自动驾驶的技术挑战为FPGA带来用武之地

1   自动驾驶的动向及技术挑战

在2013年，第1辆自动驾驶车辆就行驶在了混合公共交通车流中；到2019年，美国有29个州通过了允许自动驾驶车辆在混合公共交通车流中行驶的法律。由阿里巴巴（Alibaba）、联发科（MediaTek）和上海汽车（Shanghai Motors）支持的初创公司AutoX于2020年12月在深圳部署了一支由25辆无人驾驶车辆组成的车队。这标志着中国首次部署无人驾驶车辆。在中国，利用远程数据中心作为安全性后援的文远知行（WeRide）和百度（Baidu）之间，以及丰田（Toyota）支持的Pony.ai和滴滴出行之间存在激烈的竞争，后者在车辆中使用人工安全性后援。所有这些公司都在努力参与竞争，以求在全球范围内推广由智慧城市支持的自动驾驶车辆。

4G蜂窝网络技术难以维持大带宽、低延迟和高连接数量，以实现真正的自动驾驶车辆。5G技术解决了带宽和延迟挑战，并提供了高达10Gbps的传输速度，延迟在1~10 ms范围内，每个节点可支持多达500个连接。5G技术是智慧城市和自动驾驶车辆得以广泛采用的重要支撑。

为了处理自动驾驶车辆生成的大量数据，一些技术也正在不断发展。使用移动接入边缘计算（MEC）平台的边缘计算已经发展演进了大约十年，并帮助行业将数据中心重新定义为分布式模式。借助边缘计算和存储，许多对延迟敏感且需要大量数据处理的应用，诸如自动驾驶车辆、工业4.0、远程医疗和流媒体服务等，都能得到更好的服务，并且可以实现传统数据中心模型所无法实现的性能水平。在传统数据中心模式中，所有数据处理都在集中式的处理内核中完成的。

在自动驾驶车辆领域，人工智能（AI）和机器学习（ML）对于加速处理大量数据至关重要，这些数据是来自摄像头、激光雷达、雷达、声学和许多其他的传感器。为了满足个位数毫秒级的延迟，这些人工智能/机器学习（AI/ML）解决方案部署在边缘计算基础设施和车辆本身中。

在传统的计算模式中，中央处理器（CPU）执行所有的应用处理，而大部分网络功能和存储处理无法扩展以满足新的数据处理需求。数据加速器通常由图形处理器（GPU）、现场可编程逻辑门阵列（FPGA）或完全定制的专用集成电路（ASIC）实现，可以卸载CPU的工作负载，并提供更低的系统功耗、成本和延迟。

自动驾驶车辆是一种领先的应用，不仅需要这种全新的数据中心模型，还需要在数据中心、边缘处理和车辆本身进行数据加速。FPGA提供了灵活性、性能和低功耗的独特组合，以适应传感器类型和品牌、传输协议、AI/ML算法、不同的压缩实现和安全加密模型。与GPU不同，FPGA的运行速度更接近于ASIC的速度。

Achronix产品营销高级经理Tom Spencer

2   Achronix的解决方案

Achronix为计算、网络、存储、工业和汽车应用开发了基于FPGA的数据加速解决方案。与其他FPGA制造商不同，Achronix能够同时提供独立的FPGA器件和可授权的嵌入式FPGA半导体知识产权（IP）解决方案。除了FPGA器件和eFPGA IP，Achronix还提供基于PCIe的加速卡，可用于开发、现场试验或生产使用。采用了台积电7nm工艺技术的Speedster7t系列FPGA器件提供业界最高带宽的I/O，具有400GbE、PCIe Gen 5和112Gbps SerDes等数据接口。

Speedster7t FPGA器件还包括双存储接口：标准DDR4和GDDR6；与DDR4相比，GDDR6提供了令人印象深刻的600%速度优势和4Tbps存储带宽。如果数据无法在FPGA内轻松传输，那么这些高速接口就没有多大意义了。为了克服FPGA内的数据布线瓶颈，Achronix构建了一个二维片上网络（2D NoC），这是一条专用的高速公路，连接了所有外部I/O、FPGA内的硬化功能模块和FPGA架构本身。这个2D NoC具有超过20Tbps的双向带宽，远远超过了I/O、内部功能模块和任何FPGA逻辑的总带宽。这消除了由于芯片内拥塞而导致的延迟问题，并简化了FPGA设计。

对于成本和/或功耗敏感的应用场景，用户通常会开发ASIC。为了满足成本、功耗和性能目标，下一代先进驾驶辅助系统（ADAS）现在被设计为包括定制的ASIC器件，而不是依赖于标准现成组件的组合。然而，随着ADAS传感器、算法和原始设备制造商（OEM）特定要求的快速发展，开发固定功能的ASIC是有风险的。Achronix的Speedcore eFPGA IP通过在具有其他固定功能的ASIC中提供硬件可编程性来解决这一风险。

Speedcore eFPGA IP支持ASIC设计人员创建适合其特定应用的定制FPGA。设计人员可以定义FPGA逻辑、嵌入式存储器、数字信号处理单元（DSP）的合适组合，并将其与2D NoC连接到其他ASIC子系统。与独立FPGA芯片相比，eFPGA IP可降低高达90%的成本，从而实现这些成本敏感型的应用。Achronix的Speedcore eFPGA技术已在业界经过验证，有超过1000万个器件已投入量产应用。