江西
智能驾驶芯片的市场竞争正在持续升级。
4月9日，面向中央计算时代，AMD重磅推出了第二代Versal自适应SoC。据了解，该芯片采用7nm工艺制程，内置高达200.3k DMIPS算力的Arm Cortex-A78AE应用处理器，以及Arm Cortex-R52实时处理器、新一代AI引擎（AIE-ML v2），可以提供比第一代Versal自适应SoC高达10倍的标量算力，INT8下算力达184TOPS。
在AMD看来，以智能驾驶为代表的AI驱动型嵌入式系统的预处理（包含传感器处理与融合、数据调节）、AI推理（感知、分析、情境感知）、后处理（决策、控制、反馈）等阶段都需要在高性能嵌入式系统中进行加速，才能确保整个系统的实时性。
但，此前市场上还没有某一类处理器可以同时满足上述三个阶段的数据处理需求。这无疑也增加了车企在芯片组合选型上的复杂度和匹配开发成本。
比如，在多传感器融合系统，来自毫米波雷达、激光雷达等各类传感器的数据要进行实时处理，就需要计算平台具备高算力、灵活应变、低时延等特性，高性能、自适应FPGA处理器平台具备了极大的优势；而在后处理阶段，一般需要使用到高性能嵌入式CPU。
因此，市场上主流的智能驾驶域控制器大多数采用的是SoC芯片+MCU的两芯片方案，且在毫米波雷达等传感器端往往还需要采用另外的芯片（大多选择FPGA芯片）进行预处理。由于采用了多芯片解决方案，智能驾驶系统成本难以得到大幅下降，同时还带来了效率低、时延长、功耗高等挑战。
根据AMD自适应与嵌入式计算事业部( AECG ) Versal产品营销总监 Manuel Uhm介绍，搭载了AI引擎的Versal AI Edge车规级自适应SoC可以为AI运算、视觉和信号处理提供众多优势，单一芯片即可解决传感器处理与融合（预处理）、AI推理以及后处理等所有问题。
据了解，AMD将于2025年上半年提供第二代Versal系列芯片样片，量产芯片将于2025年底面市。
具体来看，AMD第二代Versal自适应SoC包含AI加速单元、可编程逻辑单元（FPGA）、控制单元（CPU）、计算单元（GPU）及增强的功能安全与信息安全模块等。在这其中，FPGA可编程逻辑架构可以用于包含传感器融合、数据调节、硬图像/视频处理等的实时预处理，而AI引擎可以实现高效AI处理，预计每瓦TOPS将提升3倍。
Manuel Uhm表示， AMD第二代Versal自适应SoC最大的优势就是把可编程逻辑（FPGA）融合一个芯片当中，既可以实现传感器数据的预处理，又可以支持功能的持续迭代和传感器分辨率的持续升级，还可以实现AI推理、后处理等功能。
此前，AMD推出了第一代Versal AI Edge系列产品，采用了全新的专为机器学习优化的AI引擎：AIE-ML，算力17.4TOPS，可以提供10倍计算密度。与第一代Versal相比，第二代Versal自适应SoC在AI引擎、CPU性能等方面做了诸多的优化。
Manuel Uhm介绍，第一代Versal自适应SoC主要侧重于边缘计算应用，但第二代Versal自适应SoC主要面向的是域控制器、中央计算单元，可以用于做单芯片域控制器解决方案。“Versal AI Edge车规级自适应SoC作为L2+/L3级智能驾驶单芯片域控制器，具备4倍的图像处理能力。”
据了解，斯巴鲁下一代EyeSight系统将采用第二代Versal AI Edge系列产品，可以实现车道偏离预警、自适应巡航控制等功能。
基于第二代Versal AI Edge系列，斯巴鲁下一代EyeSight系统可以做到实时修改摄像头的传感器参数，并且可以以锁步模式运行应用和实时处理器，进而实现更高级别的ISO26262功能安全。
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