Mobileye将于2025年推出EyeQEyeQUltra将实现自动驾驶

Mobileye 昨天宣布了他们的下一代 L4 自动驾驶 SoC,即 EyeQ Ultra,将于 2025 年推出,这是 Mobileye 迄今为止最雄心勃勃的 SoC。

EyeQ Ultra 是 Mobileye 的第七代 SoC,旨在实现 4 级自动驾驶。虽然 L4 还不是汽车行业的最终目标,但对于致力于自动驾驶的车企来说,这是一个更直接的目标。在实践中,L4 系统很可能成为 Robotaxi 和其他固定区域车辆的基础,其中自动驾驶汽车只需要在有限的天气条件下在已知且明确定义的区域内运行。

Mobileye 已经有了实现 L4 的硬件,但是硬件是由 6-8 个 EyeQ 芯片组成的。这在开发阶段就足够了,毕竟让一切正常工作很重要。但随着 Mobileye 现在指向 L4易语言编程6通道均衡器设计软件,该公司正在着手将该技术的下一步产品化,这是一种面向量产市场的廉价且紧凑的 SoC,即 EyeQ Ultra。

从高层次上看,EyeQ Ultra 旨在成为 Mobileye 的第一款大众市场自动驾驶 SoC,Mobileye 正在为此设计一个单芯片 L4 驱动系统。也就是说,所有必要的处理硬件都集成在单个高端 SoC 上。因此,当连接到合适的摄像头和传感器时,EyeQ Ultra 将能够将汽车驾驶至 L4 标准。

但也许关于 EyeQ Ultra 最有趣的一点是,Mobileye 打算用理论上不是特别强大的芯片来实现 L4。芯片官方的性能数据是176TOPS,可以肯定这在目前已经是非常高的性能了。但这只是 Mobileye 为计划在 2025 年推出的高端 SoC 所针对的性能的一小部分。简而言之,Mobileye 不仅相信他们可以做到 L4,而且他们可以以比竞争对手更低的性能和功耗做到这一点。

归根结底,Mobileye 的论点是,自动驾驶是一个足够成熟的技术领域,并非所有事情都需要在软件或高度灵活的加速器中完成。相反,是时候开始构建真正的 ASIC,使用高度专业化的固定功能(或其他有限的灵活性)组件来做一件事,并把它做好。总体而言,这是大多数特定任务处理器的自然发展路径,Mobileye 相信自动驾驶汽车系统最终也准备好朝这个方向发展。

EyeQ Ultra 将有几种不同类型的内核,每种内核都用于涉及操作 4 级自动驾驶汽车的不同任务。这些是:

12 个 RISC-V CPU 内核

ARM GPU

数字信号处理器

SIMD 内核

VLIW 内核

CGRA(粗粒度可重构阵列)内核

深度学习核心

最后 4 组内核包含 Mobileye 的“专有加速器”,是完成大部分工作的地方。根据 Mobileye 的说法,总共有 64 个这样的加速器核心,尽管该公司没有详细说明每个特定组中有多少核心。此外,整个芯片将建立在 5nm 工艺上(可能是台积电)。

最终,Mobileye 对灵活性有限的硬件的投资意味着这家芯片制造商可用于高吞吐量通用计算的硬件相对较少。而且,根据他们的推理,对硬件的需求也相对较少。有了足够的加速器吞吐量,即使是 176TOPS 也足以满足 L4 级自动驾驶汽车的需求。

在 Mobileye 看来,让硬件专注于特定任务有几个好处,首先它减少了所需的芯片总数。这不仅允许他们将所有东西都集成在一个芯片上,而且还降低了相应的系统成本。第二个好处是功耗。需要点亮的晶体管越少,消耗的功率就越少。

因此易语言编程6通道均衡器设计软件,Mobileye 正在寻求使其成为与 EyeQ Ultra 的主要功能差异化因素,如果较低的成本对 OEM 没有吸引力,希望较低的功率和冷却​​要求将成为另一个吸引力。

同时,虽然 Mobileye 没有透露任何具体的竞争对手,但总的来说,他们的新闻稿似乎是针对 Nvidia 的,后者的 Atlan SoC 也将在 2025 年左右同时推出。

这是一场引人注目的竞争,不仅因为参与其中的公司,还因为英伟达以 TOPS 为中心的汽车 SoC 推广。作为参考,Nvidia 正在宣传 Atlan,因为仅 SoC 就有超过 1000TOPS 的吞吐量,如果像 Nvidia 习惯的那样用于高端多芯片 Drive PX 设置,则甚至更多。

因此,Mobileye 非常谨慎地结束了与 Nvidia 的 TOPS 战争,因为与 Mobileye 基于加速器的低吞吐量方法相比,后者的高深度学习吞吐量确实看起来很有吸引力。从根本上说,TOPS 吞吐量的差异只是反映了两者在设计理念上的差异,即 Nvidia 的软件定义方法与 Mobileye 的特定任务加速器。当然,更大的 TOPS 数字看起来更好。

但也许更重要的问题是哪种方法会产生更好的结果。Mobileye 的方法基本上锁定了他们当前的技术方向和相关的自动驾驶算法,而 Nvidia 则为更灵活的方法敞开大门。但是,如果要花费一大笔钱,特别是当行业试图削减成本并将自动驾驶技术应用于更多汽车时,那么灵活又有什么用呢?

更重要的是,正是这种对比让 Mobileye 的 EyeQ Ultra 变得有趣。虽然英伟达采取了相当于蛮力的方法,但没有理由怀疑它会奏效。另一方面,Mobileye 在特定任务硬件上的更大投资伴随着更大的风险,但如果他们能够兑现承诺,他们将使用一小部分芯片和功耗,与 Nvidia 相比,所有这些都将是巨大的大优势。

无论好坏,自动驾驶汽车行业仍处于早期阶段。到目前为止,一切都是一系列的尝试,即使 2025 年即将到来,EyeQ Ultra 已经在路上,但这仍然只是更大转变的开始。因此,公司仍有大量时间争夺汽车市场,但真正的大众市场商业化并不遥远。因此,是时候让 Mobileye 和其他汽车 SoC 供应商变得具有竞争力了。

[参考文章]

Mobileye 宣布 EyeQ Ultra:单 SoC 中的 4 级自动驾驶系统 — Ryan Smith

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