當硬件傳感器接收到環(huán)境信息后，數(shù)據(jù)會被導(dǎo)入到計算平臺，進而由不同芯片進行運算。無人駕駛硬件平臺是多種技術(shù)、多個模塊的集成，主要包括：傳感器平臺、計算平臺、以及控制平臺。本文將詳細介紹計算平臺現(xiàn)有的解決方案。

無人駕駛硬件平臺是多種技術(shù)、多個模塊的集成，主要包括：傳感器平臺、計算平臺、以及控制平臺。本文將詳細介紹計算平臺現(xiàn)有的解決方案。

經(jīng)?？次覀児娞柕呐笥褢?yīng)該知道，當硬件傳感器接收到環(huán)境信息后，數(shù)據(jù)會被導(dǎo)入到計算平臺，進而由不同芯片進行運算。計算平臺的設(shè)計直接影響無人駕駛系統(tǒng)的實時性和魯棒性。

目前主流的自動駕駛芯片解決方案主要包括GPU、FPGA、DSP和ASIC四種。本文除了列舉這四種之外，還列舉其他的一些應(yīng)用于汽車自動駕駛的芯片。

1.英偉達基于GPU的計算解決方案——DRIVE PX

NVIDIA DRIVE PX 2自動駕駛開發(fā)平臺

NVIDIA的PX平臺是目前領(lǐng)先的基于GPU的無人駕駛解決方案。2016年1月，搭載“Pascal顯卡”的DrivePX2自動駕駛平臺正式問世。

DRIVE PX 2的一些基本性能參數(shù)：

1.基于16nm FinFET工藝，功耗高達250W ，采用水冷散熱設(shè)計。支持12路攝像頭輸入、激光定位、雷達和超聲波傳感器；

2. CPU部分：兩顆新一代NVIDIA Tegra處理器，當中包括了8個A57核心和4個Denver核心；

3. 首發(fā)NVIDIA的新一代GPU架構(gòu)Pascal（即帕斯卡，宣稱性能是上一代的麥克斯韋構(gòu)架的10倍），單精度計算能力達到8TFlops，超越TITAN X，有后者10倍以上的深度學(xué)習(xí)計算能力。

每個PX2由兩個Tegra SoC和兩個Pascal GPU圖形處理器組成，其中每個圖像處理器都有自己的專用內(nèi)存并配備有專用的指令以完成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速。為了提供高吞吐量，每個Tegra SOC使用PCI-E Gen 2 x4總線與Pascal GPU直接相連，其總帶寬為4 GB/s。此外，兩個CPU-GPU集群通過千兆以太網(wǎng)項鏈，數(shù)據(jù)傳輸速度可達70 Gigabit/s。借助于優(yōu)化的I/O架構(gòu)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速，每個PX2能夠每秒執(zhí)行24兆次深度學(xué)習(xí)計算。這意味著當運行AlexNet深度學(xué)習(xí)典型應(yīng)用時，PX2的處理能力可達2800幀/秒。

NVIDIA的DRIVE PX 2平臺到底如何在自動駕駛汽車上發(fā)揮作用呢？這里要重點講一下它在高精度地圖繪制上發(fā)揮的優(yōu)勢。DRIVE PX 2能夠?qū)⑼獠總鞲衅鳙@取的圖像數(shù)據(jù)加工處理后制成單個的高精度點云。系統(tǒng)將所有DRIVE PX 2平臺的點云數(shù)據(jù)上傳至云端服務(wù)器，經(jīng)過DGX-1處理后，可融合為一副完整的高精度地圖。所以，車內(nèi)的DRIVE PX 2，云端的DGX-1配合發(fā)揮作用，形成了NVIDIA完整的自動駕駛技術(shù)平臺解決方案。

Pegasus

NVIDIA于其今年的生態(tài)圈大會GTC Eurpoe上發(fā)表自動駕駛運算平臺Drive PX家族的新成員，其代號為「Pegasus」。 「Pegasus」預(yù)計從2018年第二季起提供給NVIDIA的自動駕駛研發(fā)伙伴。

據(jù)稱「Pegasus」的運算能力達到320 TOPS（Trillion OperaTIons Per Second），超越其前代平臺「Drive PX 2」之運算能力高達10倍。 此運算能力主要來自于4顆處理器-2顆為以NVIDIA目前最新GPU架構(gòu)「Volta」為核心的SoC「Xavier」、以及另外2顆為車用機械視覺與深度學(xué)習(xí)所準備的專用GPU。

2.德州儀器基于DSP的解決方案——TDA2x SoC

TI TDA2x SoC

德州儀器提供了一種基于DSP的無人駕駛的解決方案。其TDA2x SoC擁有兩個浮點DSP內(nèi)核C66x和四個專為視覺處理設(shè)計的完全可編程的視覺加速器。相比ARM Cortex-15處理器，視覺加速器可提供八倍的視覺處理加速且功耗更低。類似設(shè)計有CEVA XM4。這是另一款基于DSP的無人駕駛計算解決方案，專門面向計算視覺任務(wù)中的視頻流分析計算。使用CEVA XM4每秒處理30幀1080p的視頻僅消耗功率30MW，是一種相對節(jié)能的解決方案。

TDA2x SoC 基于異構(gòu)可擴展架構(gòu)，該架構(gòu)包括 TI 定浮點 C66x DSP 內(nèi)核、全面可編程Vision AccelerationPac、ARM? Cortex?-A15 MPCoreTM 處理器與兩個 Cortex-M4 內(nèi)核，以及視頻及圖形內(nèi)核與大量的外設(shè)。

該 TDA2x 可實現(xiàn)各種前置攝像機應(yīng)用的同步運行，其中包括遠光燈輔助、車道保持輔助、高級巡航控制、交通信號識別、行人／對象檢測以及防碰撞等。此外，TDA2x 還支持智能 2D 及 3D 環(huán)繞視圖以及后方碰撞警告等泊車輔助應(yīng)用，并可運行為前置攝像機開發(fā)的行人／對象算法。TI TDA2x 還可作為融合雷達與攝像機傳感器數(shù)據(jù)的中央處理器，幫助做出更穩(wěn)健的 ADAS 決定。

3.Altera基于FPGA的解決方案——CycloneV SoC

Altera Cyclone V芯片

Altera公司的Cyclone V SoC是一個基于FPGA的無人駕駛解決方案，CycloneV SoC FPGA 系列基于28nm低功耗(LP)工藝，提供需要5G收發(fā)器應(yīng)用的最低功耗，和以前的產(chǎn)品檢驗相比，功耗降低40%.器件集成了基于ARM處理器的硬件處理器系統(tǒng)(HPS)，具有更有效的邏輯綜合功能，收發(fā)器系列和SoC FPGA系列,從而降低系統(tǒng)功耗。主要用在工業(yè)無線和有線通信、軍用設(shè)備和汽車市場。

Cyclone V SoC現(xiàn)已應(yīng)用在奧迪無人車產(chǎn)品中。Altera公司的FPGA專為傳感器融合提供優(yōu)化，可結(jié)合分析來自多個傳感器的數(shù)據(jù)以完成高度可靠的物體檢測。類似的產(chǎn)品有Zynq專為無人駕駛設(shè)計的Ultra ScaleMPSoC。當運行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算任務(wù)時，Ultra ScaleMPSoC運算效能為14幀/秒/瓦，優(yōu)于NVIDIA Tesla K40 GPU可達的4幀/秒/瓦。同時，在目標跟蹤計算方面，Ultra ScaleMPSoC在1080p視頻流上的處理能力可達60fps。

奧迪全新A8車型上搭載的zFAS域控制器就使用了Altera提供的FPGA芯片-Cyclonev Soc

4.Mobileye基于ASIC的解決方案——Eyeq5SOC

ASIC（Application SpecificIntegrated Circuits）即專用集成電路，是指應(yīng)特定用戶要求和特定電子系統(tǒng)的需要而設(shè)計、制造的集成電路。Mobileye是一家基于ASIC的無人駕駛解決方案提供商。

Mobileye EyeQ5芯片將裝備8枚多線程CPU內(nèi)核，同時還會搭載18枚Mobileye的下一代視覺處理器。“傳感器融合”是EyeQ5推出的主要目的。

其Eyeq5 SOC裝備有四種異構(gòu)的全編程加速器，分別對專有的算法進行了優(yōu)化，包括有：計算機視覺、信號處理和機器學(xué)習(xí)等。Eyeq5 SOC同時實現(xiàn)了兩個PCI-E端口以支持多處理器間通信。這種加速器架構(gòu)嘗試為每一個計算任務(wù)適配最合適的計算單元，硬件資源的多樣性使應(yīng)用程序能夠節(jié)省計算時間并提高計算效能。

mobileyeEyeQ5 芯片的電路系統(tǒng)塊圖（block diagram）

5.其他

1)谷歌的計算平臺——TPU芯片

谷歌TPU芯片

谷歌公布了AlphaGo戰(zhàn)勝李世石的“秘密武器”就是芯片TPU（張亮處理單元，Tensor Processing Unit），TPU專門為谷歌TensorFlow等機器學(xué)習(xí)應(yīng)用打造，能夠降低運算精度，在相同時間內(nèi)處理更復(fù)雜、更強大的機器學(xué)習(xí)模型并將其更快投入使用。其性能把人工智能技術(shù)往前推進了7年左右，相當于摩爾定律的3代時間。

TPU使得機器學(xué)習(xí)類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在每瓦特性能上由于傳統(tǒng)硬件。TPU在2016谷歌I/O大會上首次被提及，然而谷歌早在2013年就已經(jīng)開始秘密研發(fā)TPU，并于2014年就應(yīng)用在了谷歌的數(shù)據(jù)中心。

相比GPU的適合訓(xùn)練，TPU更適合做訓(xùn)練后的分析決策。這一點在谷歌的官方生命中得到印證：TPU只在特定的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用中起到輔助作用，公司將繼續(xù)使用其他廠商制造的CPU和GPU。

在2018谷歌I/O大會上，谷歌宣布新的張量處理單元(TPU)將幫助谷歌改進使用AI的應(yīng)用程序，新版本TPU與它的前身類似，也將通過谷歌的公共云服務(wù)向第三方開發(fā)者開放，并表示，每個芯片的性能都是去年的8倍，遠遠超過了100Petaflops(Petaflops:每秒一千兆/一千萬億（10^15）次的浮點運算)?！倍壳埃菁{16個英偉達最新GPU的盒子僅能提供2Petaflops的計算能力。

2)恩智浦NXP自動駕駛汽車的計算平臺BlueBox

BlueBox是一款基于Linux系統(tǒng)打造的開放式計算平臺，可供主機廠和一級供應(yīng)商開發(fā)、試驗自己的無人駕駛汽車。它的主要功能是將之前彼此隔離的單個傳感器節(jié)點和處理器進行功能上的結(jié)合。BlueBox能夠在40W功率下實現(xiàn)90000 DMIPS（每秒百萬條指令）的計算速度。但相比其他競爭對手提供的ADAS/自動駕駛解決方案，BlueBox減少了對風扇、液冷及不穩(wěn)定熱能管理系統(tǒng)等電器元件的使用。

BlueBox裝備了一枚恩智浦NXP S32V汽車視覺處理器和一枚LS2088A內(nèi)嵌式計算機處理器。S32V屬于安全控制器范疇，能夠分析駕駛環(huán)境，評估風險因素，然后指示汽車的行為，而LS2088則是為其保駕護航的高性能計算平臺。

S32V芯片包含有不同的圖形處理引擎，特制的高性能圖形處理加速器，高性能ARM內(nèi)核，高級APEX圖形處理和傳感器融合。它的功能包括了傳感器/執(zhí)行器管理和故障檢驗。其中故障檢驗除能夠?qū)?nèi)存、硬件配置和程序流實時檢測外，它還具備錯誤管理能力。

而負責進行高性能運算的LS2088A內(nèi)嵌式處理器是由8個64位ARM Cortex-A72內(nèi)核組成，配合頻率2GHz的特制加速器、高性能通信接口和DDR4內(nèi)存控制器，延時極低。

除了S32V和LS2088A這兩枚核心的處理器之外，BlueBox還搭載了其他為實現(xiàn)不同傳感器節(jié)點功能的芯片，它們能夠處理從V2X、雷達、視覺系統(tǒng)、激光雷達以及車輛狀態(tài)獲取的信息。

3)概率芯片

“S1”概率芯片示意圖

2016年4月，MIT TechnologyReview報道，DARPA投資了一款由美國Singular Computing公司開發(fā)的“S1”概率芯片。其優(yōu)點包括：算法邏輯異常簡單，不需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，不需要數(shù)值代數(shù)計算；計算精度可以模擬不同數(shù)目的隨機行走自如控制；不同的隨機行走相互獨立，可以大規(guī)模并行模擬；模擬過程中，不需要全局信息，只需要網(wǎng)絡(luò)局部信息即可。模擬測試中，使用S1追蹤視頻里的移動物體，每幀處理速度比傳統(tǒng)處理器快了近100倍，而能耗還不到傳統(tǒng)處理器的2%。專用概率芯片可以發(fā)揮概率算法簡單并行的特點，極大提高系統(tǒng)性能。

早在2018年MIT Technology Review“十大科技突破技術(shù)”預(yù)測中，概率芯片就榜上有名。通過犧牲微小的計算精度換取能耗的顯著降低，概率芯片在歷來追求精準的芯片領(lǐng)域獨樹一幟，但正因為如此，概率芯片很可能后來居上。

4)中國芯片解決方案

寒武紀的芯片

寒武紀1M處理器

“寒武紀”是中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所發(fā)布的全球首個能夠“深度學(xué)習(xí)”的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”處理器芯片。2012年中科院計算所和法國Inria等機構(gòu)共同提出了國際上首個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件的基準測試集benchNN。此后，中科院計算所和法國Inria的研究人員共同推出了一系列不同結(jié)構(gòu)的DianNao神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件加速器結(jié)構(gòu)。當前寒武紀系列包含四種處理器機構(gòu)：DianNao（面向多種功能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原型處理器結(jié)構(gòu)）、DaDianao（面向大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和PuDianNao（面向多種機器學(xué)習(xí)算法），面向卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ShiDianNao。寒武紀進入產(chǎn)業(yè)化運營，其主要方向是高性能服務(wù)器芯片、高性能終端芯片和服務(wù)機器人芯片。

寒武紀1M處理器IP主打的是智能駕駛領(lǐng)域，后將應(yīng)用領(lǐng)域拓寬到了智能手機、智能音箱、攝像頭、自動駕駛等方面。寒武紀官方數(shù)據(jù)，1M的int 8（8位運算）效能比高達達5Tops/watt（每瓦5萬億次運算），并且提供了2Tops、4Tops、8Tops三種尺寸的處理器內(nèi)核，以滿足不同需求。1M還將支持CNN、RNN、SVM、k-NN等多種深度學(xué)習(xí)模型與機器學(xué)習(xí)算法的加速，能夠完成視覺、語音、自然語言處理等任務(wù)。

中星微的芯片——星光智能一號

“星光智能一號”芯片和主板

2016年6月，中星微率先推出了中國首款嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU）芯片“星光智能一號”，這也是全球首枚具備深度學(xué)習(xí)人工智能的嵌入式視頻采集壓縮編碼系統(tǒng)級芯片，并已實現(xiàn)量產(chǎn)。該芯片采用“數(shù)據(jù)驅(qū)動”并行計算的架構(gòu)，單顆NPU（28nm）能耗僅為400mW，極大地提升了計算能力與功耗的比例，可以廣泛應(yīng)用于智能駕駛輔助、無人機機器人等嵌入式機器視覺領(lǐng)域。

地平線的芯片——征程和旭日

2017年 12月，地平線發(fā)布了兩款款嵌入式人工智能芯片——面向智能駕駛的征程（Journey）1.0處理器和面向智能攝像頭的旭日（Sunrise）1.0處理器。這兩款芯片屬于ASIC人工智能專用芯片。

地平線征程1.0處理器

征程1.0：面向智能駕駛，能夠同時對行人、機動車、非機動車、車道線、交通標志牌、紅綠燈等多類目標進行精準的實時監(jiān)測與識別，同時滿足車載嚴苛的環(huán)境要求以及不同環(huán)境下的視覺感知需求。征程1.0屬于工業(yè)級的處理器，不是車規(guī)級的。因此地平線一開始會去做ADAS的后裝市場，不過他們有計劃，把他們的處理器推向車規(guī)級。

地平線旭日1.0處理器

旭日1.0：面向智能攝像頭，能夠在本地進行大規(guī)模人臉抓拍與識別、視頻結(jié)構(gòu)化處理等，可廣泛用于商業(yè)、安防等多個實際應(yīng)用場景。

目前新一代自動駕駛處理器征程2.0正在研發(fā)中，而未來在軟硬件的進一步協(xié)同優(yōu)化后，是面向L3/L4的自動駕駛解決方案，可滿足自動駕駛場景下高性能和低功耗的需求。