当前，车载市场正处于高速增长的状态。据行业数据显示，汽车整体市场每年都能维持8%～10%的增长，其中车内人机界面（HMI）每年8%左右的增长；ADAS增长率能到10%左右。差异性很大的一部分来自芯片。此前，汽车芯片一直由传统的芯片玩家把持。随着电气化向前发展，越来越多的新玩家开始进入，其中包括众多的OEM和ODM。此外，传统移动设备领域内的玩家，也开始切入到汽车市场。虽然不同玩家的发力点可能不太一样，但大家都非常看好汽车市场的增长。在智能驾驶的时代，车载芯片的功能安全至关重要。随着汽车的自主化程度越来越高，人们更加重视汽车能够以适当的方式去检测和处理故障的能力。近日，全球领先的硅知识产权（IP）提供商Imagination Technologies（以下简称“Imagination”）推出了全新一代用于车载智能和交互的汽车图形处理器GPU产品Imagination DXS GPU。

全新的 DXS 是一款可扩展、灵活的 GPU IP，专为处理驾驶舱、信息娱乐和高级驾驶辅助系统中的图形和计算工作负载而打造。该处理器在分布式安全性方面引入了多项新的创新，消除了在处理器上实现 ASIL-B 等级功能安全的额外开销。Imagination GPU产品管理总监章政表示：“DXS关键创新就是功能安全，即采用了全新的分布式安全机制解决方案，可以把传统功能安全实现方式的代价基本上拿掉，然后没有性能损失。”

车载芯片的功能安全是大趋势。功能安全就是要确保芯片功能按照要求去运行，并不是车在路上怎么保持安全，而是说芯片能按照功能设计的预期去执行。而且功能安全有等级区分，不同安全等级的任务同时在运行，如速度显示，路上行人和障碍物显示，都有功能安全的要求。如果一辆汽车不能按照产品设计功能去执行，那这汽车可能就会失效，很多潜在危险就有可能会威胁到驾驶员、乘客、路人等。

分布式安全机制解决方案

根据 ISO 26262 汽车安全完整性等级（ASIL）体系，汽车上运行的所有功能都要根据潜在风险进行等级认证。汽车制造商及其供应商必须确保支持该功能实现的组件都符合故障检测和处理的必要标准，其中 ASIL-A 等级的要求最低，ASIL-D 等级的要求最全面。

对于芯片的功能安全，最重要的成本来自于面积。因为实现任何一个新的功能，它都需要增加新的芯片面积。目前市面上主要有两种实现方法：一是双核锁步法，硅片面积增加 100%；二是工作负载重复法，安全工作负载性能减半。这两种方法对于汽车厂商和芯片厂商都是有明显弊端。主要是因为成本，因为芯片面积增加一倍或者是性能降低为二分之一，对于厂商来说它的成本也就增加了一倍。

但是安全很重要。 DXS 采用了全新的“分布式安全机制”解决方案，几乎完全消除了以前的其他功能安全方案实现机制带来的性能以及片芯面积损失，使 DXS 仅仅额外消耗了大概10%的面积，用10%的面积带来了100%性能，实现了 ASIL-B 功能安全。

分布式安全机制对GPU性能的影响几乎为零，而面积代价极低。那么，怎么做到的呢？据介绍，DXS利用了GPU两个很的特征，即处理器固有的并行机制，以及任何线程都不会被完全利用的事实。DXS获得专利的机制将这些线程组合成对，并在空闲时注入安全测试，从而在 ASIL 标准设定的时间范围内识别故障。比如GPU设计来说，50%的功能安全来源于内存，如Cache或者SRAM。而难点其实是在剩下的50%，即逻辑模块，需要迅速地的定位错误模块，并上报。这才是实现功能安全的难点所在。DXS怎么实现的呢？就是通过分布式的安全机制，通过一个周期性的检查方式来寻找这些模块里面是否有错误，如果有错误就会上报。

在此次发布会上，EETOP编辑也特别请教了有关分布式安全机制解决方案的实现问题。章政表示：“这只是最关键的执行部分。当然，我们还有其他的机制来保证这个逻辑模块以及存储模块的功能正确。”比如像素（pixel）阶段，有分块区域（tire region）保护。通过生成一个图库的CRC码, 在接收端计算和比较CRC码,来保证它在传输过程中不发生的错误。比如在接口上做parity校验，在发送和接收的时候来比较校验的结果是否一致，从而保证传输过程中能及时发现错误。

章政补充说：“当然，这个DSM机制不单单可以用于车载电子，对于其它有功能安全要求的领域，比如航空、医疗和工业，它都可以适用的。我们还将会一直去优化这个机制，一直不断地去演化，让它越来越高效，覆盖的范围越来越广”

架构创新带来硬件性能50%的提升

今天的AI算法当然是性能越高越好，但是我们必须要面对一个现实，就是目前的半导体技术还面临着带宽和工艺节点的瓶颈，以及高昂的成本。所以在这个时候，就必须要进行架构上的创新，在有限的资源下, 来更好地处理日益增长的计算能力需求。

传统油车通常采用分布式架构，不同模块可能都有专用ECU来控制。随着汽车电气化的推进，这种传统的模块化架构已经不能适应电气化发展的要求。开发者们根据移动系统的经验，一开始就考虑能不能把传统的ECU通过虚拟化的方式，让它更模块化、更简单化，然后可以通过远程升级（OTA）的方式来不断升级车的功能。章政分享说：“所以现在的车不单单是一个静态的产品，还是一个动态产品。比如特斯拉就不断地升级它的FSD芯片，来提高驾驶体验。”

智能汽车大体是基于中央计算架构，通过虚拟化方式压缩ECU数量。同时这个虚拟化带来了片内信息传输，从而减少了车内ECU连线，减少了工序和汽车重量。除此之外，传统汽车都是通过CAN总线连线，它的数据通信率比较低；现在的车广泛采用以太网技术，这种方式，容量高，速度快，产品成熟，产业链也比较成熟，成本也更低。综合来看，通过中央计算架构和虚拟化方式，可以压缩线束成本，压缩ECU成本，并提高整体通信效率，可以通过OTA给用户带来更好的用户体验。

DXS 是非常灵活的GPU，它采用了在 D系列 PowerVR 架构中引入的相关特性，如流水线数据主控和2D双速纹理处理，从而在性能效率上比上一代汽车 GPU IP 提高了20%，并确保其在实际基准测试中的表现优于竞品 IP 内核。Imagination的PowerVR GPU原生可以支持多到8个虚拟机，并可以完成基本上车上的所有任务。同时，它非常灵活，可以提供非常高效率的渲染工作，完成3D的渲染效果。它还是一个非常高性能的计算核，可以完成非常复杂的ADAS算法计算。

Imagination多核技术可实现两核、三核和四核配置，而内核之间的低带宽总线和对隔离的支持，也使IMG DXS 可适用于多晶粒芯片（chiplet）。据介绍，DXS 处理器峰值性能比 Imagination 上一代汽车 GPU IP 提高 50%，算力可从单核 0.25 TFLOPS 的配置，扩展到 1.5 TFLOPS 的处理能力，可以支持车内所有的屏幕娱乐和交互能力。

章政介绍说：“相对于上一代GPU产品，因为DXS中增加了一个新的SPU单元，使整个硬件性能提升了50%。而且因为我们采用了新的设计，DXS 就可以跑在新的工艺节点上。我们此次发布的DXS GPU的典型工艺节点是5纳米，比上一代系统运行的频率更高。”

全新计算库和人工智能工具包

AI其实就是起源于GPU，主要是因为其能提供高算力。DXS GPU也可以为AI计算提供支持。在用于FP16半精度浮点计算时，DXS能提供12 TFLOPS的性能；对于int 8精度，可以提供24 TOPS的性能。章政表示：“这些数据还只是跑在1G主频上面，如果芯片设计公司的后端条件允许，DXS可以跑到1.2G甚至1.5G的主频，那么它的性能会更高。”

今天的AI算法当然是性能越高越好，但是我们必须要面对一个现实，就是目前的半导体技术还面临着带宽和工艺节点的瓶颈，以及高昂的成本。所以在这个时候，我们必须要进行架构上的创新，在有限的资源下来更好地处理日益增长的计算能力需求。

章政解释说：“这也是我们为什么要推出FP16这种功能的原因。”对于大部分AI工作负载，FP16就可以满足。在往上FP32的精度可以更高一些，但代价是带宽会增加一倍，系统可能没法提供这么高的带宽。Imagination的做法是，增加一个双速率（dual rate）的FP16单元，同时再增加一个SPU，那么FP16工作负载就可以增加三倍的算力，性能就比上一代提高了三倍。章政补充到：“我们不单单是增加FP16了，我们也支持FP32和int8。”

与硬件同时开发的还有一套新的计算库（imgBLAS、imgNN、imgFFT），它可帮助软件开发人员实现高达 80% 的 GPU 利用率。这也将加速常见计算工作负载的处理，如计算机视觉和 ADAS 系统感知数据的预处理和后处理。 这些库与新的参考工具包（oneAPI和TVM）相结合，创建了一个基于开放标准的实用软件栈，软件开发人员可以利用该软件栈轻松地将其计算应用移植到基于 Imagination IP 的硬件上，并最大限度地提高其性能。 

对一些典型的工作负载，DXS的AI性能相对于前一代产品提高了将近十倍。这种提升很大的一部分来自于软件的支持和协同。章政分享说：“计算库（compute library）大概提高了2到4倍的性能。我们完善的计算库主要实现了带宽的节省，和片上内存的优化；同时把所有的计算尽量保持在片上，避免了在不同的计算空隙之间把数据来回搬移。这样不但能节省了带宽，也降低了能耗，因为现在数据的迁移是能耗的大头。”

结束语

据介绍，DXS已经完全具备了商用的能力并已进行授权。DXS有多种不同的配置，涵盖从座舱到L2/L3自动驾驶的需求. 最低端IMG DXS 8-256 MC1主要用于低成本的HMI应用，最高端的IMG DXS-48-1536 MC4满足ADAS的这个需求。

Imagination是全球领先的硅知识产权（IP）提供商，在车载行业已经耕耘了二十多年，迄今总出货量高达130亿颗配备有Imaginatin GPU的产品，其中有3.95亿颗器件被安装在车上。Imagination在车载特别是座舱和infotainment部分是全球第一的IP提供商。

GPU在汽车中的角色不再仅限于图形处理。在软件定义汽车时代中，硬件设计需要具有长期属性，这促使硬件设计人员去选择灵活且可编程的处理器；这些处理器不仅可以处理当前的人工智能工作负载，而且还能适应未来出现的新需求。因为GPU是可编程的，也可以提供巨大的算力，所以当新的自动驾驶算法或者新的功能出现的时候，就可以很快实现新功能。