2020年11月05日 | 赛灵思讲解ADAS硬件开发痛点及解决之道

高级驾驶员辅助系统（ADAS）的复杂性正呈指数级增长，因为越来越多的传感器和算法结合在一起，以提供更大的功能性和安全性。许多高级计算芯片，包括FPGA，正被用来解决这些问题。

我与Xilinx（赛灵思）汽车高级主管Willard Tu谈了开发ADAS和自动驱动系统的难点和最佳实践。特别讨论了Xilinx的汽车产品及其自适应计算加速平台（ACAP）。

Willard Tu，Xilinx汽车业务高级总监

Xilinx的汽车产品解决了先进汽车系统和应用的独特需求？你能简要介绍一下公司在这个领域的历史吗？

Xilinx已经与汽车客户和合作伙伴合作了20多年，从将我们的设备用于信息娱乐和驾驶员信息系统开始。早期，Xilinx FPGA主要用于增强鲁棒性、低延迟的连接和数据（音频/视频）处理。2011年，我们推出了第一款片上系统（SoC）设备。

Xilinx SoC将汽车微控制器架构（例如，增强的CPU和外围设备）与可扩展的可编程逻辑相结合。这令Xilinx器件成为汽车ECU设计的中心，并使开发人员能够通过在嵌入式软件和定制硬件加速之间进行有效划分来创建前所未有的优化设计。

FPGA架构在ADAS和自动驾驶应用中创造了独特的价值，在这些应用中，开发人员依靠创新的传感器处理方法来区分其产品性能和特性。随着我们ACAP产品的推出，Xilinx的这些优势得到了扩展，在我们将AI处理引入汽车应用时，这些设备为片上数据移动和神经网络处理添加了专门的元素。

今天，我们看到对FPGA性能、容量以及I/O功能的更高需求，以实现高速数据聚合、预处理和分发（DAPD）以及计算加速，以支持L2到L4 ADAS和AD应用。在这个领域中，客户要求设备安全和功能安全。幸运的是，Xilinx在我们服务的其他市场（如A&D和ISM）有着悠久的历史，我们的汽车市场可以利用这一传统。

此外，客户还看重Xilinx 产品组合提供的适应性和可扩展性。随着ADAS/AD的算法和方法不断创新，适应性是至关重要的，而可伸缩性是创建需要满足不断变化的一组功能包的经济高效平台的关键因素。

从前置摄像头和全方位视野系统，到4D成像雷达和激光雷达传感器，再到用于免提、基于手势的控制和警觉监控的座舱内监控解决方案，Xilinx解决方案在低功耗下提供极其可靠的实时性能，这一点至关重要。

无论是对道路上的危险做出反应，还是确保舒适性功能如预期般平稳运行，汽车制造商都需要满足对计算延迟、性能、能效的严格要求，以及分布式边缘传感器和集中域控制器的适应性，以最佳方式处理越来越多的复杂和多样化的应用程序。XA设备满足这些需求。

Xilinx Versal/ACAP和传统FPGA技术可以解决汽车制造商、tier 1和无人出租车开发人员在自主车辆开发方面面临哪些独特问题？FPGA技术如何比当前的GPU和CPU产品更好地解决这些挑战？

延迟是实现自动驾驶车辆的一个关键因素，尤其是对于安全性而言。克服延迟问题是汽车制造商、tier 1和无人出租车开发人员面临的更大挑战之一。在FPGA中创建优化的并行处理管道的能力，这些管道与自己的专用逻辑和内存资源独立并同时运行，从而实现了高性能和极低的延迟，从而解决了这一难题。

此外，与GPU和CPU相比，在FPGA中并行操作的能力意味着时钟速率可以降低。这将提高支持日益复杂的汽车系统的性能效率，与GPU和CPU相比，它的功耗显著降低。这意味着更高的可靠性和性能，同时保持在汽车热范围内。

比延迟更重要的是安全。为了解决安全关键应用，赛灵思提供了经过认证的“安全岛”，并可以处理来自多个传感器和摄像头的数据，以实时响应其他车辆、行人、动物和意外的道路危险。传感器数据可以进行分析和融合以获得有效的冗余，FPGA提供了独特的能力来创建特定于应用/功能的诊断电路和交叉监视器，从而使汽车开发人员能够满足ASIL要求，市场上没有其他技术可以做到这一点。

为了满足人工智能处理计算性能的需要，Xilinx扩展了16 nm Zynq UltraScale+MPSoC产品组合，其汽车合格设备提供了近3000个DSP资源（乘法和累加单元），并相应地缩放原始逻辑和内存资源。此外，Xilinx的新Versal ACAP还提供了更大的灵活性，标量、适应性和AI引擎的性能比当今最快的FPGA提高了20倍，比当今最快的CPU提高了100倍（见图）。

Xilinx的通用自适应计算加速平台（ACAP）结合了FPGA的灵活性和连接性，以及AI引擎和Arm Cortex处理器等核心功能。

在开发和实现ADAS和AD应用程序时，客户解决方案的最大难题是什么？

对于ADAS/AD的汽车客户来说，功耗、延迟和功能安全都是一个挑战。Xilinx在这些领域继续创新和提供产品。

我们的自主汽车合作伙伴之一，Pony.ai，发现换用XA-FPGA设备解决了传感器融合系统的性能问题，该系统之前的输出误差达到了近一半的车身长度，这在现实世界中被证明是极其危险的。对于我们开发ADAS和AD解决方案的客户来说，他们遇到的难题是没有足够的计算能力和较低的延迟来管理多个复杂的计算，而这些计算对于确保他们的车辆安全，或者理想情况下，比人工选择更安全是至关重要的。我们的设备提供可靠的性能，并且能够执行更大和更复杂的计算，更接近于消除最关键应用的延迟障碍。

在另一个例子中，当设计MBUX时，戴姆勒工程师面临着一个独特的挑战。它必须在车顶内设计整个MBUX内部辅助计算子系统，这是一个非常受热约束的环境。戴姆勒的工程师们对许多功能强大的计算平台进行了基准测试，但选择Xilinx是因为它具有最高的每瓦性能和最低的延迟，再加上汽车级的认证。

赛灵思产品是在最终用户量产应用中实现的还是目前主要用于原型开发的？

我们的设备被广泛用于开发和生产。日积月累，Xilinx已在全球支持超过1.7亿辆汽车，其中7000万台用于生产ADAS系统。Xilinx与200多家汽车公司合作，其中包括全球主要的Tier1、OEM和初创企业。

FPGA技术只用于开发和原型验证的概念已经被多次证明是错误的，Xilinx的产品现在正处于第三代前置摄像头和ADAS中央模块中。自90纳米工艺节点以来，Xilinx在汽车领域创造了极具成本竞争力的解决方案。

我们在16nm产品组合中的最新设备，最近发布的Zynq UltraScale+MPSoC 7EV和11EG，将继续支持ADAS和AD应用，这些特殊的产品是专门为处理集中式域控制器的大量需求而开发的。

新的Zynq UltraScale+MPSoC 7EV和11EG各自支持哪些具体应用，它们为汽车行业提供了哪些优于其他解决方案的优势？对于加速自主车辆的部署，哪些硬件规格/功能最为关键？

XAZU7EV和XAZU11EG的开发都是为了响应客户对DAPD的需求，并加速L2+到L4的ADAS和AD计算。随着摄像机、雷达和激光雷达传感器数量的增加，以及来自每个传感器的数据越来越密集（例如，摄像机分辨率从1百万像素到8百万像素甚至更高），对专用独立处理管道的需求也在增加。

同时，ASPP/GPU供应商试图在遇到问题时交给更多的CPU，并在定义适当数量和类型的接口时“线程针”，保证互不干扰（功能安全的基础）和管理前所未有的软件体系结构复杂性，这是一个巨大的挑战。Xilinx引入XAZU7EV和XAZU11EG设备提升了在I/O方面提供可伸缩性，支持完全独立，但同时提供更强大的传感器处理管道。这使得这些设备在DAPD角色中非常有效。

两个最新增加的更大的设备，XAZU11EG，提供超过650000个可编程逻辑单元和接近3000个DSP资源，是之前最大设备的2.5倍。DSP可以被安排在一个由乘法和累加单元组成的“收缩阵列”中，这些单元构成了用于神经网络计算的Xilinx深度学习处理单元（DPU）的核心。

XAZU7EV具有用于H.264/H.265的视频编解码器单元，XAZU11EG具有32个12.5Gb/s收发器和四个PCIe Gen3 x16。凭借两款新器件，我们使汽车客户能够使用DAPD，并在严格的功率范围内计算，从而将AD车辆投入量产。

实施ADAS和AD应用程序的安全要求是什么？新设备的性能是什么？XA7EV和11EG最值得注意的性能规范是什么？

根据AEC-Q100测试规范，整个Zynq UltraScale+MPSoC产品组合均合格。这些设备集成了Xilinx FPGA和一个功能丰富的64位四核Arm Cortex-A53和基于双核Arm Cortex-R5的处理系统，该系统通过了低功耗领域ASIL-C级别的认证。

从功能安全的角度来看，FPGA是独一无二的，因为它允许开发人员创建特定于应用程序的诊断和交叉监视电路，使他们能够满足其特定的功能安全目标。没有其他技术能做到这一点。XAZU7EV和XAZU11EG MPSoC是该系列中其他MPSoC产品的扩展。

你能提供一个真实的例子来说明新的7EV和11EG是如何支持新的应用，改进现有的应用，还是两者兼而有之？

除了为汽车行业提供迄今最高性能的集中式域控制器之外，XAZU7EV和XAZU11EG还可以加快测试和生产车辆的开发和部署，同时利用FPGA的功率、效率和可靠性来管理关键的DAPD过程。对于继续为L5全自动汽车开发解决方案的客户来说，与Xilinx的开发工具相结合的附加性能将释放新的功能，从而加速其发展。

对于汽车应用而言，确保技术发展的每个阶段的安全性对于乘客以及道路上的其他车辆和行人都至关重要。确保快速、准确的反应，尤其是对于ADAS和AD，无论是对昏昏欲睡的驾驶者、鲁莽驾驶的另一辆车、盲区内的骑车人，还是穿过光线不好街道的个人作出反应，都意味着拯救生命。

Xilinx最近为开发者推出了Vitis统一软件平台。这个平台也适用于汽车领域吗？如果是这样的话，它与新的7EV和11EG设备一起提供了哪些优势？

所有车规产品都由Vitis和Vitis AI支持。它允许开发人员使用Python和C++等更流行的语言，并提供高度优化的特定领域加速库，包括视觉和图像，以及常见的库，如数学和线性代数。因此，它简化了开发过程，使硬件开发之外的更多开发人员能够参与这些项目。

我们的全系列撤柜产品都可以用Vitis编程。通过利用我们全面的开发人员库，更广泛的开发人员社区可以有效地构建和实现汽车应用程序，包括对ADAS和AD要求最高的应用程序。

Willard Tu是Xilinx的高级董事，负责公司汽车业务的全球业务开发、产品规划和营销策略。

Willard Tu在半导体、汽车和计算机产业工作了二十多年。他之前在Arm工作，在那里他负责CPU IP生态系统来支持Arm在汽车领域的发展。在NEC Electronics（现为Renesas），Willard Tu领导北美汽车销售和营销团队，销售额增长至1.5亿美元以上。