如果要選出一位“自動駕駛芯片的幕后 BOSS ”,ARM 的得票數不會低。
從支撐各種大屏智能車載系統的 MCU,到實現 L2/L3 甚至 L4/L5 級別自動駕駛的芯片,目前市面上主流方案的 CPU 部分,都是基于 ARM 的架構打造的。
舉個栗子,高通 820A(A 代表 Auto),高通為車載系統打造的全新一代 MCU,其 CPU 部分就是基于 ARM V8 架構進行設計的。
再舉個栗子,上個月刷屏自動駕駛界的英偉達 AGX 系列自動駕駛計算平臺,其 CPU 部分也是基于 ARM V8 架構進行設計的。
就在北京時間 19 號,ARM 公司正式發布了全新的微處理器架構——Cortex A65AE。
AE 是 Automotive Enhanced(汽車增強)的縮寫,也就是說,A65AE 是一款針對汽車應用做了針對優化的架構。更準確點說,是針對自動駕駛做了優化。
電動星球注:這里說的 Cortex A65 架構跟上面說的 V8架構指的不是同一個概念。V8 架構是 2011 年 ARM 推出的 RISC(精簡指令集處理器)底層架構,而 A65 是一類已經成品的 CPU 基礎框架。通俗點的解釋就是,V8 代表的是規則,也就是“處理器應該怎么做”,而 Cortex 代表的,是在此規則下,ARM 推出的官方處理器范本,所有芯片廠商可以購買公版 Cortex 架構進行設計再改造,ARM 公司本身不制造芯片。
那 A65 到底針對自動駕駛做了怎樣的優化呢?
ARM 把 A65 上針對自動駕駛推出的全新功能叫做 split-lock (分核-鎖步)技術。這個技術的基本原理是:在分核模式下,CPU 核心可以分成雙核一組或四核一組的獨立核心群,用于各種任務和應用程序,實現更高性能;在鎖步模式下,CPU 將處于鎖步狀態,在群集中創建一對(或兩對)鎖步CPU 運行相同的代碼,若監控到異常,會向系統報錯并讓故障恢復機制接管(或至少會通知驅動程序),以實現更高汽車安全。
上面這段話看起來有點過于硬核,我們還是用通俗的例子說明吧:
如果我們把 CPU 內部的多個核心想象成公司里的一個個員工,那么分核模式就像是小組工作,每個小組各司其職,獨立完成任務。而鎖步模式就像是讓兩個人按照同樣的規則處理同一件事情,如果途中兩個人的辦公出現了差異,那么老板(操作系統)會馬上過來檢查到底是哪里出了岔子。
分核-鎖步模式對自動駕駛有什么特別的好處呢?四個字概括——高效安全。
目前實現自動駕駛,還是要靠多傳感器協同工作。傳統的消費級別多核 CPU,都是多核心并行工作,也就是有事大家一起上。這樣的工作方式在協調多傳感器的高級輔助駕駛/自動駕駛汽車上會存在性能浪費的問題,當某些傳感器沒有工作的時候,整個處理器的所有核心依然在工作,而這個時候明明可以調用更少的核心,實現更低的發熱和功耗。
而 A65AE 架構采用的分核模式,實際上就可以根據傳感器的權重智能分配核心數目,根據傳感器工作的情況合理調度各個核心,這就是高效。
那安全呢?安全對應的,就是鎖步模式。傳統 CPU 的多核并行運算容錯能力并不高。盡管芯片廠商一直在不斷改進每一代新芯片的安全性能,但是只要出錯率存在,就不能說是一顆 100% 安全的芯片。
A65AE 解決這個問題的辦法非常聰明,鎖步模式下兩個核心同時工作,對結果進行對比——我知道芯片不是 100% 準確的,我也允許芯片犯錯,但我會檢查出來,并且改正。
如果看到這里你還記得這篇文章的題目,那你多半要開始吐槽——說好的 16 年前的技術呢?!
別急,我們先回憶一下剛剛說過的分核-鎖步模式。這兩個模式實現的前提是一樣的——CPU 要擁有足夠多的核心可供調用。
盡管 A65AE 在研發過程中,就已經針對目前最先進的7納米制造工藝做了優化,號稱比起 Mobileye EyeQ4 芯片 CPU 部分采用的 Cortex-A53 架構,在功耗相同的情況下實現了 3.5 倍的性能。
但是要支持高級別高安全性的自動駕駛運算,算力可以說是多多益善,而功耗也會相應的水漲船高。能有多高?從英偉達的 AGX Pegasus 平臺高達 500W 的恐怖功耗,相信大家也可見一斑。
這個 16 年前的技術就是這樣登場的——HT(Hyper-Threading),超線程技術。
這項技術的原理很簡單——把一個物理核心,變成兩個邏輯核心。
什么意思呢?硬核名詞,我們還是通俗解釋,不一定完全準確,但保證易懂:
我們把物理核心看做一個人,而處理器就像是一條工廠的流水線,功耗則是工廠的電費。而在這條流水線上,一個人同時只能裝配一個產品——左手扶著,右手安裝。這就是單線程,每個物理核心只處理一條線程上的數據。
多線程的操作是這樣的:工廠在流水線上給你裝了一個很小的機械臂(特殊指令),幫你扶著來來往往的產品(數據),這樣,你的左右兩只手都能裝配(處理數據)了。而工廠并沒有增加雙倍的工資(功耗翻番),只是買了一個很小的機械臂(增加很小部分的功耗)而已。
這項技術在那個處理器還是單核的年代可以說是極為超前的,因為當時的技術并不足以給價格更低的消費級單核處理器設計出雙倍的帶寬(物理核心沒有變)。
這個問題,還是繼續用上面的例子解釋吧:雖然工人兩只手都可以空出來工作,但是雇傭大腦足夠靈活,能夠輕松左右互搏的人,成本是很高的。在那個年代,只有服務器級別的處理器市場能夠充分消化超線程技術。
當然,在 16 年后的現在,帶寬跟成本早已不是什么問題,PC 界早在 2009 年就已經重新擁抱了超線程技術,而追求極致高效能的 ARM,也在 7 納米工藝成熟的今天,正式推出了自己的超線程芯片。
不過,這個如此美妙的處理器架構,可能要等到 2020 年才會有車規級的芯片上市。畢竟等待芯片工藝成熟穩定、芯片成品經過車規級檢驗,是一段足夠漫長的時間。
但是 A65AE 的出現,已經足夠讓 ARM 在對手面前,保持足夠的領先地位。對手是誰?沒錯,是英字頭的,不過不是英偉達,是英特爾。
藍色小巨人英特爾在 PC 和服務器芯片領域可以說是風生水起,但是在自動駕駛領域,目前英特爾還沒有一塊商用的芯片發布,更不用說什么針對自動駕駛優化的處理器架構了。
盡管英特爾斥資 150 億美元收購了 Mobileye,但是其 EyeQ4 芯片的 CPU 部分,依然是 8 個基于 ARM Cortex A53 架構的芯片。而 EyeQ5 的架構詳情雖然早在 2016 年就已經說“將會公布”,但是在英特爾入主 Mobileye 之后,卻又一直遮遮掩掩,只是給出了基本的算力數據,說會在 2020 年搭載在上路的汽車上面。
難道說,EyeQ5 本來采用的依然是 ARM 架構 CPU,而 Mobileye 被英特爾招至麾下之后,決定重造芯片?
這個問題的答案,我們可能要等上一段時間了。
哦對了,超線程技術的發明者,就是英特爾。
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原文標題:深度| 用一個16年前的技術,就敢說是針對自動駕駛優化的處理器了嗎?
文章出處:【微信號:e700_org,微信公眾號:汽車工程師】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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