下一代汽车处理器性能提升 重点指向深度学习功能

下一代汽车处理器性能提升 重点指向深度学习功能

　　虽然当前以数字化、集成化以及功能融合为主题的“智能化”仍将是这一代汽车电子技术竞争的主场，但不可否认的是，深度学习以及无人驾驶的滚滚浪潮已然来袭，并不断驱使着全球顶级的科技巨头们在该领域展开全面的竞争。

　　截止目前，自动驾驶的竞争行列已经有以谷歌、特斯拉、英特尔、英伟达、苹果、三星以及通用、福特等巨头，而深度学习领域也有微软、谷歌以及英伟达和百度等全球著名企业，未来也将会有越来越多的企业加入其中，自动驾驶及深度学习领域的竞争即将进入白热化阶段。在这种趋势的驱动下，汽车半导体厂商们也加快了下一代汽车处理器技术的布局及开发的脚步。

德州仪器(TI)中国区嵌入式产品系统与应用总监蒋宏

　　“作为深耕汽车领域多年的半导体厂商，我们也清楚的看到了当前自动驾驶和深度学习所引燃的新趋势。”德州仪器(TI)中国区嵌入式产品系统与应用总监蒋宏表示，就目前来看，在汽车芯片领域，深度学习、神经网络以及无人驾驶已蔚然成风，并被公认为是目前整个行业共同努力的方向。未来的汽车里会存在大量的数据交换，比如下一代芯片基本都会存在8个以上的以太网口，而每个基本上都是万兆级别，数据交换及处理非常频繁;而在安全性上，下一代芯片也需要集成更多的安全模块来解决行车安全的问题。因此，总体来说，相比这一代芯片，下一代产品无论是CPU的处理能力、异构的架构还是数据吞吐量等方面都将更上一层楼。

　　而就TI方面来看，蒋宏表示：“我们Jacinto系列的下一代产品也将重点在无人驾驶和深度学习两大领域发力，计划将在明年推出下一代的Jacinto处理器--Jacinto 7。而与过去的Jacinto系列处理器不同，为了实现深度学习的功能，Jacinto 7系列将会在内部芯片上集成更多的MMA矩阵和列阵计算单元，同时还会有专用于卷积运算的CIN单元，来满足下一代ADAS对于深度学习感知、决策以及执行等多方面的更高要求。而且，由于深度学习会存在很多矩阵的卷积运算，因此我们会在硬件上也会通过TI自己的DSP技术来做出更好的呈现，这不仅是我们的技术优势也是一大产品特色。”

　　不过，就深度学习功能的实现方面，各家厂商的侧重也不同，因此出现了基于FPGA、GPU以及DSP等多种不同的技术方案。英特尔之前收购了全球领先的FPGA技术方案商Altera，因此在实现深度学习方面占有得天独厚的优势;而显卡巨头英伟达则采用了自家的GPU方案来实现深度学习的功能，而且也进一步将其应用到自动驾驶领域;作为汽车半导体领域的领航者之一，TI则以自家的DSP技术为重要支撑。

　　对此，蒋宏表示：“想要实现深度学习的功能，目前的实现方案有不少，比如FPGA、GPU以及DSP，而各家厂商也都是站在自己的角度来看待不同的方案，因此侧重点也各不相同。就TI方面来讲，由于我们的产品多年一直沿用了DSP的技术，通过时间的磨砺，技术的成熟度也已经有了很大的提升，并已经形成了我们自己的特色。因此，TI的下一代Jacinto系列处理器仍将会继续在ARM架构的基础支持上，更多的去集成我们自己新一代的DSP以及MMA等技术来构建更加完整的深度学习架构，这不仅是顺应局势的发展，同时也迎合了我们广大客户的需求。”（责编：振鹏）

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