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备战自动驾驶 盘点5家芯片厂商新动向!
备战自动驾驶 盘点5家芯片厂商新动向! 2020年是很多厂商计划中的自动驾驶元年了,各路芯片厂商都在积极备战中。对于自动驾驶技术来说,可以分为软件和硬件部分。在硬件部分,芯片主要担
2020年是很多厂商计划中的自动驾驶元年了,各路芯片厂商都在积极备战中。对于自动驾驶技术来说,可以分为软件和硬件部分。在硬件部分,芯片主要担任数据处理任务,整个自动驾驶系统中,雷达、摄像头会产生大量的数据,这些数据都交给了芯片。
芯片供应商是汽车行业不可或缺的关键一环。就像车厂要从米其林买轮胎,要从博世买火花塞等等。那些发展自动驾驶技术的厂商也是如此,专业的人做专业的事,芯片也是来自供应商的。那么,到底是谁在做自动驾驶芯片的生意?最新进展如何呢?
1、Nvidia(英伟达)
TegraX1
英伟达针对自动驾驶技术也推出了相应芯片TegraX1,性能超越了和A8X。英伟达表示这款芯片将最先应用于智能汽车领域,然后再应用到手机和平板电脑里。
Nvidia DRIVEPX
英伟达还有一款名为Nvidia DRIVEPX的平台,搭载了TegraX1芯片和10GB的DRAM,可以同时处理12部200万像素摄像头(最高60fps)产生的数据,同时DRIVEPX还有深度学习功能。
官方宣称DRIVEPX比一般的ADAS更聪明,因为它可以识别出到底是什么车型,比如识别出是警车、出租车还是救护车,当然这一点对自动驾驶至关重要。
为了表示TegraX1的性能到底如何,我们可以拿它和Mobileye的EyeQ3芯片做对比......
DrivePX2-AutoCruise
9月13日,今年在北京举行的GPU科技大会上,英伟达CEO黄仁勋展示了这款新的自动驾驶汽车处理器DrivePX2-AutoCruise。简单说,它就是精简版DrivePX2计算平台加了神经网络算法,专门用来实时分析汽车身上多个雷达和传感器采集的信息,还能处理高清地图,继而实现自动驾驶。
适用于自动巡航功能(包括高速公路自动驾驶和高清制图)的NVIDIA?DRIVE?PX2AI计算平台采用新型单处理器配置,功率仅为10瓦,可以帮助车辆利用深度神经网络处理来自多个摄像头和传感器的数据。百度将把该计算平台作为车载计算机部署到其从云端到汽车的自动驾驶系统中。
2、ST(意法半导体)与Mobileye合作开发
意法半导体的总部位于瑞士日内瓦,主要产品是专用集成电路、单片机、存储器等。Mobileye所使用的EyeQ3芯片就是和意法半导体合作开发的,两家公司最早在2005年就开始研发ADAS芯片。
EyeQ3使用了四个多线程MIPS32内核和四个矢量微码处理器(VMP)内核,在一个专门为处理视频设计的架构内工作。同样,也可以处理多部摄像头传来的图像信息。除了EyeQ3外,意法半导体和Mobileye还合作研发了EyeQ3-Lite芯片,属于乞丐版的EyeQ3,可以精简一些功能,达到降低价格的目的。
2015年,Mobileye发布第四代ADAS视觉处理器EyeQ4,相关产品将从2018年开始应用在新下线车型中。EyeQ4芯片使用了4颗核心处理器、6颗VMP芯片(EyeQ2和EyeQ3均有搭载)、2颗MPC核心和2颗PMA核心,每秒浮点运算可达2.5万亿次,而功耗只有3瓦。通过一系列的算法,EyeQ4可以同时处理8部摄像头(最高36fps)产生的图像数据,符合ISO-26262国际标准、欧洲NCAP和美国NHSTA的法规要求。
据报道,2016年5月Mobileye和意法半导体宣布将合作研发Mobileye第五代系统芯片——EyeQ5,作为2020年实现全自动驾驶(FAD)汽车的中央处理器,并执行传感器融合程序。
为了实现功耗和性能目标,EyeQ5将会采用10纳米节点或以下FinFET技术设计,具备多线程8核CPU,外加创新一代18核Mobileye视觉处理器。所有这些技术提升将使其性能相比当下的第四代EyeQ4提升8倍。EyeQ5的功耗低于5W,每秒可实现超过12万亿次的运算和被动散热。预计在2018年上半年可提供EyeQ5的工程样品。
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