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地平线征程5量产在即:最早今年Q4实现SOP

2022年06月30日 22:03:02
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来源:车东西

作者 | 木米

编辑 | Juice

车东西6月30日消息,今日下午地平线举办了征程5技术开放日活动。

在本次活动上,地平线联合创始人、CTO黄畅、智能驾驶产品线产品规划与市场部高级总监吕鹏向在场的媒体详细介绍了地平线的产品规划、技术路径以及征程5芯片背后的技术成果以及量产情况。

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▲活动现场

地平线征程5是地平线推出的第三代车规级自动驾驶芯片,兼具高性能和大算力特点。征程5搭载地平线最新一代BPU贝叶斯深度学习加速引擎,单颗芯片AI算力高达128TOPS。

凭借高算力的征程5的正式推出,地平线成为了国内少有的能够覆盖从L2到L4智能驾驶芯片方案的提供商。截至目前,征程5已获得比亚迪一汽红旗和自游家汽车等多家车企的量产车型定点项目。

最近发布的新车中,车载自动驾驶计算平台的算力动辄数百、上千TOPS。计算平台背后离不开大算力自动驾驶芯片的支持,但现阶段唱主角的芯片企业还多是英伟达、高通等海外玩家,中国芯片企业似乎暂时落后了。但随着地平线征程5加速量产上车,国产大算力芯片也将迎来一个新的发展阶段。

一、征程5受益软硬结合 AI计算性能增加至1531FPS

“软硬结合”是地平线一直以来对自己的技术路线的一个概括。

实际上,地平线的“软硬结合”就是在芯片设计、测试验证、量产上车的各个步骤都执行软件和硬件并行的操作模式。

此前黄畅曾表示,“想要做好自动驾驶芯片,你得知道自动驾驶算法到底是什么样的,它要跑通哪种场景。”

正是基于这种理念,地平线最近几年迅速组建起了一支庞大的软件团队,甚至规模还超过了硬件团队。

其公司总计有1000多名员工,70%以上为研发人员。而研发人员中,算法、软件研发人员数量达到600人,并且软件研发人员的增长速度是最快的。

而受益于地平线的软硬结合的技术路径,地平线的征程5芯片也实现了AI计算性能的提升,实现更加高效的利用率。

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▲地平线征程5 AI性能更加优秀

黄畅告诉车东西,芯片的计算性能之所以能够持续更新,这是因为软件架构是可以不断更新的。虽然芯片的硬件架构已经没有办法改变,但芯片的软件架构一直在进行升级,由此才实现了征程5芯片的“持续成长”。

根据此前公布的关键参数,地平线征程5基于台积电16nm制程打造,AI算力可以达到128TOPS,计算性能是1283FPS(Frames Per Second)。

在核心架构上,地平线征程5芯片的CPU部分采用8核心ARM Cortex A55,AI运算单元采用双核心地平线贝叶斯架构BPU(Brain Processor Unit)。同时,征程5芯片还有2个ISP核心、计算机视觉引擎、2个DSP核心、视频编码解码单元。

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▲征程5芯片最新计算性能

在本次发布会上,黄畅更新了这一芯片的AI计算性能成绩——目前征程5已经达到了1531FPS。

黄畅介绍,FPS衡量的是深度学习算法在芯片上的计算效率,它更能够反映AI芯片的真实计算性能。因为芯片除了算力大小之外,算得快不快也非常重要。

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▲黄畅给出自动驾驶芯片关键评估指标

二、自动驾驶竞争加剧 征程5将助力地平线再上新台阶

随着汽车越来越智能,对于时延的要求也就越来越高,据悉基于征程5芯片的前视感知可以做到60毫秒,同时具备30瓦的低功耗。

征程5芯片自动驾驶计算延迟为60毫秒,这是指从摄像头感知、目标检测、判断应作出加速或减速动作时的延迟。而目前,市面上绝大多数产品都只能实现150毫秒左右的延迟。

黄畅表示:“自动驾驶的延迟每下降60毫秒,可以减少1米多的刹车距离,也就意味着有可能就挽救一个人的生命。”

为了降低延迟,地平线针对自动驾驶场景,从摄像头在线输入、离线DDR,通过金字塔核心、拼接光流处理,能够在预处理阶段大幅降低延迟。在BPU核心中,地平线选择针对一次高效处理一张图片做架构优化,实现低延迟。

据黄畅介绍,现在大多服务器芯片会选择通过复用神经网络的参数,一次性批量处理十余张图片,这样一来,虽然处理量有所上升,但延迟会加大。

“地平线选择对每一张图片进行极致的优化,而不是单纯追求一次性的处理量,这能够保证在实际场景应用中的速度最快,延迟最小。”黄畅说道。

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▲地平线征程系列芯片

征程5是地平线的第三款车规级芯片,在此之前,征程2、征程3先后实现前装量产,帮助地平线拿下智能座舱、辅助驾驶的市场份额。而征程5芯片的出现,能让地平线在高阶自动驾驶领域和全场景整车智能领域再上新台阶。

结语:国内车规AI芯片正加速上车

当前,汽车“新四化”浪潮正加速汽车行业快速变革,人工智能、大数据等技术的应用,已经让AI芯片成为了汽车的数字发动机。并且,以整车智能化定义的智能汽车,正在成为行业共识。

地平线作为国内少数几家车规AI芯片公司,能够实现快速前装量产上车,代表着国内车规芯片设计能力快速提升,正加速全行业的快速进步。

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