新一代汽車(chē)深度學(xué)習架構趨勢
下一代汽車(chē)的車(chē)輛電子系統正在以電動(dòng)化和自動(dòng)駕駛為中心發(fā)展。圖中描述了車(chē)輛電控系統的演進(jìn)。
本文引用地址:http://dyxdggzs.com/article/202107/427244.htm現有的車(chē)輛電子控制系統中,由于每個(gè)功能域由駕駛員直接控制,因此每個(gè)域之間的通信是松散耦合的,并且為了不受其它域的影響,域之間是相對獨立的。另一方面,自動(dòng)駕駛時(shí)代的電控系統是由一個(gè)名為Vehicle computer的中央控制系統來(lái)代替駕駛員來(lái)控制自動(dòng)駕駛功能,各域之間的通信會(huì )相對多一些(緊耦合),域之間的獨立性會(huì )低一些。此外,隨著(zhù)控制程序的規模呈指數級增長(cháng),安全的OTA(Over the air)變得至關(guān)重要,OTA的目標硬件將從終端硬件轉向中心硬件,以確保OTA的控制。(紫色箭頭)此外,中控系統與Cloud之間的通信也是系統的必備條件。
EV自動(dòng)運轉中的電力影響
接下來(lái),我們將討論EV中自動(dòng)駕駛的功耗挑戰。
我們來(lái)考慮一下典型的EV汽車(chē)行駛100Km所需的電池容量。例如,如果您以EPA城市模式行駛,100公里時(shí)耗電量為14.6 KWh,但如果您以22.7 Km的平均時(shí)速在城市中行駛,100公里需要4.4小時(shí)。這里考慮到目前的Robo taxi,假設整個(gè)自動(dòng)駕駛功能耗電量為2KW左右,行駛4.4小時(shí)需要8.8 KWh的電量,如果這輛EV車(chē)的搭載電池為75KWh,那么在100Km自動(dòng)行駛過(guò)程中,自動(dòng)駕駛功能消耗了12%的電池容量。為了讓這個(gè)電池容量的消耗降到1%以下,整個(gè)自動(dòng)駕駛功能的功耗必須降到150W以下。在自動(dòng)駕駛中,消耗最多計算功率的深度學(xué)習的低功耗是多么重要,從這個(gè)數字也可以看出。而且,隨著(zhù)深度學(xué)習的應用領(lǐng)域今后也將不斷增加,這一改進(jìn)在SDGs和ESG的觀(guān)點(diǎn)上也將變得更加重要。
邊緣設備異構計算中的性能優(yōu)化
與數據中心中使用的CPU和GPU不同,邊緣設備的電源和目標成本受到嚴格限制。因此,在邊緣設備中,異構體系結構與硬件或特定應用處理器相結合,具有最適合目標應用的功能,是產(chǎn)品的關(guān)鍵。因此,在A(yíng)DAS和AD領(lǐng)域,R-Car V系列提供硬件IP,可編程處理器和CPU的組合LSI。下圖顯示了R-Car V3H的硬件配置示例。
采用Streaming Architecture
ADAS和AD領(lǐng)域的深度學(xué)習引擎(CNN-IP)需要較高的TOPS值,CNN-IP的低功耗是決定整個(gè)芯片功率的一大因素。因此,Renesus采用了多種體系結構中能效最高的Streaming architecture。在Streaming Architecture中,CNN-IP最大限度地減少了對外部存儲器的訪(fǎng)問(wèn),并以低功耗在每個(gè)處理器元件(PE)和SRAM之間高效地傳輸數據。
瑞薩的ADAS/AD在執行深度學(xué)習時(shí)的LSI功率目標在前攝ECU中為5W或更低,在中央ADAS ECU中為30W或更低,這使得系統的風(fēng)冷散熱成為可能。這些功率目標成為在量產(chǎn)普及車(chē)中實(shí)際應用ADAS/AD系統的重要指標。
瑞薩的AI架構
在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,深度學(xué)習的應用將繼續推進(jìn),適應新的網(wǎng)絡(luò )將變得至關(guān)重要。因此,除了Streaming architecture以外,面向特定用途的添加了programmable processor的形式也被定義為面向汽車(chē)的AI computing architecture,并繼續進(jìn)行開(kāi)發(fā)。在Streaming processor側對占現狀調整的95%以上的卷積運算、Activation、Pooling處理等進(jìn)行處理,在programmable processor側對應新的函數,尋求兼顧電力和靈活性。
最后,我將介紹雷薩斯汽車(chē)AI解決方案的應用開(kāi)發(fā)中不可或缺的開(kāi)發(fā)工具。汽車(chē)AI需要不同的開(kāi)發(fā)環(huán)境,包括相機,網(wǎng)關(guān)和中央ADAS,如下圖所示,我們與在R-Car聯(lián)盟多年合作的強大合作伙伴提供交鑰匙解決方案和應用開(kāi)發(fā)工具。
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