Speedcore eFPGA 在汽車智能化中的應(yīng)用

概述

無論一輛汽車它是21世紀(jì)20年代初的輔助駕駛汽車，即帶有用于信息娛樂系統(tǒng)、傳動(dòng)系統(tǒng)和自主駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）的智能子網(wǎng)的汽車，還是未來3級(jí) （Level 3）及以上的自動(dòng)駕駛汽車（在車流中駕駛時(shí)只需最少的人力輔助），網(wǎng)絡(luò)化交通系統(tǒng)對(duì)硬件加速的需求正在迅猛增長。幾年前，由Nvidia，Mobileye和其他以CPU為中心的供應(yīng)商推出的最受青睞的汽車智能模型都假設(shè)了一個(gè)集中式汽車網(wǎng)絡(luò)，其中由帶有增強(qiáng)DSP功能的多核RISC CPU來管理一套專用的子網(wǎng)絡(luò)?，F(xiàn)在，關(guān)注點(diǎn)正在迅速轉(zhuǎn)向分布式汽車智能化，其中包含帶有相關(guān)視覺系統(tǒng)的復(fù)雜相機(jī)，具有來自物聯(lián)網(wǎng)世界的傳感器中樞架構(gòu)的傳感器子網(wǎng)絡(luò)、以及用于車載信息娛樂系統(tǒng)（IVI）和ADAS的附加子網(wǎng)絡(luò)、以及傳動(dòng)系統(tǒng)/動(dòng)力系統(tǒng)子網(wǎng)絡(luò)，共同協(xié)作來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車功能。

雖然Achronix預(yù)計(jì)未來的傳統(tǒng)車輛和自動(dòng)駕駛車輛最喜歡的架構(gòu)都將是分布式架構(gòu)，但是任何一種網(wǎng)絡(luò)都需要比目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的架構(gòu)更多的后備協(xié)處理能力。汽車網(wǎng)絡(luò)中預(yù)期的分布式計(jì)算架構(gòu)將是異構(gòu)的，需要從網(wǎng)絡(luò)控制到利用深度學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)的并行對(duì)象識(shí)別的混合計(jì)算資源。結(jié)果，豪華輔助駕駛汽車中目前CPU的基數(shù)多達(dá)100個(gè)，而在自動(dòng)駕駛汽車中可能會(huì)增加到幾百個(gè)CPU。傳感器中樞將需要后備圖像處理來實(shí)現(xiàn)扭曲和拼接效果；以太網(wǎng)需要IP進(jìn)行數(shù)據(jù)包過濾/監(jiān)控，以及與傳統(tǒng)CAN和FlexRay網(wǎng)絡(luò)的特殊橋接。在第一代汽車架構(gòu)中使用整數(shù)個(gè)CPU和GPU，將遷移到需要可編程加速的高度專業(yè)化計(jì)算節(jié)點(diǎn)。

為了優(yōu)化芯片面積和功率效率，在未來的汽車平臺(tái)上，相比固定功能的SoC或傳統(tǒng)的FPGA，將Speedcore?嵌入式FPGA（eFPGA）硅知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）集成到SoC中以提供客戶可配置功能，是實(shí)現(xiàn)快速切換協(xié)處理的一個(gè)最佳選擇 。要了解更多關(guān)于處理過程的演變，請參見Achronix白皮書（WP008）：SoC中的EFPGA加速 - 了解Speedcore IP設(shè)計(jì)流程。

Speedcore eFPGA IP在異構(gòu)汽車數(shù)據(jù)處理中的獨(dú)特作用

Speedcore eFPGA IP可以集成到ASIC或SoC中，以提供定制的可編程邏輯陣列?？蛻糁付ㄋ麄兊倪壿?、內(nèi)存和DSP資源需求，然后Achronix配置Speedcore IP以滿足他們的特定需求。Speedcore查找表（LUT）、RAM模塊和DSP64模塊可以像積木一樣進(jìn)行組合，為任何給定應(yīng)用創(chuàng)建最佳的可編程邏輯陣列。Speedcore eFPGA IP在汽車網(wǎng)絡(luò)集成方面提供獨(dú)特的優(yōu)勢，無論是在現(xiàn)有設(shè)計(jì)中取代一個(gè)FPGA還是增強(qiáng)一個(gè)ASIC。

l更高的性能 – 一個(gè)eFPGA通過寬闊的并行接口直接連接（無I / O緩沖器）到ASIC，提供顯著更高的吞吐量，延遲僅為個(gè)位數(shù)的時(shí)鐘周期。 在需要對(duì)迅速變化的交通狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)響應(yīng)時(shí)，延遲非常重要。

l更低的功耗：

l可編程I / O電路的功耗占獨(dú)立FPGA總功耗的一半。一個(gè) eFPGA直接連接到SoC，完全消除了大型可編程I / O緩沖器，從而降低了功耗。

l一個(gè)eFPGA的面積可以根據(jù)最終應(yīng)用的要求精確定制，并且可以調(diào)整工藝技術(shù)以實(shí)現(xiàn)性能和功耗的平衡。

l更低的系統(tǒng)成本：

l一個(gè)eFPGA的片芯占用面積比等效的獨(dú)立FPGA小得多，這是因?yàn)榭删幊蘄 / O緩沖器，未使用的DSP和存儲(chǔ)器模塊以及過度配置的LUT和寄存器都全部被移除。

l借助Speedcore定制模塊，可將定制功能作為附加模塊添加到eFPGA邏輯陣列中，并與傳統(tǒng)的LUT、RAM和DSP構(gòu)建模塊一起添加。這種高效的實(shí)施方式極大地降低了片芯尺寸面積，最大限度地降低了功耗，其總體結(jié)果就是，大大降低了系統(tǒng)成本。有關(guān)更多詳細(xì)信息，請參閱Achronix白皮書（WP009）：使用Speedcore定制模塊來增強(qiáng)eFPGA功能。

l更高的系統(tǒng)可靠性和良率 - 將FPGA功能集成到ASIC中，可以提高系統(tǒng)級(jí)信號(hào)完整性，并消除了在PCB上安裝一個(gè)獨(dú)立FPGA相關(guān)聯(lián)的可靠性和良率損失。

以ADAS為中心的處理模型

由于多個(gè)視覺處理系統(tǒng)的融合被認(rèn)為是駕駛輔助和自動(dòng)駕駛車輛的核心，所以先進(jìn)駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）在未來的汽車架構(gòu)中保持了核心地位，即使被認(rèn)為是管理者中的管理者的多核視覺處理器，也已經(jīng)部分被取代了。涉及DSP和整數(shù)密集型任務(wù)兩者的圖像實(shí)時(shí)處理，最初被認(rèn)為是從靜態(tài)相機(jī)或視頻圖像中提取信息以確定對(duì)象類型、位置和速度的問題。隨著設(shè)計(jì)人員為自動(dòng)駕駛車輛做準(zhǔn)備，ADAS處理器的角色已經(jīng)擴(kuò)展到包括視覺、紅外、超聲波、激光雷達(dá)（LIDAR）和雷達(dá)圖像的融合。在傳統(tǒng)的SoC和協(xié)處理器套件中，圖像預(yù)處理與CPU分開執(zhí)行，并且必須通過一個(gè)或多個(gè)高速總線與CPU連接。即使ADAS架構(gòu)的總線延遲得到改善，當(dāng)協(xié)處理器在單獨(dú)的芯片中實(shí)現(xiàn)時(shí)，也會(huì)付出延遲的代價(jià)。因此，將eFPGA IP與統(tǒng)一ADAS架構(gòu)中的CPU相結(jié)合，以確保在快速變化的交通狀況中有視覺、紅外或雷達(dá)警報(bào)的快速響應(yīng)，這是可以驗(yàn)證的最有效的方式。

將多個(gè)傳感器源與一個(gè)ADAS內(nèi)核集成在一起，提供了Speedcore IP與一個(gè)CPU并行嵌入的一種理想應(yīng)用場景。 Speedcore IP支持客戶將一個(gè)定制的可編程邏輯陣列嵌入到具有專用計(jì)算資源的標(biāo)準(zhǔn)化ASIC平臺(tái)中（請參見下圖，并請參閱第4頁）。在實(shí)踐中，這種集成化可以將從圖像源匯總的數(shù)據(jù)寫入CPU的緩存，而不是寫入獨(dú)立的SDRAM。 減少CPU的中斷意味著對(duì)移動(dòng)中汽車視野里的物體有更多的實(shí)時(shí)響應(yīng)。

視覺處理器（通常來自相機(jī)輸入的2D圖像，盡管已包括越來越多的3D圖像）可以依靠多年來在邊緣提取、格式轉(zhuǎn)換、色彩平衡和分辨率變化方面積累的圖形處理器研究。包括Ceva和Synopsys在內(nèi)的一些處理器IP供應(yīng)商，也在對(duì)象分類和識(shí)別中提升了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值。以Nvidia為代表的，在這兩個(gè)領(lǐng)域都有經(jīng)驗(yàn)的CPU供應(yīng)商，已經(jīng)試圖在傳統(tǒng)的CPU / GPU任務(wù)與特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別引擎之間取得平衡。對(duì)于汽車中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子架構(gòu)，正從需要高精度浮點(diǎn)DSP的早期成熟架構(gòu)遷移到能夠使用低精度DSP內(nèi)核的自我培訓(xùn)推理引擎，Speedcore DSP64模塊為新的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)提供了大量的開銷。 對(duì)ADAS和視覺處理演變的一個(gè)共同認(rèn)識(shí)是，實(shí)時(shí)汽車的態(tài)勢感知永遠(yuǎn)不會(huì)有一個(gè)最佳的集中式ADAS處理器或SoC?？偸菚?huì)有意想不到的協(xié)同處理和加速任務(wù)被添加到ADAS中心內(nèi)核中。

任何ADAS處理器固有的兩項(xiàng)附加功能是傳感器融合/中樞集成和網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換。前者涉及將來自各種傳感器的信息進(jìn)行組合和關(guān)聯(lián)：包括CMOS圖像、紅外、激光雷達(dá)和新興的小型化雷達(dá)等傳感器。網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換是指以太網(wǎng)的主干網(wǎng)絡(luò)與CSI-2、FlexRay、CAN甚至更早的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的接口。雖然未來的一個(gè)ADAS SoC確實(shí)可以集成一個(gè)傳感器中樞或一個(gè)以太網(wǎng)MAC，但總是會(huì)有一些新興的功能，由CPU外部的外圍邏輯極好地提供。由于傳感器被聚合并且網(wǎng)絡(luò)在輸入到CPU之前在芯片內(nèi)互連，所以通過減少暴露的接口來保持安全性是一個(gè)解決方案，同時(shí)通過片上集成來提高可靠性，對(duì)于許多這樣的任務(wù)而言將被證明是最佳的方案。

圖1：Speedcore陣列（左上）鏈接到CPU子系統(tǒng)及內(nèi)存集群

可編程能力在功能安全性中的作用

從駕駛輔助車輛到完全自動(dòng)駕駛車輛的過渡已經(jīng)提高了安全性在新車中的地位。網(wǎng)絡(luò)對(duì)車輛的控制越多，越多的司機(jī)期望多級(jí)安全性以防止諸如引起了公眾高度關(guān)注的2016年特斯拉死亡事故這類事件。這種對(duì)于容錯(cuò)安全性的驅(qū)動(dòng)力促使業(yè)界頒布了針對(duì)自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域的ISO 26262標(biāo)準(zhǔn)，它是作為電氣和電子系統(tǒng)IEC 61508通用功能安全性標(biāo)準(zhǔn)的衍生標(biāo)準(zhǔn)。

在EDA和SoC社群內(nèi)的早期工作已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了ISO 26262方法體系的標(biāo)準(zhǔn)化，以確保IP中功能安全性。故障模式、效果和診斷分析（FMEDA）技術(shù)闡述了針對(duì)IP單元的功能和故障模式的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，一個(gè)故障模式對(duì)產(chǎn)品功能的影響，自動(dòng)診斷檢測故障的能力，設(shè)計(jì)強(qiáng)度以及運(yùn)行情況分集，包括環(huán)境壓力。一個(gè)強(qiáng)健的系統(tǒng)應(yīng)該最大限度地提高IP單元的診斷覆蓋范圍，并通過適當(dāng)處理安全的、檢測到的和未檢測到的故障來提供高度的功能安全性。

嵌入式FPGA由于其極度可編程化的特性，還可以增強(qiáng)車輛在作為系統(tǒng)時(shí)的安全性。 除了主控車輛的“航行”功能之外，SoC中的eFPGA還可以承載大量的硬件診斷功能，其運(yùn)行速度比基于軟件的診斷快幾個(gè)數(shù)量級(jí)，大大增加了任何車載內(nèi)置的自測故障覆蓋率（BIST）。 此外，它們以可編程方式幫助汽車制造商更新已部署的系統(tǒng)，從而有助于ISO 26262安全性生命周期。 以特斯拉車禍為例，如果事故的根本原因是硬件中托管的對(duì)象檢測算法中有錯(cuò)誤（由于性能原因），只要開發(fā)了修復(fù)程序，就可以將其推送到整個(gè)車隊(duì)?？梢岳@過漫長而昂貴的硬件開發(fā)和重新部署過程。

分布式控制意味著分布式智能

由于攝像頭的安裝位置以及對(duì)局部傳感器中樞的需求，汽車設(shè)計(jì)人員總是規(guī)劃在車體內(nèi)采用了大量的分布式智能。盡管如此，諸如Nvidia Tegra等多核多線程處理器的早期支持者都認(rèn)為，要把大部分智能都集中在儀表板中或者附近，盡管是為了高度并行的CPU工作于對(duì)象識(shí)別。現(xiàn)在，先進(jìn)的ADAS在輔助駕駛汽車和三級(jí)自主駕駛汽車的完全自主性之間的模糊界限已經(jīng)引起人們的注意，回到分布式智能，其中CPU、GPU和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器在車體內(nèi)提供了多個(gè)管理和控制點(diǎn)。這種轉(zhuǎn)變意味著可編程架構(gòu)的更多機(jī)會(huì)存在于全面覆蓋的SoC設(shè)計(jì)之外。

現(xiàn)在，ADAS處理器市場每年增長超過25％。這種增長是由于從自動(dòng)緊急制動(dòng)、換道輔助和自適應(yīng)巡航控制等功能開始，ADAS功能已從豪華車輛轉(zhuǎn)移到中型和入門級(jí)車輛 - 這些功能將在下個(gè)十年中期之前被普遍使用。與此同時(shí)，三級(jí)自動(dòng)駕駛汽車將于2018年在諸如寶馬17等豪華平臺(tái)上推出，而全自動(dòng)五級(jí)汽車可能在2022年之前可供商業(yè)銷售。隨著自主駕駛平臺(tái)從三級(jí)發(fā)展到四級(jí)和五級(jí)，傳感器中樞、攝像頭和激光雷達(dá)/雷達(dá)設(shè)備將遍布整個(gè)車輛，并且每個(gè)都需要本地控制。

這種控制模式在業(yè)界產(chǎn)業(yè)整合中已經(jīng)清晰可見，如高通公司對(duì)恩智浦發(fā)起的收購、以及英特爾對(duì)Mobileye的收購，處理器領(lǐng)域?qū)⒂赡切┲铝τ趯㈤_發(fā)生態(tài)系統(tǒng)引導(dǎo)至特定專業(yè)領(lǐng)域的大型供應(yīng)商占據(jù)主導(dǎo)地位 — 英特爾采用服務(wù)器加機(jī)器學(xué)習(xí)模式，英偉達(dá)采用GPU /機(jī)器學(xué)習(xí)模式，高通采用以蜂窩移動(dòng)通信為中心的模式，增加了恩智浦Cognivue和i.MX處理器。例如 Ceva、Cadence / Tensilica、Synopsys / ARC和VeriSilicon等IP開發(fā)人員將嘗試通過其在特殊處理器內(nèi)核方面的專業(yè)技術(shù)來顛覆封閉模式。與此同時(shí)，如Broadcom、Valens和Marvell等網(wǎng)絡(luò)專家將尋求圍繞以太網(wǎng)主干網(wǎng)絡(luò)來定義汽車架構(gòu)。

這樣的市場格局與企業(yè)網(wǎng)絡(luò)演變成數(shù)據(jù)中心的時(shí)代有些相似。以處理器為中心的半導(dǎo)體供應(yīng)商試圖定義一個(gè)完整的系統(tǒng)架構(gòu)，但設(shè)計(jì)領(lǐng)域則展示了多樣化的狂野西部（Wild-West）風(fēng)格，其中用不同的邏輯套件來為一家組件供應(yīng)商（以及OEM或汽車制造商）提供樣品從而創(chuàng)建特有的優(yōu)勢。在這樣的環(huán)境中，配置為IP的可編程邏輯（如Achronix的Speedcore eFPGA）將扮演重要角色，不僅在近期輔助駕駛和自動(dòng)駕駛汽車開發(fā)方面是這樣，而且在這兩種類型的車輛多年來的分布式處理器開發(fā)發(fā)面亦是如此。

Speedcore eFPGA IP提供了其他優(yōu)勢，例如通過寫入CPU緩存而不是片外內(nèi)存來最大限度地減少CPU中斷。 CAN設(shè)計(jì)中所需的BIST電路通常占總ASIC電路的10％至15％，由于支持BIST的電路可以在eFPGA內(nèi)可編程，所以在許多情況下這些電路可以被省去。 另外，eFPGA可以提供片上探測功能來進(jìn)行診斷。對(duì)于現(xiàn)有的基于ASIC的、無需更換FPGA的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，Speedcore IP所具有的靈活性將支持對(duì)新算法進(jìn)行編程，從而延長了現(xiàn)場已部署的ASIC的使用壽命。在5G蜂窩網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有設(shè)計(jì)中使用Speedcore IP也將使該架構(gòu)成為未來V2X通信接口的理想型選擇。

在未來的全自動(dòng)和先進(jìn)輔助駕駛車輛中，存在幾十個(gè)甚至數(shù)百個(gè)分布式CPU。 用于將汽車子網(wǎng)連接在一起的外設(shè)處理功能可由ASIC、SoC或傳統(tǒng)FPGA提供服務(wù)。 但是，Speedcore eFPGA IP的引入提供了傳統(tǒng)FPGA所不具備的，在延遲、安全性、帶寬和可靠性等方面的優(yōu)勢。