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[導(dǎo)讀]為了重申其于汽車產(chǎn)業(yè)的長期投入,以及看好FPGA將在自動駕駛車內(nèi)部發(fā)揮重要作用,賽靈思(Xilinx)宣布與戴姆勒(Daimler AG)合作,為未來的奔馳(Mercedes-Benz)新車款開發(fā)“超高效率AI解決方案”。

人工智能(AI)處理器和支持AI的SoC目前正受到投資界的全面關(guān)注,因為他們被視為新興高度自動化車輛的關(guān)鍵,那么FPGA呢?它將在AI芯片競賽中處于什么位置?

為了重申其于汽車產(chǎn)業(yè)的長期投入,以及看好FPGA將在自動駕駛車內(nèi)部發(fā)揮重要作用,賽靈思(Xilinx)宣布與戴姆勒(Daimler AG)合作,為未來的奔馳(Mercedes-Benz)新車款開發(fā)“超高效率AI解決方案”。

Xilinx-Daimler連手打造AI方案

據(jù)兩家公司表示,戴姆勒正在打造采用賽靈思技術(shù)的車載系統(tǒng),為汽車應(yīng)用執(zhí)行AI處理。不過,雙方的合作細(xì)節(jié)仍不明朗。

那么,Xilinx-Daimler合作開發(fā)的這套系統(tǒng)預(yù)計何時推出?是否獨家授權(quán)?(還有像“賽靈思是否足以與Mobileye或英偉達(Nvidia)等芯片供應(yīng)商競爭?”等問題)賽靈思汽車事業(yè)部資深總監(jiān)Willard Tu并未多加評論。

The Linley Group資深分析師Mike Demler指出:“戴姆勒也選擇了Mobileye和Nvidia。”他認(rèn)為賽靈思與戴姆勒的合作發(fā)布,或多或少是為了市場營銷。但他也補充說“看看戴姆勒的車載系統(tǒng)會變成什么,倒也十分有趣。”

事實上,F(xiàn)PGA普及于車用領(lǐng)域的程度,遠超過大部份人的了解。

VSI Labs創(chuàng)辦人兼負(fù)責(zé)人Phil Magney解釋,“雖然每個人都希望宣示ASIC的所有權(quán),但大部份最先進的處理都是以FPGA完成的,它讓用戶有機會在高效率的運算平臺上套用其專有指令集。”Magney告訴《EE Times》,“ASIC固然不錯,但在鎖定你的指令集之前,可能還得試用許多變化版本。FPGA則能隨時因應(yīng)變化,讓您能夠調(diào)整指令集并嘗試新應(yīng)用。”

長期深耕汽車市場

談到該公司在汽車市場的發(fā)展,Tu解釋說,賽靈思的FPGA最初作為車載信息娛樂系統(tǒng)中的膠合邏輯,之后才在先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)市場找到了最佳位置。Tu強調(diào),F(xiàn)PGA最適合用于處理越來越復(fù)雜的ADAS和自動駕駛。

FPGA可設(shè)計于汽車內(nèi)部的位置(來源:Xilinx)

 

2014年,賽靈思的芯片被14家車商采用,并設(shè)計用于29款車型中。該公司表示,到2018年,賽靈思芯片解決方案的觸角擴大到了29家車商的111款車型中。

相較于許多剛剛進入自動駕駛車市場的AI處理器新創(chuàng)公司,Tu表示:“賽靈思確實了解如何提供車用級的質(zhì)量。我們長久以來一直在為汽車市場出貨產(chǎn)品。”

在ADAS市場上,賽靈思的FPGA經(jīng)證實有助于處理來自各種傳感器(包括影像傳感器、激光雷達或雷達等)的復(fù)雜感測數(shù)據(jù)。

事實上,Tu說,賽靈思已在車用計算機視覺處理市場占有率排名第二,僅次于Mobileye。然而,他也很快地表示,目前市占率第一(Mobileye)和第二(Xilinx)之間存在著巨大差距。不過,賽靈思與博世(Bosch)、Magna和Continental等多家一線供應(yīng)商(tier one)在成像處理方面都有合作,Tu解釋說:「他們希望在這方面與賽靈思合作的原因有五個?!?/p>

首先,賽靈思FPGA讓想要執(zhí)行自家專有成像處理算法的汽車OEM實現(xiàn)差異化。相形之下,Mobileye提供的是一種“通用”(one-size-fits-all)的解決方案。

其次,賽靈思為tier one提供的是“開放式”平臺,有助于其實現(xiàn)并確保符合ISO26262的功能安全。而Mobileye則提供一個“黑盒子”——這讓tier one 和OEM都不清楚在Mobileye盒子內(nèi)部究竟發(fā)生了什么。

但是,如果Mobileye能保證其黑盒子符合ISO26262標(biāo)準(zhǔn),那還會有問題嗎?Tu說:“Mobileye是一家芯片供應(yīng)商。最終,如果在系統(tǒng)級出現(xiàn)一些安全問題,那么必須承擔(dān)責(zé)任的就是汽車OEM,而非芯片供應(yīng)商。”

第三,賽靈思的成像處理解決方案為可在車內(nèi)安裝之處提供了靈活性。它可以放在前置攝影機、擋風(fēng)玻璃或中央模塊。

第四,賽靈思還提供了“可擴展性”。賽靈思設(shè)計的ZU2~ZU5搭配Cortex-A53和Cortex-R5等ARM子系統(tǒng),能夠根據(jù)應(yīng)用需求添加更多可編程結(jié)構(gòu)。隨著新車評估計劃每12至16個月增加一項新要求,Tu強調(diào),“相較于SoC相比,我們的解決方案提供了更多的靈活性。”

第五,賽靈思看好FPGA的適應(yīng)性,它能持續(xù)因應(yīng)汽車產(chǎn)業(yè)需要的功能不斷變化而隨之調(diào)整。

或許,最有助于描述這種適應(yīng)性的例子之一就是賽靈思所謂的“動態(tài)功能交換”(DFX)。例如,假設(shè)賽靈思的芯片可用于Level 3自動駕駛車的駕駛員監(jiān)控功能,那么,相同的芯片還可以重新編程,在代客停車應(yīng)用中執(zhí)行自動停車功能。Tu解釋說,這種可編程性能夠改變芯片的“個性”。

激光雷達市場占有率達九成

賽靈思另一項優(yōu)勢是在激光雷達市場的主導(dǎo)地位。據(jù)Tu介紹,賽靈思的芯片不僅用于幾家主要的tier one激光雷達產(chǎn)品中,同時也被多數(shù)新創(chuàng)公司的設(shè)計采用。由于各種不同的激光雷達建置了許多不同技術(shù),而這一技術(shù)匯流的趨勢也將持續(xù)下此,多家激光雷達供應(yīng)商開始轉(zhuǎn)而采用賽靈思的可編程解決方案,這是可以理解的。

Magney說:“許多激光雷達顯然都使用了FPGA,尤其是一些具有智能化而需要特殊處理的激光雷達。FPGA讓激光雷達制造商得以更新和調(diào)整其處理要求。而且,由于大多數(shù)激光雷達供應(yīng)商都是新公司,在這個階段采用ASIC解決方案并不切實際。”

但是在一個更大的計劃中,Demler質(zhì)疑90%的市占率究竟有多么重要。他指出,“這畢竟還是一個較小的市場…每年大概不超過100萬個單位量。我猜測賽靈思可能與Velodyne有合作關(guān)系,但目前應(yīng)該還在研發(fā)中。”

Demler認(rèn)為,當(dāng)今的激光雷達市場“主要在于測繪(mapping)和工業(yè)應(yīng)用,而非汽車。”

在邊緣處理?

雖然激光雷達市場目前可能仍然微不足道,但賽靈思可望在邊緣的感知數(shù)據(jù)處理方面發(fā)揮更大的作用。

Magney說:“我們也在由傳感器進行處理數(shù)據(jù)的邊緣看到一些處理進行。例如,激光雷達和雷達產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),經(jīng)過一些程序?qū)⒉糠萏幚硇枨髠魉椭羵鞲衅髂K,特別是針對ADAS。”

Magney指出:“FPGA可作為ADAS解決方案價值鏈中的重要組成部份,而且可能非常適用于處理豐富的成像雷達,這部份技術(shù)目前仍十分先進。”

從ADAS到自動駕駛

雖然FPGA在ADAS市場的表現(xiàn)不錯,但Tu認(rèn)為FPGA的根本優(yōu)勢在于“低延遲和更高的傳輸速率”,這將在高度自動化的汽車市場真正發(fā)揮作用。

當(dāng)GPU進行深度學(xué)習(xí)推論時,他們需要大量的平行數(shù)據(jù)才能通過單指令多重數(shù)據(jù)串流(SIMD)。為了進行更多運算和更少擷取,業(yè)界試圖開發(fā)廣泛的SIMD架構(gòu),但臨時文件仍存在限制。

相反地,F(xiàn)PGA能進行batch-less的推論,Tu表示,這致使“無論批量大小都能提供低延遲和確定性延遲、更高的吞吐量以及一致的運算效率。”

FPGA提供batch-less的推論(來源:Xilinx)

 

雖然原則上是這樣,但對于賽靈思最終將如何在自動駕駛(AV)市場抗衡Nvidia和Mobileye,業(yè)界觀察家目前仍不愿作出任何判斷。

就在幾個月前,賽靈思曾經(jīng)談到它所謂的“自適應(yīng)運算加速平臺”(ACAP),該公司聲稱它將“超越傳統(tǒng)CPU和GPU的性能”。然而,該公司至今并未透露任何細(xì)節(jié)。Tu說,ACAP今年將投片,但要到2019年以后才會開始出貨。

那么,如果我們拿賽靈思的解決方案來和Nvidia或Mobileye作比較呢?Magney指出:“現(xiàn)在要作出什么結(jié)論還為時過早。Mobileye基于視覺的算法在同級方案中表現(xiàn)最佳,它們針對緊密整合的指令集(ASIC)進行了強化。目前,從視覺角度來看,這是一場硬仗,但賽靈思將為客戶提供開放的解決方案,這心封閉的方案更具有吸引力。”

至于Nvidia,Magney補充說,“除非透過某些嚴(yán)格的基準(zhǔn)檢驗,否則很難知道賽靈思是否比Nvidia更有效率。此外,Nvidia提供了一個完整的堆棧和SDK,因此,對于開發(fā)人員來說,目前Nvidia的堆棧更完整。”

整體而言,Demler指出:“我們看到數(shù)據(jù)中心將FPGA用于AI加速,因此,賽靈思在此基礎(chǔ)上開發(fā)更專用的架構(gòu)也不至于讓我感到意外。FPGA可利用其DSP與平行架構(gòu),提供極其適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速的運算能力。”

Demler表示:“最終,相較于其他解決方案,其挑戰(zhàn)在于成本和功耗。”

雖然與戴姆勒的合作被視為是“賽靈思的重要訂單”,但Magney表示很難知道終端應(yīng)用何時可用。

戴姆勒在新聞發(fā)布會上表示:“在此策略合作中,來自德國辛德爾芬根與印度班加羅爾兩地之奔馳車廠研發(fā)中心的深度學(xué)習(xí)專家,在賽靈思高度自適應(yīng)的汽車平臺上建置其AI算法。”該公司表示,Mercedes-Benz將使賽靈思AI處理器技術(shù)實現(xiàn)商品化,讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)最高的執(zhí)行效率。

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