Automotive-Anwendungen
Neuigkeiten aus der Halbleiterwelt
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Künstliche Intelligenz von »klein bis ganz groß«
Ambarella wiederum kündigte mit den CV3-AD635- und CV3-AD655-SoCs auf der diesjährigen CES Erweiterungen seiner CV3-AD-Familie von sogenannten AI-Domain-Controllern an. Der neue CV3-AD635 eignet sich für Anwendungen mit mehreren Kameras und Radarsystemen, um L2+-Funktionen wie Autobahn-Autopilot und automatisches Einparken zu ermöglichen und die GSR2- (General Safety Regulation 2) und NCAP-Standards zu erfüllen. Mit dem CV3-AD655 wiederum zielt Ambarella auf L2++-Anwendungen, sprich: anspruchsvollere Anwendungen wie Autopilot im Stadtverkehr. Dieser Baustein kann im Vergleich zum CV3-AD635 Daten von noch mehr Kameras, Radarsystemen und zusätzlich noch anderen Sensoren verarbeiten.
Aus der Sicht von Ambarella deckt das Unternehmen damit – dank des bereits angekündigten Hochleistungsbausteins »CV3-AD685«, der auf L3/L4-Systeme abzielt, und dem auf China spezialisierten »CV72AQ« – mit seiner CV3-AD-Familie nun das gesamte Spektrum an AD- (Automated Driving) und ADAS-Anwendungen ab, angefangen beim Mainstream bis hin zu Premium-Fahrzeugen. Dass die gesamte Palette abgedeckt wird, zeigt sich an der Rechenleistung, die die Bausteine abdecken. So bietet beispielsweise der CV3-AD655 die doppelte und der CV3-AD685 die sechsfache NN-Verarbeitungsleistung des CV3-AD635. Der CV3-AD635 verfügt über vier Cortex-A78AE-CPU-Kerne, der CV3-AD655 wiederum über acht Prozessorkerne.
Andererseits sind sowohl im CV3-AD635 als auch im CV3-AD655 zwei Cortex-R52-CPUs (mit zwei Kernen) integriert, die im Lockstep-Verfahren arbeiten. Alle SoCs adressieren auf Chip-Ebene ASIL-B-Anforderungen. Ambarella hat in seine SoCs außerdem eine GPU zum Rendern von 3D-Surround-Ansichten integriert, plus einen zusätzlichen Bildsignalprozessor. Außerdem bieten alle Mitglieder der CV3-AD-Familie eine Aufzeichnungsmöglichkeit und das Streamen von hochauflösenden Videos mit einer H.264-Videokodierung. Die SoCs verfügen darüber hinaus über ein Security-Modul in Hardware, das eine Isolation verschiedener Domänen und eine sichere Software-Bereitstellung ermöglicht.
Das Security-Modul übernimmt außerdem eine Reihe fortschrittlicher Cybersicherheitsfunktionen wie z. B. asymmetrische/symmetrische Kryptobeschleunigung, sichere Speicherung und Schlüsselbereitstellung, verschlüsselte CVflow-KI-Beschleunigungsaufgaben, echter Zufallszahlengenerator, einmalig programmierbarer Speicher, DRAM-Verschlüsselung und DRAM-Virtualisierung.
Das Herzstück der SoCs ist aber der proprietäre KI-Beschleuniger CVflow 3.0. Er kombiniert die Beschleunigung neuronaler Netze – einschließlich neuere NN-Architekturen wie Transformer und BEV (Bird‘s Eye View) – mit Vektorverarbeitungsfunktionen für traditionelle Computer-Vision-Aufgaben und eine effiziente Verarbeitung von Radardaten. CVflow 3.0 zeichnet sich laut Ambarella durch eine hohe KI-Verarbeitungsleistung und eine hohe Energieeffizienz aus, was sich natürlich auch positiv in E-Fahrzeugen auswirkt.
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Engineering-Samples sollen noch im ersten Quartal verfügbar gemacht werden. Wie der Rest dieser Familie werden auch die neuen SoCs mithilfe eines 5-nm-Automotive-Prozesses von Samsung gefertigt.
Das Unternehmen hatte außerdem Ende letzten Jahres noch einen kompletten Software-Stack für autonomes und halbautonomes Fahren vorgestellt. Laut Ambarella wurde der AD-Stack gemeinsam mit der CV3-AD-Familie entwickelt, sodass der Stack optimal auf den CVflow-AI-Engines des SoC läuft. Das senkt die Leistungsaufnahme und die Arbeitslast der integrierten Arm-Cores. Ambarella bietet ein flexibles Implementierungsmodell. Damit ist es Automobilherstellern möglich, alle oder auch nur einzelne Module in Kombination mit ihrem eigenen Software-IP zu nutzen.
Ein wesentliches Merkmal des KI-basierten Software-Stacks ist der Deep-Learning-basierte »Planner«, der eine dynamische Fahrzeugwegplanung ermöglicht. Diese Funktionalität ist das Ergebnis aus der eigenen F&E-Fahrzeugflotte von Ambarella. Damit war es möglich, dass das »Deep Planner«-Modul mit den Daten aus einer Vielzahl von realen Szenarien trainiert werden konnte. Ein weiteres Hauptmerkmal des Software-Stacks besteht darin, dass er nur Karten in Standardauflösung (SD) benötigt, sodass keine vorgenerierten Karten in hoher Auflösung (HD) erforderlich sind.
Stattdessen generiert der Software-Stack (der auf dem CV3-AD läuft) seine eigenen HD-Karten in Echtzeit, und zwar anhand von Live-Umgebungsdaten aus der Sensoreinheit des Fahrzeugs. Der Vorteil gegenüber bisherigen Ansätzen, zumindest aus der Sicht von Ambarella: Die existierenden HD-Karten, die von anderen AD-Systemen verwendet werden, sind teuer in der Wartung und erfordern Lokalisierungsfähigkeiten auf Zentimeter-Ebene. Außerdem sind sie unter dynamischen Bedingungen wie zum Beispiel Straßenarbeiten oder Unfällen unzuverlässig. Dementsprechend eignet sich die HD-Kartengenerierung in Echtzeit von Ambarella natürlich auch ideal für die Bewältigung schwieriger AD-Szenarien wie z. B. Innenstädte in Großstädten mit Kreisverkehren, enge Straßen mit parkenden Fahrzeugen, starkem Verkehr, Baustellen und einer hohen Dichte an Fußgängern, Radfahrern und anderen gefährdeten Verkehrsteilnehmern.
Automotive-Prozessoren und programmierbare Logik
AMD hat zur CES 2024 zwei neue Bausteine/Familien vorgestellt: die adaptive SoC-Familie Versal AI Edge XA und die Prozessorserie Ryzen Embedded V2000A. Die Versal-AI-Edge-XA-Serie umfasst sieben Bausteine, die eine Komplexität von knapp 44.000 bis rund 1,1 Mio. Logikzellen umfasst. Im kleinsten Baustein sind 20k LUTs integriert, im größten sind es 512k LUTs. Alle FPGAs verfügen über DSP-Engines (von 90 bis zu 1312), einen Gesamtspeicher, der von 48 bis 111,3 Mbit reicht, plus diverse Schnittstellen, die je nach Bausteinkomplexität variieren. Alle Komponenten verfügen auf der Applikationsseite über einen Dual-Core-Cortex-A72-Prozessor, dem 48 kB oder 32 kB L1-Cache (w/Parity & ECC) und 1 MB L2-Cache (w/ECC) zur Verfügung steht.
Für Aufgaben, die in Echtzeit verarbeitet werden müssen, steht ein Dual-Core-Arm-Cortex-R5F-Prozessor zur Verfügung, und zwar mit 32 kB/32 kB L1-Cache und 256 kB TCM (w/ECC). Die KI-Engines der adaptiven Versal-AI-Edge-XA-SoCs machen es möglich, die Bausteine für diverse fortschrittliche Automobilsysteme und -anwendungen zu optimieren; dazu zählen beispielsweise Vorwärtskameras, Überwachung im Fahrzeuginnenraum, Lidar, 4D-Radar, Surround-View, automatisiertes Einparken und autonomes Fahren. AMD betont außerdem: Die Versal-AI-Edge-XA-SoCs sind die ersten 7-nm-Bausteine von AMD, die eine Automotive-Qualifikation aufweisen.
Offiziell heißt es vonseiten AMD: »Die adaptiven Versal-AI-Edge-XA-SoCs können KI-Inferenz bei großen Datenmengen durchführen und sind für Edge-Sensoren wie Lidar, Radar und Kameras oder für einen zentralisierten Domain-Controller geeignet. Die AI-Engines sind in der Lage, verschiedene Arten von KI-Modellen wie Klassifizierung und Feature-Tracking zu verarbeiten. Die Familie reicht von 20k LUTs bis 521k LUTs und von 5 TOPs bis 171 TOPs. Dank der Skalierbarkeit dieses Produktsortiments können Entwickler ihre Designs mit denselben Tools, demselben Ökosystem und denselben Sicherheitszertifizierungen problemlos portieren.«
Mit den Ryzen-Embedded-Prozessoren der Serie V2000A geht AMD in eine andere Richtung. Denn mit diesen Prozessoren adressiert das Unternehmen das digitale Cockpit kommender Fahrzeuggenerationen, angefangen bei der Infotainment-Konsole bis hin zum digitalen Kombiinstrument und Fahrgastdisplays. Die Erweiterung der AMD-Ryzen-Embedded-V2000A-Serie bietet die erste x86-Auto-qualifizierte Prozessorfamilie, die laut Unternehmensangabe das gleiche PC-ähnliche Erlebnis bieten soll, das Verbraucher von ihrem Home-Entertainment-System gewohnt sind und das sie auch im Fahrzeug wollen. Der AMD-Ryzen-Embedded-V2000A-Series-Prozessor basiert ebenfalls auf einer 7-nm-Prozesstechnologie und wartet mit »Zen 2«-Kernen und der AMD-Radeon-Vega-7-Grafik auf. Er bietet High-Definition-Grafik, erweiterte Sicherheitsfunktionen und Automotive-Software-Enablement durch Hypervisoren zusätzlich zur Unterstützung von Automotive-Grade-Linux und Android Automotive.
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