2023智能駕駛計算芯片性能評測標準化白皮書

2 3 3 7 8 9 9 31、國內(nèi)外智能駕駛計算芯片發(fā)展情況——車載計算芯片成英偉達的智能駕駛芯片“Drive”已經(jīng)被包括奔馳、特斯拉和沃爾沃在內(nèi)的多家汽車制造商采用。此外，谷歌旗下的Waymo、蘋果、百度和滴滴也都在智能駕駛整車廠商對高算力智能駕駛芯片的需求使得芯片廠商間的競爭也進入白熱主流外資廠商相繼推出能夠滿足L4級智能駕駛的芯片產(chǎn)品，特斯拉也有自研計4高通于2020年發(fā)布SnapdragonRide平能駕駛的高性能需求，2019年4月正式發(fā)布FSD自研芯片及計算平臺，稱其單顆芯片算力達72TOPS，成為當時算力最高的量產(chǎn)芯片，為特斯拉全系車型的智能華為發(fā)布的MDC610，稱其算力達200黑芝麻發(fā)布的華山A1000系列芯片中A1000和A1000pro算力分別達58TOPS推出自動駕駛芯片方案；國外瑞薩、意法半導體、恩智浦等傳統(tǒng)車規(guī)級MCU大5企業(yè)芯片量產(chǎn)算力能效（TOP制程適用智能駕駛級別應(yīng)用情況1--7167等Atlan----Mobileye377 --5-A907---8-6企業(yè)芯片量產(chǎn)算力能效（TOP制程適用智能駕駛級別應(yīng)用情況 422等52A1000A1000LA1000ProA2000--7-1 ---- 72、智能駕駛計算芯片應(yīng)用需求——智能駕駛業(yè)務(wù)多樣化和如，特斯拉ModelY有20個傳感器。問界M5智駕版27個傳感器；8當前智能駕駛行業(yè)普遍以“TOPS”為單位來評估自動駕駛芯片的理論峰值算“稀疏算力”本質(zhì)上是對算法計算的優(yōu)化，但此種優(yōu)化方式只對特定的幾個算子除了算力的“稀疏”和“稠密”的區(qū)別，采用不同計算數(shù)據(jù)類型也會造成算力表征的差別。大多數(shù)芯片公司一般采用INT8或者INT16作為統(tǒng)計算力的數(shù)據(jù)類型，少部較低，在將較大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)到更小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時的準確度損失相對較高；采9用INT8或者INT16數(shù)據(jù)類型的算力值相對較低，準確度損失也較低，在智能駕駛芯綜上所述，算力標注的概念混淆、芯片價格混亂的主要原因是算力聲稱沒有統(tǒng)因此，發(fā)展智能駕駛芯片測評標準與規(guī)范車載計算芯片標準迫在眉睫，這是車載芯那么適配應(yīng)用場景的算法模型，才是評價智能駕駛芯片的最合理方式。按照智能駕/點云分割等。再從各分類算法，選出更適用智駕場景的算法。用多維度算法模型，2017年5月，德國頒布了首部針對智能汽車的法律《道路交通法（第八修正地方政府、汽車測試商以及所有利益相關(guān)者提供了統(tǒng)一指導。2021年1月11日，美國交通部發(fā)布《智能駕駛汽車綜合計劃》報告，是《智能駕駛汽車準則4.0》2020年6月，聯(lián)合國通過了《自動車道保持系統(tǒng)（ALKS）》法規(guī)（以下簡稱“ALKS法規(guī)”），作為“L3級”自動化駕駛第一份具有約束力的國際法規(guī)，這標2021年7月，工信部發(fā)布《關(guān)于加強智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準入管理的意見》，規(guī)定了智能駕駛汽車及其生產(chǎn)企業(yè)的準入管理要求，為L3及L4級智2023年3月28日，工業(yè)和信息化部公開征求對《國家汽車芯片標準體系建設(shè)2023年7月26日，工業(yè)和信息化部、國家標準化管理委員會印發(fā)《國家車聯(lián)能駕駛計算芯片的“智能”評測相關(guān)標準上仍屬空白，國內(nèi)外尚在我國，2022年7月，中國電子技術(shù)標準化研究院牽頭制定了《面向自動駕在2023年4月發(fā)布了該系列團體標準的征求意見稿，并擬于2023年發(fā)布該系列標流程上有章可依。策的指導下，基于上述系列團體標準，2023年4月，全國集成電路標準化技術(shù)委其中，“第1部分：技術(shù)要求”規(guī)定了面向自動駕駛應(yīng)用的計算芯片的可靠性j)音頻處理單元，處理片外音頻信號；此外，“第3部分：人工智能工具鏈”規(guī)范了面向自動駕駛應(yīng)用的計算芯片配口要求”重點考慮了智能駕駛芯片生態(tài)角度的需求，規(guī)范了面向自動駕駛應(yīng)用的“第2部分：車載異構(gòu)計算測評規(guī)范”規(guī)定了對面向自動駕駛應(yīng)用的計算芯片），行業(yè)內(nèi)各單位標稱的算力不少為稀疏算力，但是稀疏化帶來兩個問題：1）稀疏化會到來準確度的下降，需要復(fù)雜的重訓練來對準確度進行補償限制了其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的使用，會產(chǎn)生性能損失。FP32數(shù)據(jù)類型能夠?qū)崿F(xiàn)的準確度較高，但因為計算量較大，實際應(yīng)用的效率較低。而INT8能夠更好的兼顧效率和泛用性，被大多數(shù)芯片廠家采用，推薦以INT8數(shù)據(jù)類型為代表測試芯數(shù)芯片廠家的做法，明確指出統(tǒng)一采用INT8稠密算力為代表，兼顧其他量化精度類型算力的方式來對芯片的算力進行整體性評估（見表2對智能駕駛產(chǎn)業(yè)關(guān)注度最高的模型（見表3）來進行性能測試，從而真實反映智能駕駛平臺軟硬123456789AI計算單元不是智能駕駛系統(tǒng)的全部，AI算力也不能成為評價智能駕駛芯車企在選擇智能駕駛芯片時會對多項關(guān)鍵性指標進行綜合性評估。芯片的本系列標準還明確指出，智能駕駛計算芯片平臺的關(guān)注維度不但要兼顧AI和整體端到端數(shù)據(jù)流整體處理能力意味著不僅僅關(guān)注智能駕駛計算芯片中AI處2019年英偉達發(fā)布車規(guī)級芯片Orin并在2022年完成量產(chǎn)，其L2+級SoC，宣別的全自動駕駛可以使用2路DRIVEAGXOrin+2組GPU的方案，性能可達在Ubuntu20.04.5LTS系統(tǒng)上對123456789pointpillar2020年1月，高通發(fā)布了全新的自動駕駛平臺SnapdragonRide，預(yù)計2024年將用于自動駕駛量產(chǎn)汽車中；隨著高通加大在智能駕駛領(lǐng)域的投入力度完全針對自動駕駛的設(shè)計，SA8650可能有兩個版本，宣稱低版本的AI算力是和AD解決方案及其駕駛策略的開發(fā)。長城汽車、通用汽車、寶馬等車企已經(jīng)宣字信號處理芯片技術(shù)在全球處于領(lǐng)先地位，而其推出的TDA4系列芯片被許多汽車廠商和一級供應(yīng)商選為計算平臺，TDA4VM是面向新一代智能駕駛應(yīng)用所推TDA4VM可實現(xiàn)多級處理，支持深度學習和實時圖像處理；同時在性能和的AI算力，100KDMIPS的CPU算力，16KDMIPS的MMobileye是英特爾2017年收購的列自動駕駛汽車技術(shù)公司，發(fā)布的EyeQ系而其22年發(fā)布的EyeQ?Ultra?是一款專為端到端自動駕駛而打造的單封裝宣稱可達到176TOPS，功耗低于100w。在未來這款芯片很有可能搭載在吉利極加速器與其它CPU、ISP和GPU相配合，構(gòu)成了一個高能效的解決方案，能夠同華為MDC計算平臺的核心AI芯片采用的滿足不同客戶的多樣化需求。在已經(jīng)亮相的華為MDC智能駕駛計算平臺解決方123456789pointpillar紅旗、北汽、上汽多個定點項目。其中理想L8Pro和Air車型上搭載的基于征程向自動駕駛應(yīng)用的計算芯片第四部分：傳感器接口要求》具體來看，其支持48GMSL2攝像頭輸入通路，最高支持多路8MP@30fps、多路毫米波雷達、4D成的單芯片解決方案，為入門級自動駕駛汽車提供高性價支持多達20路高清攝像頭輸入，支持從城市道行泊一體方案，支持L2++行車領(lǐng)航NOA、泊車HPA/AVP、3D360環(huán)視全景、聯(lián)友科技等在L2、L3級ADAS和自動駕駛感知系統(tǒng)解決方案上開展了一系列商業(yè)合作。2023年，搭載華山A1000系列芯片的量產(chǎn)車將陸續(xù)發(fā)布，包括江淮、根據(jù)《面向自動駕駛應(yīng)用的計算芯片第四部分：傳感器接口》具體來驚蟄R1可提供多傳感器接入能力和靈活的連接性，支持多路MIPI以及以太網(wǎng)接根據(jù)《面向自動駕駛應(yīng)用的計算芯片第三部分：人工智能應(yīng)用工具鏈》，基于驚蟄R1和開發(fā)工具鏈“魯班”，超星未來打造的智能計算平臺開發(fā)套件基于驚蟄R1打造的邊緣計算模組“NM10”，算力為16TOPS@INT8，可提愛芯元智基于其兩大自研核心技術(shù)——愛芯智眸AI-ISP和愛芯通元混合精），?Npu可以支持低位寬混合精度，提供高性能工具鏈支持，可滿足AI算法的不第二代芯片M76H，集成了異構(gòu)多核的愛芯通元NPUv3寬混合精度，其張量核針對CNN優(yōu)化、加速Transformer以及BEV應(yīng)用，，針對