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Imagination Technologies:面向智能驾舱,打造高安全GPU与AI融合计算架构

来源:盖世汽车

2025-09-22 17:18:33

(原标题:Imagination Technologies:面向智能驾舱,打造高安全GPU与AI融合计算架构)

随着汽车智能化程度不断提高,电子架构正朝着集中化方向发展,智能座舱与ADAS等功能对GPU算力和AI推理能力提出更高要求,同时系统还需满足功能安全、长效周期、软件定义等多重挑战。

2025年9月12日,在盖世汽车主办的第五届汽车芯片产业大会上,Imagination Technologies技术总监艾克从汽车电子架构演进趋势出发,深入分析了当前智能驾舱与ADAS系统对算力、安全性与灵活性的新需求,并分享了Imagination Technologies在GPU与AI融合计算、功能安全、硬件虚拟化等领域的创新解决方案与落地实践。

艾克聚焦于智能驾舱与ADAS对高算力、高安全及长生命周期技术的需求,重点介绍了Imagination Technologies推出的GPU与AI深度融合计算架构。该方案通过将图形渲染与AI计算在硬件层面紧密集成,实现内部数据高效交互,大幅减少对外部存储的访问和带宽依赖,显著提升能效与算力密度。此外,提出分布式安全校验机制,对比其前一代产品在仅增加约10%面积的前提下实现功能安全,避免传统双核锁步带来的资源浪费。架构还支持硬件虚拟化,可动态分配算力至仪表、娱乐与ADAS等不同域,实现多系统隔离与资源灵活调度。

目前,该架构已应用于瑞萨R-Car等平台,支持从0.25T到200TOPS的算力配置,并具备对BF16、FP8等新兴数据格式的高效支持。艾克表示,展望未来,Imagination Technologies将继续深化GPU与AI的融合设计,推动软件定义驾舱发展,通过与OEM合作实现技术迭代,支持更高效、更安全的智能汽车计算平台。

 

艾克 | Imagination Technologies技术总监

以下为演讲内容整理:

汽车智能化演进带来算力与安全新挑战

艾克认为,当前汽车电子发展呈现出三大趋势。首先,智能驾舱功能日益丰富,数字化仪表、多屏互动、娱乐信息系统等均需强大的图形渲染与AI处理能力。其次,电子电气架构持续集中化,原属于多个域控制器的任务(如毫米波雷达、激光雷达、摄像头数据处理)正逐步整合至中央计算单元,对多任务并行处理提出更高要求。第三,软件定义汽车成为主流,OEM厂商通过OTA持续更新车辆功能,因此硬件需具备足够的灵活性以适应长期软件迭代。

 

图源:Imagination Technologies

此外,汽车产品生命周期可长达12年,在此期间,AI算法和算力需求仍在快速演变。“从CNN到Transformer、Diffusion模型,算法效率不断提升,如何设计一种能够适应长周期内技术变化的硬件方案,是我们持续思考的方向。”艾克强调。

GPU+AI融合架构:实现高性能与低功耗的统一

为应对上述挑战,Imagination Technologies提出“GPU+AI”融合计算架构。该架构将图形渲染与AI推理在硬件层面紧密结合,通过统一计算单元(Unified Compute Cluster)实现高效协同。

艾克详细介绍了这一架构的技术优势:在传统方案中,GPU与AI模块往往相对独立,数据交互需通过外部DDR内存,带来较高延迟和带宽占用。而Imagination Technologies的创新设计使GPU与AI计算单元可直接在内部完成数据交换,显著提升吞吐效率,降低延迟和系统功耗。该架构可提供高达200 TOPS(INT8)的AI算力,相比上一代产品单位算力密度提升3.6倍,同时支持BF16、FP8、FP4等多种数据格式,适配不同精度与能效要求的场景。

在软件层面,Imagination Technologies提供完整的工具链支持,包括底层计算库、标准编程接口(如OpenCL)以及编译器框架(如TVM),帮助开发者高效部署AI模型,实现软硬件协同优化。

功能安全与硬件虚拟化:满足汽车最高安全与集成需求

除了算力,功能安全同样是汽车芯片设计的核心。艾克重点分享了Imagination Technologies在功能安全方面的突破——分布式安全架构。

与传统双核锁步方案相比,该架构不会因冗余设计导致面积或性能成倍增长。其通过对GPU内部不同模块实施分级安全策略,在ECC校验、奇偶校验、双核锁步等不同级别上实现精准防护,最终仅以10%的面积开销实现ASIL-B/D级别功能安全要求。“这不仅显著降低成本,也保证了系统的高性能输出,”艾克补充道。

另一方面,随着域融合成为趋势,单一芯片需同时支持仪表、娱乐、ADAS等多个系统。Imagination Technologies通过硬件虚拟化技术,实现对算力的灵活分配与隔离。例如,一颗具备1 TOPS算力的芯片可动态划分为0.25T用于仪表渲染、0.75T用于娱乐系统,各域之间互不影响,即使某一系统发生故障也不会波及关键驾驶功能。

“硬件虚拟化不仅提升了资源利用率,也降低了系统部署的复杂度和成本,真正支持软件定义汽车的实现,”艾克表示。

 

图源:Imagination Technologies

案例分享:与瑞萨电子合作推进车载芯片创新

艾克以Imagination Technologies与瑞萨电子的合作为例,介绍了其IP在车载芯片中的实际应用。瑞萨旗下R-Car系列芯片采用了Imagination Technologies具备功能安全和高性能的GPU IP,最高配置可达1 TFLOPS浮点算力,同时也可灵活配置0.25T版本,适应不同车型需求。

该方案支持多核扩展与功耗优化,在满足高性能图形与AI处理的同时,也兼顾了能效控制与模块化设计,目前已应用于智能座舱和ADAS系统中。

共建开放生态,推动汽车计算架构持续演进

在演讲最后,艾克强调,Imagination Technologies将持续投入GPU与AI融合架构的研发,并与行业伙伴共同推动汽车计算平台向更高效、更安全、更开放的方向发展。“我们不仅提供IP,更致力于打造一个可扩展、软件定义的解决方案生态,帮助车企和Tier1厂商应对未来十年汽车电子的挑战。”

Imagination Technologies已推出多代支持汽车功能安全的GPU产品,其新一代架构不仅显著提升算力与能效,也已在多家全球主流芯片企业的产品中实现量产落地。

(以上内容来自Imagination Technologies技术总监艾克于2025年9月12日在第五届汽车芯片产业大会发表的演讲。)

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