人工智能(AI)處理器和支持AI的SoC目前正受到投資界的全面關注，因為他們被視為新興高度自動化車輛的關鍵。

為了重申其于汽車產業(yè)的長期投入，以及看好FPGA將在自動駕駛車內部發(fā)揮重要作用，賽靈思(Xilinx)宣布與戴姆勒(Daimler AG)合作，為未來的奔馳(Mercedes-Benz)新車款開發(fā)「超高效率AI解決方案」。

Xilinx-Daimler連手打造AI方案

據(jù)兩家公司表示，戴姆勒正在打造采用賽靈思技術的車載系統(tǒng)，為汽車應用執(zhí)行AI處理。不過，雙方的合作細節(jié)仍不明朗。

那么，Xilinx-Daimler合作開發(fā)的這套系統(tǒng)預計何時推出？是否獨家授權？(還有像「賽靈思是否足以與Mobileye或輝達(Nvidia)等芯片供貨商競爭？」等問題)賽靈思汽車事業(yè)部資深總監(jiān)Willard Tu并未多加評論。

The Linley Group資深分析師MikeDemler指出：「戴姆勒也選擇了Mobileye和Nvidia。」他認為賽靈思與戴姆勒的合作發(fā)布，或多或少是為了市場營銷。但他也補充說「看看戴姆勒的車載系統(tǒng)會變成什么，倒也十分有趣。」

事實上，F(xiàn)PGA普及于車用領域的程度，遠超過大部份人的了解。

VSI Labs創(chuàng)辦人兼負責人Phil Magney解釋，「雖然每個人都希望宣示ASIC的所有權，但大部份最先進的處理都是以FPGA完成的，它讓用戶有機會在高效率的運算平臺上套用其專有指令集。」Magney告訴《EE Times》，「ASIC固然不錯，但在鎖定你的指令集之前，可能還得試用許多變化版本。FPGA則能隨時因應變化，讓您能夠調整指令集并嘗試新應用。」

長期深耕汽車市場

談到該公司在汽車市場的發(fā)展，Tu解釋說，賽靈思的FPGA最初作為車載信息娛樂系統(tǒng)中的膠合邏輯，之后才在先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)市場找到了最佳位置。Tu強調，F(xiàn)PGA最適合用于處理越來越復雜的ADAS和自動駕駛。

FPGA可設計于汽車內部的位置（來源：Xilinx）

2014年，賽靈思的芯片被14家車商采用，并設計用于29款車型中。該公司表示，到2018年，賽靈思芯片解決方案的觸角擴大到了29家車商的111款車型中。

相較于許多剛剛進入自動駕駛車市場的AI處理器新創(chuàng)公司，Tu表示：「賽靈思確實了解如何提供車用級的質量。我們長久以來一直在為汽車市場出貨產品。」

在ADAS市場上，賽靈思的FPGA經證實有助于處理來自各種傳感器(包括影像傳感器、光達或雷達等)的復雜感測數(shù)據(jù)。

事實上，Tu說，賽靈思已在車用計算機視覺處理市場占有率排名第二，僅次于Mobileye。然而，他也很快地表示，目前市占率第一(Mobileye)和第二(Xilinx)之間存在著巨大差距。不過，賽靈思與博世(Bosch)、Magna和Continental等多家一線供貨商(tier one)在成像處理方面都有合作，Tu解釋說：「他們希望在這方面與賽靈思合作的原因有五個。」

首先，賽靈思FPGA讓想要執(zhí)行自家專有成像處理算法的汽車OEM實現(xiàn)差異化。相形之下，Mobileye提供的是一種「通用」(one-size-fits-all)的解決方案。

其次，賽靈思為tier one提供的是「開放式」平臺，有助于其實現(xiàn)并確保符合ISO26262的功能安全。而Mobileye則提供一個「黑盒子」——這讓tier one 和OEM都不清楚在Mobileye盒子內部究竟發(fā)生了什么。

但是，如果Mobileye能保證其黑盒子符合ISO26262標準，那還會有問題嗎？Tu說：「Mobileye是一家芯片供貨商。最終，如果在系統(tǒng)級出現(xiàn)一些安全問題，那么必須承擔責任的就是汽車OEM，而非芯片供貨商。」

第三，賽靈思的成像處理解決方案為可在車內安裝之處提供了靈活性。它可以放在前置攝影機、擋風玻璃或中央模塊。

第四，賽靈思還提供了「可擴展性」。賽靈思設計的ZU2～ZU5搭配Cortex-A53和Cortex-R5等ARM子系統(tǒng)，能夠根據(jù)應用需求添加更多可編程結構。隨著新車評估計劃每12至16個月增加一項新要求，Tu強調，「相較于SoC相比，我們的解決方案提供了更多的靈活性。」

第五，賽靈思看好FPGA的適應性，它能持續(xù)因應汽車產業(yè)需要的功能不斷變化而隨之調整。

或許，最有助于描述這種適應性的例子之一就是賽靈思所謂的「動態(tài)功能交換」(DFX)。例如，假設賽靈思的芯片可用于Level 3自動駕駛車的駕駛員監(jiān)控功能，那么，相同的芯片還可以重新編程，在代客停車應用中執(zhí)行自動停車功能。Tu解釋說，這種可編程性能夠改變芯片的「個性」。

光達市場占有率達九成

賽靈思另一項優(yōu)勢是在光達市場的主導地位。據(jù)Tu介紹，賽靈思的芯片不僅用于幾家主要的tier one光達產品中，同時也被多數(shù)新創(chuàng)公司的設計采用。由于各種不同的光達建置了許多不同技術，而這一技術匯流的趨勢也將持續(xù)下此，多家光達供貨商開始轉而采用賽靈思的可編程解決方案，這是可以理解的。

Magney說：「許多光達顯然都使用了FPGA，尤其是一些具有智能化而需要特殊處理的光達。FPGA讓光達制造商得以更新和調整其處理要求。而且，由于大多數(shù)光達供貨商都是新公司，在這個階段采用ASIC解決方案并不切實際。」

但是在一個更大的計劃中，Demler質疑90%的市占率究竟有多么重要。他指出，「這畢竟還是一個較小的市場…每年大概不超過100萬個單位量。我猜測賽靈思可能與Velodyne有合作關系，但目前應該還在研發(fā)中。」

Demler認為，當今的光達市場「主要在于測繪(mapping)和工業(yè)應用，而非汽車。」

在邊緣處理？

雖然光達市場目前可能仍然微不足道，但賽靈思可望在邊緣的感知數(shù)據(jù)處理方面發(fā)揮更大的作用。

Magney說：「我們也在由傳感器進行處理數(shù)據(jù)的邊緣看到一些處理進行。例如，光達和雷達產生大量的數(shù)據(jù)，經過一些程序將部份處理需求傳送至傳感器模塊，特別是針對ADAS。」

Magney指出：「FPGA可作為ADAS解決方案價值鏈中的重要組成部份，而且可能非常適用于處理豐富的成像雷達，這部份技術目前仍十分先進。」

從ADAS到自動駕駛

雖然FPGA在ADAS市場的表現(xiàn)不錯，但Tu認為FPGA的根本優(yōu)勢在于「低延遲和更高的傳輸速率」，這將在高度自動化的汽車市場真正發(fā)揮作用。

當GPU進行深度學習推論時，他們需要大量的平行數(shù)據(jù)才能通過單指令多重數(shù)據(jù)串流(SIMD)。為了進行更多運算和更少擷取，業(yè)界試圖開發(fā)廣泛的SIMD架構，但臨時文件仍存在限制。

相反地，F(xiàn)PGA能進行batch-less的推論，Tu表示，這致使「無論批量大小都能提供低延遲和確定性延遲、更高的吞吐量以及一致的運算效率。」

FPGA提供batch-less的推論（來源：Xilinx）

雖然原則上是這樣，但對于賽靈思最終將如何在自動駕駛(AV)市場抗衡Nvidia和Mobileye，業(yè)界觀察家目前仍不愿作出任何判斷。

就在幾個月前，賽靈思曾經談到它所謂的「自適應運算加速平臺」(ACAP)，該公司聲稱它將「超越傳統(tǒng)CPU和GPU的性能」。然而，該公司至今并未透露任何細節(jié)。Tu說，ACAP今年將投片，但要到2019年以后才會開始出貨。

那么，如果我們拿賽靈思的解決方案來和Nvidia或Mobileye作比較呢？Magney指出：「現(xiàn)在要作出什么結論還為時過早。Mobileye基于視覺的算法在同級方案中表現(xiàn)最佳，它們針對緊密整合的指令集(ASIC)進行了強化。目前，從視覺角度來看，這是一場硬仗，但賽靈思將為客戶提供開放的解決方案，這心封閉的方案更具有吸引力。」

至于Nvidia，Magney補充說，「除非透過某些嚴格的基準檢驗，否則很難知道賽靈思是否比Nvidia更有效率。此外，Nvidia提供了一個完整的堆棧和SDK，因此，對于開發(fā)人員來說，目前Nvidia的堆棧更完整。」

整體而言，Demler指出：「我們看到數(shù)據(jù)中心將FPGA用于AI加速，因此，賽靈思在此基礎上開發(fā)更專用的架構也不至于讓我感到意外。FPGA可利用其DSP與平行架構，提供極其適合神經網(wǎng)絡加速的運算能力。」

Demler表示：「最終，相較于其他解決方案，其挑戰(zhàn)在于成本和功耗。」

雖然與戴姆勒的合作被視為是「賽靈思的重要訂單」，但Magney表示很難知道終端應用何時可用。

戴姆勒在新聞發(fā)布會上表示：「在此策略合作中，來自德國辛德爾芬根與印度班加羅爾兩地之奔馳車廠研發(fā)中心的深度學習專家，在賽靈思高度自適應的汽車平臺上建置其AI算法。」該公司表示，Mercedes-Benz將使賽靈思AI處理器技術實現(xiàn)商品化，讓神經網(wǎng)絡實現(xiàn)最高的執(zhí)行效率。