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Arm化AI晶片的發展並開發自駕車上的新應用

  • 台北訊
Arm ADAS暨自駕車平台策略總監新井相俊Soshun Arai。

Arm(安謀)是全球矽智財(IP)授權的龍頭,DIGITIMES邀請ADAS暨自駕車平台策略總監新井相俊Soshun Arai進行主題演講,他遠從加州聖荷西風塵僕僕來到台北,其演講聚焦於處理器架構因應自駕車革命所帶來的龐大運算能力與安全規範的需求。今天汽車已經是由一大堆的感測器與電子控制裝置所組成,半導體在車用電子上的成長率非常驚人,從2017年的59億美元,一路到2023年的103億美元的市場,實在令產業界無法等閒視之。

目前在汽車市場上,預計有大量ADAS配備的車輛上市,從2018年下半年起,Level 3等級的自駕車也開始準備要上市,預計2020年將會大行其道,逐漸成為主流的車種,這都代表汽車所需要的運算效能水漲船高,但是汽車市場在安全規範上的要求,也愈趨於嚴格,為了滿足自駕車在功能安全(Functional Safety)與資訊安全上的要求,主要的車用安全標準如ISO 26262或是相關的軟體架構上的資安考量如ISO PAS21448,都需要從半導體晶片設計階段就開始規範,並申請認證,才可以進入車輛的量產程序。

2017年Arm的Cortex R53處理器上市,這是第一款針對車用安全規範所設計的處理器核心,搭配RTOS(即時作業系統)與由安全認證通過的編譯器(Compiler)所設計的軟體程式,嚴格管理系統與應用程式之間的呼叫時序控制,在穩定性達到要求之後,才可以在汽車上使用,順利進入量產階段。

車用電子生態系統與Tier 1供應商開始面對的新挑戰,除了安全規範的要求之外,對於大量機器學習所帶領的認知辨識應用也趨之若鶩,大量佈署的視訊感測器與車用雷達等感測器,以及專屬的AI處理器的需求竄升,Arai認為,現今90%以上具備AI功能的晶片,當中都有Arm核心隨行,所以Arm發展AI晶片的勝算比其他競爭者大。

Arm率先在2018年進行Project Trillium,其發展機器學習處理器IP的性能最高可以達到每平方毫米的晶元面積中,具備超過4.6 TOPs的運算性能,而且結合系統最佳化調校之後,效能還可以提升2到4倍之多。

對於自駕車世代的要求,Arm已經具備支援CPU、GPU與AI核心的IP產品線,展望2020年以後,Arm預見單一處理單元的電腦使用在汽車上,其中需要有全新的異質性運算架構,支援CPU、GPU與AI晶片的管理與控制,為了因應這個巨大的轉變,除了主要汽車品牌之外,Arm並尋求Tier 1供應鏈的合作機會。