两颗芯片算力逼近特斯拉,「华山二号」首款落地车型明年底量产

两颗芯片算力逼近特斯拉,「华山二号」首款落地车型明年底量产

量产车装备的自动驾驶技术,基本处于Level 2级别,现处于从L2向L3过渡的关键阶段。而芯片作为自动驾驶汽车的核心「大脑」,具有更重要的进化意义。

黑芝麻智能发布的华山二号系列芯片支持车规级标准,可面向L3及以上自动驾驶级别,有望突破L3及以上自动驾驶芯片被国外几家芯片公司垄断的局势。

撰文 | 力琴

机器之心昨日消息,国内自动驾驶芯片公司黑芝麻智能宣布发布智能驾驶感知芯片——华山二号A1000芯片和华山二号A1000L(A1000 Lite),均采用台积电16nm制程制造,支持车规级AEC-Q100标准和支持多项传感器。

华山二号 A1000主要应用于L3/L4 级自动驾驶;而华山二号 A1000L则针对ADAS/L2.5自动驾驶。

华山二号A1000芯片具备最高算力达70TOPS,功耗在8W以内。黑芝麻智能科技创始人兼CEO单记章表示,这是国内第一款能够满足自动驾驶L3/L4级别要求的车规级芯片。L3级别方面可对标特斯拉,两颗A1000芯片互联可达140TOPS算力,性能逼近两颗特斯拉FSD芯片组成的自动驾驶控制器(HW3.0)。

一 两颗华山二号芯片就能玩转L3自动驾驶

黑芝麻智能科技此次新推出的华山二号(A1000)芯片具备40-70TOPS的强大算力,小于8W的功耗及优越的算力利用率,采用台积电16nm工艺制程。

这是一款能支持L3及以上级别自动驾驶芯片,符合AEC-Q100车用可靠性测试标准、ASPICE汽车软件过程改进及能力评定等驾驶安全要求。

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A1000 内置了 8 颗 CPU 核心,包含 DSP 数字信号处理和硬件加速器,支持激光雷达、毫米波雷达、4K 摄像头、GPS 等多个传感器的接入。为了满足车路协同、车云协同的要求,这款芯片还集成 PCIE 高速接口以及车规级千兆以太网接口。

黑芝麻智能预计,搭载黑芝麻华山二号芯片的首款车型将于2021年底正式量产。

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华山二号A1000芯片

为了应对不同的市场需求,黑芝麻还同步发布了华山二号A1000L,同样符合车规级要求。

两颗芯片算力逼近特斯拉,「华山二号」首款落地车型明年底量产

华山系列芯片具备灵活性和可扩展性,可以通过单芯片、双芯片或者四芯片等不同的组合方案,满足从L2到L4的不同级别自动驾驶的算力需求。

单颗A1000L芯片适用于ADAS辅助驾驶,单颗A1000芯片适用于L2+自动驾驶,双A1000芯片互联可达140TOPS算力,支持L3等级自动驾驶,四颗A1000芯片则可以支持L4甚至以上的自动驾驶需求。

L3 级别指的是有条件自动驾驶,车辆可以实现绝大部分路况的自动驾驶,接管汽车一大部分驾驶功能。不过驾驶员仍需时刻保持注意力,以便在出现紧急情况时及时接管车辆。L4 级别指的是高度自动驾驶。

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基于A1000可组成不同的计算平台

值得注意的是,两颗黑芝麻A1000组成的L3级自动驾驶控制器算力为140 TOPS,功耗25W,能效比为5.6 TOPS/W。

对比之下,目前量产车中最强的自动驾驶芯片为特斯拉的FSD芯片,单颗算力为72 TOPS,由两颗FSD芯片组成了特斯拉3.0版的自动驾驶控制器(HW3.0),总算力144 TOPS,功耗为72W。从数据的对比上看,华山二号的性能已逼近特斯拉FSD芯片。

根据黑芝麻智能公布的发展路线图,在华山二号之后,黑芝麻计划在2021年推出华山三号,面向L4/L5 级自动驾驶平台,芯片算力将超越 200TOPS,将采用7nm 制程工艺。


二 如何实现高算力?

自动驾驶芯片既要强调AI算力,又要注重功耗,因此计算能力和功耗至关重要。

据了解,「华山二号」A1000具备高能效比的超大算力,将高质量、高精度、高性能、高准确度四项核心技术和高效的运算结合起来。为了保证大算力,华山二号A1000采用了两大核心技术——DynamAI NN 引擎架构和 NeuralIQ ISP技术。

黑芝麻核心研发IP的DynamAI NN引擎,具备大算力的架构,支持多形态、多精度运算;通过可适配量化、结构化剪裁压缩、硬件可执行软件的子图规划实现软硬件同步优化;支持稀疏加速和配备自动化开发工具等优势

黑芝麻智能在A1000 SoC里面集成了一个名为DynamAI NN引擎的NPU来进行AI加速。

NPU内部最多可搭载4个3D卷积MAC阵列、1个2D GEMM阵列,以及1个EDP运算单元和5个DSP,支持4/8/16位多种运算精度,工作频率为1.2GHz,可使「华山二号」在算力方面得以实现40~70 TOPS,能效比大于5 TOPS/W。

为了让汽车看得更清楚,黑芝麻还在A1000这颗SoC内集成自研的NeuralIQ ISP 流水线,可支持多达12路高清相机接入。每秒处理36亿3曝光像素,12亿单曝光像素的高处理率管道,并且每个管道可并行在线处理两路视频,支持在线、离线和混合处理模式。

A1000还支持HDR处理,符合高动态曝光、低光降噪、LED闪烁抑制等高质量车规图像处理要求,适用于智能驾驶环视感知、前视感知、驾驶监控等应用场景。

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A1000芯片的AI加速引擎

黑芝麻智能是一家专注在人工智能视觉感知核心技术和芯片开发与应用的提供商,主攻智能驾驶计算平台,为 ADAS 及智能驾驶提供包括芯片在内的落地解决方案。

去年八月,黑芝麻发布国内首颗车规级自动驾驶芯片华山一号A500,并与车企、一级供应商等达成合作,目前已与博世、一汽集团和中科创达签署了战略合作协议。另外,黑芝麻研发的智能驾驶舱算法和产品已经在前装和后装市场开始批量出货。

黑芝麻联合创始人兼COO刘卫红表示,华山一号芯片已经在量产中,目前与国内头部主机厂关于L2+ 和L3级别自动驾驶的项目正在展开。

三 L3级自动驾驶芯片量产前夜

目前量产车装备的自动驾驶技术,基本处于Level 2级别,现在处于从L2向L3过渡的关键阶段。而芯片作为自动驾驶汽车的核心「大脑」,具有更重要的进化意义。

根据艾瑞咨询的报告数据显示,到 2025 年全球将会有 6662 万辆智能汽车的存量,中国市场的智能汽车保守预计在 1600 万辆左右。

面对规模庞大的增量市场,为芯片提供商创造了机会。这也是各国汽车厂商、新造车势力、巨头公司及初创 AI 芯片企业必争之地。在国内,高性能车规级智能芯片尚处于行业起步阶段,而高端技术及产品基本由国外厂商把控。

目前自动驾驶L3级别以上所需要的量产车规级芯片以ASIC为主流,ASIC的行业龙头中,Mobileye的应用量和市场占有率较高,目前Mobileye已被英特尔收购;另外英伟达的GPU芯片目前同样被大规模使用,去年英伟达就发布支持L5级自动驾驶能力的芯片Orin,不过还未量产。而L3级别以上的自动驾驶芯片能够真正量产的以特斯拉为主。

目前,L1/L2级自动驾驶已经成为新车标配功能,预计从2020年开始,L3自动驾驶市场会迎来爆发,而在这之后,L3、L4、L5市场也会慢慢升温。在自动驾驶从ADAS向更高级别进化的过程中,对芯片的要求也在不断提升。

产业智能芯片华山二号
相关数据
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相关技术
黑芝麻智能机构

黑芝麻智能科技是一家专注于视觉感知技术与自主IP芯片开发的企业。公司主攻领域为嵌入式图像和计算机视觉,核心业务是提供基于图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知芯片计算平台,为ADAS及自动驾驶提供完整的商业落地方案。在算力、功耗、算法和车规级要求等核心能力方面已经跻身行业领跑者的行列。

http://bst.ai/
自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

激光雷达技术

自动驾驶车辆传感器的一种,采用激光扫描和测距来建立车辆周围环境的详细三维模型。Lidar 图像具有高度准确性,这使得它可以与摄像头、超声波探测器和雷达等常规传感器相提并论。然而激光传感器面临体积过大的问题,同时,它的机械结构非常复杂。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

数字信号处理技术

数字信号处理(digital signal processing),简称DSP,是指用数学和数字计算来解决问题。 大学里,数字信号处理常指用数字表示和解决问题的理论和技巧;而DSP也是数字信号处理器(digital signal processor)的简称,是一种可编程计算机芯片,常指用数字表示和解决问题的技术和芯片。

自动驾驶汽车技术

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

图像处理技术

图像处理是指对图像进行分析、加工和处理,使其满足视觉、心理或其他要求的技术。 图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。 目前大多数的图像均是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

机器之心机构

机器之心,成立于2014年,是国内最具影响力、最专业、唯一用于国际品牌的人工智能信息服务与产业服务平台。目前机器之心已经建立起涵盖媒体、数据、活动、研究及咨询、线下物理空间于一体的业务体系,为各类人工智能从业者提供综合信息服务和产业服务。

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量化技术

深度学习中的量化是指,用低位宽数字的神经网络近似使用了浮点数的神经网络的过程。

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