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汽车中控及ADAS辅助驾驶芯片设计指南

两年前,在中国找不出几家做前装汽车芯片的公司。而两年今天,突然间,已经有十几个,包括辅助驾驶,中央控制,仪表板,T-Box,网关,车身控制,电池管理,硬件加密和解密,激光雷达,毫米波雷达。图像传感器和图像信号处理器等,海上八仙展示了他们的魔力。

全球。

汽车芯片的年销售量约为400亿刀,其中包括100亿刀用于数字芯片:约25亿刀用于信息娱乐(中央控制)芯片,平均价格为25刀;大约600亿刀具用于MCU,30亿刀具用于平均价格。刀;协助驾驶约1.7亿刀。全世界每年销售约1亿辆汽车,平均每个数字芯片100刀。

其中,辅助驾驶芯片处于快速增长阶段。主要供应汽车芯片,恩智浦,瑞萨数字部件,英飞凌,德州仪器仿真部分。

汽车芯片是唯一拥有良好利润的剩余市场。技术门槛并非不可逾越,并且没有绝对的生态闭环。只是数量不如消费类电子产品那么大。一年有几百万块也不错。在这个领域,新车动力方兴未艾,传统的汽车制造力量追求分化,赶上5G,自动驾驶和人工智能热点,因此汽车芯片已成为虚拟现实,采矿机,NB-物联网,人工智能新投资方向。

此系统不需要虚拟化。 MMU600AE仅用于虚拟和真实地址转换。由于不使用虚拟机,因此各种处理单元之间的数据隔离可以由CMN600AE的MPU完成。对于未通过CMN600AE的设备,需要在总线和总线之间添加MPU以实现地址保护,并且所有MPU配置必须一致。另一方面,使用MPU也不会过多限制分区,否则需要映射到内存。是否使用虚拟机或MPU进行隔离取决于要确定的应用程序。此外,如果需要芯片间互连,则所有主设备都应通过NoCAE划分到CMN600AE。

该框架的计算流程使得C71(Asil-B)从传感器收集数据以进行固定图像信号处理。

把结果放在DDR中; A65AE读取数据并执行传统的矢量操作,例如车道检测。与大型内核相比,A65AE为多通道并行计算提供了高能效的计算能力。也可以将任务投入图形处理器进行计算,延迟稍大,能效比也很高。如果涉及神经网络操作,A76AE将把任务分派给AI加速器,如果操作员不足,则负责部分计算。它也可以发送到图形处理器而没有操作员不支持它的问题。当然,对于神经网络计算,能效比率跟不上专用加速器。作为一个大核心,A76AE具有很高的单线程性能,可用于决策。

作为桥接器,CMN600AE连接所有设备并提供高带宽,硬件一致性和系统缓存。由于布局和布线的限制,NoC仍然需要将具有低带宽和延迟要求的设备连接到厚的子网

作者:IO酱。