自動駕駛汽車的發展勢頭強勁，瑞薩電子等主要參與者推動了L2+和L3自動駕駛解決方案的創新（行業標準將自動駕駛分為六個等級）。瑞薩電子的全新 R-Car V4H SoC 顯著提升了深度學習性能，可通過汽車傳感器（攝像頭、雷達和激光雷達）實現快速圖像識別和周邊環境處理。 一些城市也在通過法律、法規和基礎設施為自動駕駛革命做準備。德國、日本和韓國已成為首批支持L3駕駛解決方案法律基礎的國家，同時梅賽德斯-奔馳等制造商競相開始進行國際驗證，生產搭載L3系統方案的汽車。

即使在這些較低級別的自動駕駛系統中，汽車中的各種傳感器每小時也可以生成 25GB數據，是以高性能、低功耗的 SoC 是應對龐大數據難題的關鍵部分。當涉及完整的自動駕駛時，汽車 SoC代表了制造商構建其解決方案的基礎，其中的專用人工智能加速器是為人工智能自動駕駛提供動力的傳統組件。一些人不理解的是，傳統 GPU 在處理傳感器輸入方面也可以發揮重要作用，因為這些架構在設計時考慮了并行計算。

GPU的汽車應用遠不止車載顯示和儀表盤當談到汽車應用中的 GPU 時，大多數人會將其與車載顯示器和儀表盤聯系起來，但 GPU 的功能遠不止這些。具體來說，它們可以顯示并且驅動當今汽車標準的高級駕駛員輔助系統 （ADAS）。 GPU 代表了一種大規模并行處理單元，并且由于其架構，在某些情況下，傳統在 CPU 上運行的代碼優化為 GPU上運行時，執行速度最高可提升 20 倍。借助人工智能加速器（例如 Imagination 的神經網絡加速器（NNA））可以進一步提升，從而顯著節約電力——這是電動汽車的一個關鍵問題，成為最常見的自動駕駛解決方案平臺。 當談到自動駕駛要求時，GPU 是為這項任務量身定制的，可執行圖像分析和并行信號處理。GPU原本就用來圖形處理，同時 ADAS 平臺可以利用 GPU 并行計算來實時分析來自激光雷達、雷達和紅外攝像頭的傳感器數據。

推動先進計算Imagination IP 在汽車領域擁有超過 15 年的經驗，是市場上部署的領先解決方案之一。累計出貨量超過3億輛汽車和卡車，在汽車應用處理器中的圖形市場占有率接近 50%。其中許多都采用了 Renesas R-Car SoC，這是一個廣泛部署的汽車平臺，采用Imagination GPU IP。我們還將在手機方面的經驗帶到汽車領域，這促使我們優化功率預算，從而降低電池需求并增加續航里程。IMG B 系列多核 GPU IP為低功耗優化的嵌入式圖形提供了廣泛的性能選擇，將性能密度與節能解決方案結合在一起。IMG BXS是專為汽車安全而設計的，采用經過獨立驗證符合 ISO 26262的流程構建，使客戶能夠更快地集成到功能安全的系統中。 IMG BXS核旨在為高分辨率數字儀表盤和 ADAS提供支持，其效率高于市場上的其他核。BXS 亮點功能包含分塊區域保護 （TRP），這允許在屏幕上僅對顯示安全關鍵信息的部分執行渲染檢查，在保持安全的同時最大限度地提高性能。

軟件驅動的集成

GPU 可以為 SoC 設計帶來更大的靈活性，因為它們可以處理前面提到的所有 ADAS流程。我們的 GPU 安全核心（例如 IMG BXS）和安全關鍵驅動程序設計符合 ASIL B 標準，以防止出現永久性和瞬態故障。 這意味著制造商擁有了構建其自動駕駛系統的堅實基礎，增加了NNA神經網絡加速器 的可擴展性，同時優化功率。最后一部分很重要，因為自動駕駛越來越成為電動汽車的代名詞。 隨著自動駕駛市場和功能的發展和演變，對車輛中的軟件進行調整以保持功能、安全性和安保的需求也在增加。我們預計，與過去相比，OEM 供應商將通過軟件打造更多的差異化。開發人員可以利用軟件來微調和優化他們的 SoC——平衡 GPU 和 NNA 以提高性能和效率。我們通過功能強大的SDK 產品為我們的產品啟用此功能，從而持續地在軟件方面為 IP提供靈活性。我們還提供了符合Khronos OpenGL 安全關鍵標準的軟件驅動程序。

Imagination提供一站式服務值得注意的是，異構計算最近在整個行業中受到關注。在SoC開發時考慮異構計算，OEM 可以釋放更高的能源效率和靈活性，利用特定的處理器架構來運行工作負載的不同部分，以發揮 GPU 并行計算的優勢。 我們最近發布了Catapult RISC-V CPU ，為制造商提供了創建完整 Imagination SoC 的可能性，其中包括 CPU、GPU 和 NNA。這提供了多種好處，例如將人工智能卸載到 NNA，并在 GPU上執行大部分圖形捕捉處理。這使得SoC設計具有前所未有的靈活性，可以精確控制多個并行工作負載。