车规级计算平台走向集中化，算力无限膨胀并非未来趋势
- 来源：盖世汽车网
- 2021/9/2 9:15:51
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随着汽车电子电气架构由分布式向集中式演进，控制范围更广、算力更强的域控制器如今迎来了火热发展，且在软件定义汽车趋势的推动下，多域融合的方向也愈加清晰，车规级计算平台随之走向集中化，正成为相关企业的关注焦点。
计算平台走向集中化
为满足快速迭代的用户需求，软件定义汽车已成为行业共识，被认为是相关企业赢得未来的关键转型方向。而要做到这一点，计算平台，尤其是集中化的计算平台十分关键。
近日，在由盖世汽车举办的2021智能汽车域控制器创新峰会上，上汽零束软件分公司基础软件平台专家曾杰男表示，智能汽车如今面临三方面需求：满足千人千面的用户需求，用户体验持续进化以及车辆主动感知、主动决策。
而要满足这三个需求，曾杰男认为，其中一大关键便是，在硬件层面实现分布式到中央集中式的转变，要有一个中央集中式计算平台提供算力基础。“硬件给我们提供了算力基础，让我们有可能在上面做更多的算法，去做更多的功能。”
华为智能汽车解决方案BU MDC解决方案部部长毕舒展亦在此次峰会演讲中指出，智能化的发展提出了很多技术挑战，其中汽车上的应用软件将是SOA架构(面向服务的架构)的，它的特点是解耦、模块化、灵活部署，上层软件的特点是更新快，满足终端用户需求，同时体验和功能需要快速迭代。
当然，问题的关键是，要有一个坚实的智能驾驶计算平台底座，上层应用软件才能提供更好更快的迭代。毕舒展表示，要想实现上层软件SOA架构的发展，底层需要集中化计算平台，在当前阶段以域集中的ZOA架构（平台硬件集中化的架构）为主。
岚图汽车科技有限公司自动驾驶算法研发总监刘会凯持有同样的观点。他在演讲中提到，软件定义汽车的实施使得车辆的使用体验得以提升，也能让车辆生命周期得到延长，另外随着这台车的使用时间越来越长，也能让这台车的个性化程度越来越高，“而实现软件定义汽车的核心，最重要一关就是集中控制器，或打造一个高集成化的计算平台来支撑以上理念。”
由此来看，软件定义汽车时代，计算平台需走向集中化，其重要性已为诸多企业所知。正如国汽智控(北京)科技有限公司副总裁杨柯在此次峰会演讲中所说，计算平台已成为新一轮技术竞争的焦点。
需要强大算力的支撑
没有人能否认，算力对于集中式计算平台的重要性。毕舒展在演讲中就明确指出，集中化计算平台的特点之一就是大算力。
在此次域控制器创新峰会上，据湖北芯擎科技有限公司产品规划管理部总经理蒋汉平介绍，在分布式架构中，多数模块化的功能都是通过ECU单元叠加的，是1+1的过程，对于芯片能力要求是比较低的，集中在可靠性和安全性上，MCU要求50 DMIPS(每秒执行百万条整数运算指令数)。现在开始走域控制器，也即把功能安全、信息安全接近的芯片进行一定的融合，形成一个域，在这个域里面做决策，这种情况下MCU达到了2k DMIPS。
域控制器之后是域融合，例如特斯拉有三个域，这种情况下的算力就已经到了SoC级别，算力是5-20K DMIPS。而当下中央计算把大量算力集中起来，把分布式控制放在ECU端，这种情况下算力就接近50-300K DMIPS。
对于计算平台对算力的需求，刘会凯认为，这很大程度取决于感知系统的巨大升级，包括激光雷达、800万摄像头的搭载，另外复杂系统或者SOA架构的实施也对计算平台提出了更高算力需求。据其透露，国内主机厂的智能驾驶感知系统基本上都采用了“激光雷达+毫米波+摄像头”的多种传感器冗余的强感知路线。
“自动驾驶等级每提高一级，对于算力就增加一个数量级，一般认为，L2需要的算力<10TOPS，L3是30-40TOPS，L4是100TOPS以上，目前对于L5所需的算力行业还没有明确定义。”刘会凯指出，目前的计算平台的算力只能支持部分L3、L4开发的需求。
他还提到，在智能驾驶系统的快速开发和功能迭代方面，还面临一些挑战：一、需要处理海量数据，成本较高，单车每月产生的数据量是非常庞大的；二、对于训练和仿真训练及仿真需要强大算力支撑。
算力无限膨胀并非未来趋势
于集中化计算平台而言，算力的重要性已毋庸置疑，且在此背景下，已有诸多企业加强这方面的布局。
在此次域控制器创新峰会上，超星未来联合创始人兼首席技术官梁爽就坦言，现在算力的军备竞赛已经掀起来了，“举例来说，今年英伟达发布业内首款1000TOPS的SoC，这相比特斯拉FSD单芯片算力72TOPS算力提升超过一个数量级。另外我们看到，国内也有超过国外玩家的趋势，比如说地平线J5，最高128TOPS，再如黑芝麻A1000Pro，106TOPS芯片上个月刚刚宣布完成流片。”
从计算平台角度来看，这些芯片的推出为之提供了更丰富和更可靠的选择。不过梁爽提醒道，行业需要思考一个问题，解决智能驾驶系统计算平台的支撑，是否只能通过芯片堆叠来实现？
答案显然是否定的。
尽管汽车智能化需要更强的运算能力，但蒋汉平表示：“算力也不能说无限增长，芯片PPA(功耗、成本和面积)都是很要命的。我们以前做芯片的时候很讲究功耗，有些车厂说现在是新能源，你不用担心电的问题，但要知道，即便不用担心电的问题，也还要担心散热等其它问题。所以我们不认为算力无限的膨胀和预埋是未来的趋势，特别是在SoC上，我们需要精准高效的算力来适配电子电气架构的变革。”
梁爽亦指出，芯片的算力本质上对于智能驾驶系统还是必要不充分的条件。“虽然大家都知道实现更好的系统需要更多的算力，但是现在大家更多提的算力是峰值算力。我们经常会看到一个优化程度不好的芯片宣称有10TOPS算力，实际跑出来的应用等效只有3-4TOPS的算力。所以我们认为，计算平台设计不单单是算力问题，而是一个非常复杂的需要进行系统优化设计的问题。”
仍有其它方面挑战
正如前面所说，计算平台要解决的不仅仅是算力问题，除此之外还面临其他方面的挑战。在此次域控制器创新峰会的主题演讲中，长城汽车智能驾驶架构总监董作民就提到，大算力计算平台主要面临四个维度的挑战，分别是功耗、散热、电磁兼容和质量挑战。
其中就功耗而言，据盖世汽车了解，通常情况下，需要更多的算力就需要支付更多的功耗。梁爽指出，车的场景是受限的场景，以L2+域控为例，它的功耗需要控制在30-40瓦范畴之内，即便上水冷把功耗放到大几百瓦、上千瓦，对于电池作为动力能量源的车辆来说，对续航影响也是非常明显的。
基于此，梁爽表示：“做计算平台本质上是硬件和功耗等资源受限条件下优化的问题，有点像带着镣铐跳舞的状态。我们面临着越来越复杂的系统，还需应对越来越复杂且快速迭代的传感器，手头有的其实是受限的资源，如何让计算平台方便部署、高能效以及安全可靠非常重要。”
毕舒展同样认为计算平台面临着诸多挑战。他坦言，计算平台，特别是面向L2到L5的计算平台，相对于传统的ECU在硬件工程、软件工程领域实现了10-100倍级的挑战。
举例来说，当芯片算力为200TOPS到400TOPS，功率从100到300瓦左右，这意味着其在散热方面面临较大的挑战，另外在液冷防凝露、EMC复杂环境等工程问题上也面临巨大挑战。
软件工程也将面临很多问题，比如说基于不同的上层支持SOA调度系统，周边服务化形式怎么解耦？数据面和管理面怎么解耦、怎么隔离？操作系统怎么实现确定性低时延等？
此外还有安全方面的挑战。“除了汽车界所熟知的主动安全和被动安全等功能安全要求之外，还有网络安全，智能网联汽车随时随地在联网，这个时候就随时面临着外界的各种挑战，包括黑客侵入，而这个时候你又会发现除了功能安全之外，信息安全也正面临巨大的挑战。”毕舒展补充道。
部分应对方案及对策
通过以上可以看出，计算平台如今确实面临着诸多严峻挑战。那么，相关企业如何应对这些挑战？
针对此，毕舒展在此次峰会演讲中表示，华为可以提供专业化计算平台。据其透露，当前业界有两种平台，一种平台是芯片、硬件、操作系统、中间件可能来自于不同的厂家，即组合平台，而其所说的专业化计算平台则是由一家公司来提供芯片、操作系统、中间件。
关于专业化计算平台的优势，毕舒展指出，如果各个部件来自于不同厂家，在量产过程中遇到问题沟通协调起来是非常困难的，会产生巨大的工作量，效率较低。另外，一旦主机厂来一个新的需求，可能需要操作系统方、中间件方，甚至在芯片层都需要落地，这个周期计划协调起来非常困难，响应周期也要按半年为单位计算，而专业化计算平台各层都是一家提供，不存在这个问题。当然这仅是专业化平台的特征之一。据其介绍，专业化平台还具备高性能、高安全以及快速响应的特征。
据盖世汽车了解，华为可以提供系列化的面向不同场景的产品，其称之为“统一平台架构，系列化硬件，共用一套软件，功能持续迭代”，这种平台支持上层应用平滑升级。具体产品型号有：MDC 810，有400+TOPS的算力，可以满足L2+、L3、L4、L5应用场景；MDC 610，提供200+TOPS的算力，针对L4场景，主要面向于乘用车；MDC 210，有48TOPS的算力，针对L2+场景；MDC 300F，面向商用车场景，比如矿卡、高速物流以及园区。
前面提到，如何实现计算平台方便部署、高能效以及安全可靠十分关键。梁爽认为，应对这样一个难题的技术方式，还要以软硬件协同的手段来实现。
就超星未来而言，其思路是“围绕神经网络计算加速处理为核心，从软件协同的角度上通过模型压缩、结构搜索的方式来优化出甚至设计出对于硬件更为友好的模型，包括除开神经网络之外其他计算进行定制化加速，大幅度降低在CPU这些通用单元的算力开销，缩短计算平台处理的延迟。处理完所有能效优化基础上还会在基础软件环境上去做优化，以及最终有一个异构计算平台把软硬件技术承载起来，开放提供给客户。”
据梁爽介绍，超星未来今年5月发布的高级别自动驾驶计算平台，能够支持多路传感器接入和处理，最高支持20路4K相机、3路千兆网口接入和12路CAN-FD。在中间计算配置方案上是采用英伟达Xaiver SOC满足算力需求，同时引入异构方案FPGA和MCU，在满足用户算力需求的同时应对除开神经网络之外其他的计算需求。同时在功能安全上也做了大量的工作。“我们还会提供完善的驱动、基础软件环境及工具链，真正让用户做到即插即用，我们现在跟很多客户实现了多种车型、多种级别、多个场景下自动驾驶计算平台的应用。”
当然，不只是这两家企业，围绕计算平台进行布局的企业众多，方案也可谓五花八门，不过殊途同归，最终都是为了更好地满足终端用户需求，并因此获得收益。
(原标题：车规级计算平台走向集中化，算力无限膨胀并非未来趋势)
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