線性問題；- 解決鏡頭帶來的亮度衰減與顏色變化；- 通過去壞點，剔除sensor中壞點數(shù)據(jù)）；- 通過數(shù)字圖像濾波進(jìn)行圖像去噪；- 通過感光半導(dǎo)體處理將原始環(huán)境光源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為RGB數(shù)據(jù)；- 自動白平衡，自動對焦，自動曝光；- 亮度映射曲線，優(yōu)化局部與整體對比度；

此外，ISP的處理過程還包括如下幾個部分：即旋轉(zhuǎn)（角度變化），銳化（調(diào)整銳度），縮放（放大縮?。?，色彩空間轉(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。

圖像分割實在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理邏輯之前進(jìn)行簡單的場景分割，將環(huán)境中明顯可表達(dá)的語義進(jìn)行分別輸出。圖像拼接是針對有一定overlap的圖像進(jìn)行全場景范圍拼接，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/視頻處理單元會有能力進(jìn)行3D圖像渲染。這一部分可能會用到GPU的相關(guān)計算能力。這里需要說明一下的是，在我們設(shè)計域控制器的時候，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，從整個先進(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)自動駕駛芯片除了如上一些關(guān)鍵設(shè)計要素會影響域控制器的設(shè)計選型外，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)。對于自動駕駛芯片來講，足夠多且有效的接口外設(shè)是必不可少的，因為對于下一代智能網(wǎng)聯(lián)域控制器來說，其架構(gòu)所帶來的傳感器數(shù)據(jù)量的變化是成指數(shù)級增加，因此，芯片內(nèi)部預(yù)設(shè)足夠的接口是非常必要的?；旧希覀冃枰猄OC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)來指定選用哪幾路。其二，是附加存儲控制。選擇合適的存儲器解決方案是滿足目標(biāo)系統(tǒng)對車載控制器芯片的功能和性能要求的關(guān)鍵，幫助設(shè)計人員解決其目標(biāo)片上系統(tǒng) （SoC） 的功耗、性能和面積要求。同時，附加存儲控制主要可以擴(kuò)充SOC芯片由于內(nèi)部存儲資源不充足所產(chǎn)生的存儲數(shù)據(jù)溢出。通常附件存儲可作為臨時作為操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動的資源池，大大降低了程序調(diào)用的難度，提升了運行效率。其三，是信息安全監(jiān)控。主要包含數(shù)字身份認(rèn)證、看門狗程序、底層安全驅(qū)動、加密引擎等幾個方面。其目的是在系統(tǒng)運行期間實現(xiàn)系統(tǒng)的安全、認(rèn)證啟動或主機(jī)監(jiān)測。