薦言：慧敏兄的新書《智能座艙：架構、原理與車規(guī)級芯片》終于出版了！在實際的項目開發(fā)過程中，智能座艙系統(tǒng)架構師需要對系統(tǒng)需求進行技術可行性評估。來自傳統(tǒng)汽車行業(yè)的系統(tǒng)架構師往往對座艙SoC知識缺乏深層次的了解，難以準確評估座艙所需的SoC的能力。而那些計劃進入智能座艙行業(yè)的初創(chuàng)半導體公司的系統(tǒng)架構師，則可能對汽車電子相關背景知識了解不足，難以將消費類電子技術與車載電子技術有效結合，從而設計出適合的座艙SoC。由于市面上缺乏通俗易懂的智能座艙技術參考書，初學者在面對復雜的技術名詞和多樣化的應用需求時，往往感到困惑，無從下手。正是基于上述種種原因，作者決定撰寫本書。本書注重剖析智能座艙的多個子系統(tǒng)、基礎軟件及應用/服務的原理與架構，以及底層技術SoC的原理與實踐。（下方有購書鏈接，享全網最低價）

 本文節(jié)選自此書的第十一章：智能座艙芯片算力評估

本章目錄：

座艙高算力需求

CPU算力評估

GPU算力評估

NPU算力評估

主存儲器性能評估

芯片算力評估實力

本章小結

以下是正文：

《智能座艙芯片算力評估》

由前可知，智能座艙的顯示子系統(tǒng)、視覺子系統(tǒng)、音頻子系統(tǒng)等的性能均取決于智能座艙 SoC 的能力。當系統(tǒng)架構師收到智能座艙新功能的設計需求時，在系統(tǒng)級的整體架構下，他們需要仔細考慮座艙 SoC 是否還有充足的算力可支撐新功能。這一切工作的基礎，都依賴于對芯片算力的精確評估。

#01座艙高算力需求   

對智能座艙系統(tǒng)而言，理論上算力資源是越多越好，因為這將為系統(tǒng)提供更強大的處理能力和更豐富的功能支持。然而在現實中，這種看似無限的資源只是一種理想狀態(tài)。實際上，可供選擇的智能座艙芯片種類相對有限，并且其選擇還受到諸多商業(yè)因素的制約，如成本預算、市場成熟度以及供貨穩(wěn)定性等。更為復雜的是，政治因素和國際關系也可能對智能座艙 SoC的選擇產生影響。因此，即使系統(tǒng)架構師選擇了市場上性能最強的 SoC，也無法確保它能完全滿足不斷更新的功能需求。

在這樣的背景下，如何精確評估可用的算力資源，成為系統(tǒng)架構師面臨的一項重要挑戰(zhàn)。為了準確評估算力資源，系統(tǒng)架構師需要先深入了解 SoC 的算力單元及其性能特點。這包括了解各個算力單元的處理能力、功耗效率以及它們之間的協作方式等。同時，架構師還需要對新的功能需求進行詳細的算力需求分解，以確定每個功能模塊對算力的具體需求。

1.1 SoC 主要算力單元

在分析座艙的系統(tǒng)功能時，我們需明確它必須滿足的多種能力需求，如通用計算能力、多媒體音視頻處理能力以及圖形圖像渲染能力等。觀察個人計算機、智能手機以及智能座艙的發(fā)展歷程，我們發(fā)現計算芯片的集成化趨勢日益顯著。

在個人計算機領域，其關注重點是通用計算和多媒體娛樂功能，因此常采用多芯片架構，也就是“ CPU+ 顯卡 + 聲卡”的組合方式。為了滿足市場對高性價比的需求，顯卡和聲卡的功能往往被整合到主 CPU 芯片中，使得系統(tǒng)結構更為精簡。

智能手機領域則不同，為了支持通話、上網、運行多樣化的應用程序以及拍照功能，并且強調低功耗和便攜性，手機廠商多選擇單芯片架構。這種架構在 SoC 中融合了“ CPU+ GPU+DSP+ISP+NPU+DPU+VPU+調制解調器（Modem）”，以此滿足手機的多功能需求。

而在座艙領域，因為對多屏顯示、高品質車載音響、人機交互以及多模態(tài)識別等高級應用的重視，多媒體處理能力和 AI 計算的需求顯著增加。雖然座艙 SoC 中包含的算力單元與智能手機 SoC 相似，但其功能和所需的算力資源更為強大和精細。

通常，只有旗艦級的智能手機 SoC 在內部算力單元的配置和性能上，才能與座艙 SoC 相提并論。簡而言之，座艙芯片可以看作手機芯片的升級版。盡管兩者都依賴于一些基礎單元，如 CPU、GPU 和 DPU 等，但在特定方面有著明顯的差異。

一般來說，手機芯片更注重低功耗設計，追求性能（Performance）、功耗（Power）和芯片 面積（Area）之間的平衡，即所謂的 PPA 權衡。這是因為手機芯片在保持良好性能的同時，還需實現較長的電池續(xù)航時間和緊湊的芯片尺寸。相比之下，座艙芯片在算力和外設接口方面有著更高的標準，同時還需要具備強大的 AI 算力，以滿足復雜的智能交互需求。

為了滿足座艙芯片的這些特殊需求，我們在表1 中對座艙 SoC 的主要算力單元進行了總結。

表 1   座艙 SoC 中的主要算力單元

算力單元定義主要功能CPU負責通用計算任務，以及系統(tǒng)和軟件的整體運行? 運行操作系統(tǒng)和應用程序，負責系統(tǒng)的整體邏輯和控制? 加載和管理應用程序，包括啟動應用程序、分配內存等? 處理用戶輸入和觸發(fā)事件，如點擊、滑動等? 處理應用程序的邏輯計算和數據GPU用于圖形渲染，支持多屏顯示，還可以支持通用并行計算? 負責圖形渲染和圖像處理任務? 執(zhí)行圖形計算和渲染操作，包括繪制圖形、渲染紋理、執(zhí)行著色器程序等? 優(yōu)化圖形特果和動畫展示，提高用戶界面的流暢度? 負責3D 游戲、視頻播放和圖形密集型應用的圖像處理任務DSP 用于處理、優(yōu)化音頻和視頻的信號? 將數字音頻信號解碼為模擬音頻信號，以便在揚聲器中播放? 編碼：將模擬音頻信號編碼為數字音頻信號，以便傳輸或存儲? 混音：將多個音頻信號混合在一起，以便同時播放或錄制? 回聲消除：識別并抑制在揚聲器和麥克風之間由音頻信號反饋引起的回聲? 噪聲抑制：識別并抑制環(huán)境中的噪聲，以提高語音清晰度和音頻質量ISP負責處理攝像頭捕獲的圖像? 圖像傳感器（攝像頭）控制：包括調整曝光時間、增益、白平衡等參數，以獲取高質量的圖像數據? 圖像預處理：將從圖像傳感器獲取的原始圖像數據進行預處理，包括去噪、去馬賽克、顏色校正等，以提高圖像質量? 圖像增強：應用圖像增強算法，如銳化、對比度增強、色彩增強等，以改善圖像的清晰度、對比度和色彩飽和度

NPU

神經網絡處理單元，旨在加速AI 算法和機器學習的計算任務? 語音識別：使用神經網絡模型對輸入的語音信號進行識別和轉錄，將語音轉化為文本形式? 語音合成：將文本轉化為語音，生成自然流暢的語音輸出。?  自然語言處理：進行自然語言處理，包括語義理解、情感分析、實體識別等，以理解用戶輸入的自然語言? 情感識別：對用戶的情感進行識別和分析，以更好地理解用戶的情緒和需求? 圖像識別：對輸入的圖像進行識別和分類，識別物體、場景等? 圖像生成：使用神經網絡模型生成圖像，如風格遷移、圖像修復等? 數據處理：使用神經網絡模型進行數據處理和分析，如數據清洗、特征提取等DPU用于輸出顯示圖像，并管理顯示接口? 控制和管理顯示設備的輸出? 將GPU 渲染的圖像數據傳輸到顯示設備，如屏幕或外部顯示器? 處理顯示設備的分辨率、刷新率和色彩空間等參數? 支持多屏幕顯示和屏幕切換等功能VPU 視頻處理單元，專門負責視頻的編解碼任務? 視頻編碼：對輸入的視頻數據進行壓縮編碼。常見的視頻編碼格式包括H.264、H.265 （也簡稱為HEVC ，高效視頻編碼）、VP9 等? 視頻解碼：對壓縮的視頻數據進行解碼，將其還原為原始的視頻幀，以便在顯示設備上進行播放? 圖像處理：如圖像旋轉、縮放、色彩空間轉換、圖像增強等。這些圖像處理功能可以用于實時視頻通話、圖像編輯和圖像識別等應用場景