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【自动驾驶技术】自动驾驶汽车AI芯片汇总——地平线篇

2024年07月28日 人工智能 我要评论
地平线公司自动驾驶SoC芯片介绍,重点是征程6芯片产品的介绍。

0. 前言

本篇文章是这个系列的第二篇,介绍地平线公司的车载soc芯片,主要是征程®(journey™)系列产品。

地平线机器人科技有限公司(horizon robotics)是一家中国的人工智能计算平台公司,专注于边缘人工智能芯片的研发,以及基于此的解决方案。征程系列芯片是由地平线自主研发的,主要面向汽车智能驾驶领域,包括辅助驾驶、自动驾驶等应用场景。

这些芯片设计用于处理复杂的人工智能任务,具备高性能、低功耗的特点,代表了中国在车规级ai芯片领域的自主研发成果。尤其是在zm关系日益复杂的今天,“自主研发”显得尤为重要!

1. bpu

在开始介绍整体soc产品之前我想先聊聊地平线的独门秘技——bpu(brain processing unit):

1.1 bpu介绍

bpu是由地平线提出的一种专门为人工智能应用设计的处理器架构,特别聚焦于深度神经网络的高效计算。它是地平线在嵌入式人工智能领域的重要技术创新,旨在解决传统处理器在处理大规模并行计算任务时的效率问题,特别是在图像识别、语音处理、自然语言理解和控制等领域。

1.2 bpu架构理念

高度优化的ai计算引擎:bpu设计的核心是为深度学习算法量身定制,通过优化的硬件加速器实现卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)、transformer等复杂神经网络模型的快速计算。这使得在有限的功耗和成本下,能够达到更高的计算效率和性能。

软硬件协同优化:地平线在开发bpu时强调软硬件的深度整合,确保算法、编译器和硬件架构三者之间的紧密配合。通过这种协同,bpu能够更好地适应不断发展的深度学习算法,实现算法效率和硬件效率的双重提升。

1.3 bpu迭代发展

高斯架构:第一代bpu架构,标志着地平线在嵌入式人工智能领域的重大突破。这一架构专注于提升深度学习算法在边缘设备上的运行效率(地平线一直很注重芯片能效比),以及视觉处理性能。

伯努利架构:第二代bpu架构,应用于征程2和征程3等芯片中,以其性价比、灵活性和可靠性获得了广泛应用。

贝叶斯架构:第三代bpu架构,用于征程5芯片,这是全球少数实现量产的大算力智能驾驶芯片之一,专为高等级智能驾驶设计,展现了强大的数据处理和实时决策能力。

纳什架构:第四代bpu架构,进一步优化了深度学习加速计算,尤其擅长处理大规模参数的transformer模型,强化了对自动驾驶场景的支持,提升了能效比和计算密度,征程6即采用了这一架构。

2. 地平线征程系列产品

2.1 征程2系列

征程2系列是地平线推出的首款车规级ai芯片,搭载伯努利1.0 bpu,标志着中国在车载ai芯片领域的突破。适用于高级辅助驾驶(adas)、智能座舱等场景,支持基于深度学习的图像处理、识别等功能。

2.2 征程3系列

基于自研的bpu伯努利2.0架构,专为高级辅助驾驶设计,高效能且应用广泛。支持深度学习的图像检测、分类、像素级分割,以及视频编码,实现自动泊车辅助等功能。理想one 2021款搭载征程3芯片,实现了导航辅助驾驶功能。

2.3 征程5系列

提供强大的计算能力,足以满足未来几年内智能汽车行业的发展需求。支持更复杂的自动驾驶功能,如noa(navigate on autopilot)功能,已在理想汽车的l系列车型中应用。除了理想汽车,还有其他多家汽车厂商合作,展示了其在高级别自动驾驶领域的实力。

2.4 征程6系列

于2024年4月刚刚正式发布,预计同年第四季度完成首批量产车型交付。旗舰产品算力高达560 tops,是业界首款覆盖从低到高全阶智能驾驶需求的车载智能计算方案。采用第四代bpu架构“纳什”,专为大规模参数的transformer模型和高级智能驾驶优化。与比亚迪、理想汽车等十家主流车企达成合作,加速智能驾驶平权,引领未来出行。本文也将重点针对征程6系列产品进行说明。

2.5 综合特点

统一架构:征程系列采用统一的硬件架构、工具链和软件栈,便于开发和维护,支持跨代兼容。

高效能低功耗:设计注重能效比,适合车载环境的严苛要求。

广泛生态:构建了开放的生态系统,促进软硬件生态伙伴的合作,加速智能驾驶的商业化落地。

3. 征程6介绍

与以往征程系列前几代产品不同的是,征程6(我们业内称为j6,“钩6”)并不是一款芯片,而是根据算力大小,分成了j6b/j6l/j6e/j6m/j6h/j6p 6款!

3.1 j6p芯片参数

cpu:18核心的arm cortex-a78ae,算力是410k dmips

bpu:如上文介绍,采用了纳什架构第四代bpu,560tops算力(注意上图左下角的一行小字:560tops算力是等效1/2稀疏网络下的算力,必须严谨!)

算法支持:对transformer算法的支持效率在业内领先,同时支持大规模交互式博弈等前沿算法,表明其在处理复杂ai任务上的优越性能。

功能安全:通过iso 26262 asil-d功能安全流程认证,主动安全aeb asil-b产品级功能安全认证

3.2 四芯合一的芯片架构

j6芯片所实现的“四芯合一”是指将以下四种关键处理单元集成在同一颗系统级芯片soc上:

1. cpu(central processing unit):负责通用计算任务,处理非特定的计算工作负载,是芯片的控制中心,执行操作系统的指令和应用程序的逻辑控制。

2. bpu(brain processing unit):地平线自主研发的神经网络处理单元,专门针对人工智能算法和深度学习任务进行了优化,如图像识别、自然语言处理等,是实现智能驾驶核心算法的关键。

3. gpu(graphics processing unit):图形处理器,除了传统意义上的图形渲染,现代gpu也广泛用于并行计算,特别是在机器视觉、环境感知等需要大量并行处理的场景中。

4. mcu(microcontroller unit):微控制器单元,常用于实现嵌入式控制功能,具有功能全、体积小、集成度高等特点。在j6中,mcu被集成用以处理功能安全相关的任务,确保系统的可靠性。

这种高集成度的设计不仅提升了系统性能,还显著提高了性价比,降低了部署难度,使得单颗征程6芯片就能够支持包括感知、规划决策、控制、座舱感知等在内的全栈计算任务,适用于多种智能驾驶应用场景。

总结:本文介绍了地平线公司自动驾驶soc芯片,尤其是征程系列j6芯片。但是由于地平线的公开信息实在较少,本文仅能基于较少已有信息进行说明,后续如有进一步的公开信息,我会再补充本文内容。

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