介紹：從汽車誕生之初，其主要的評價體系就是以馬力為基礎，隨著第一世紀的發展，汽車的屬性已經慢慢從生產工具轉變為第三空間。 汽車上的新功能越來越多，需要的晶元也越來越多。 隨著電子電氣架構的發展，晶元也從以前的單一功能發展到現在的高效能SoC（片上系統）階段。 開封前"核心"該類從工具鏈和應用的角度進行了介紹，今天我們將介紹實現上述功能的基礎計算能力
上海2024年12月15日 /美通社/ --計算能力的定義和分類
計算能力，簡單地說，就是計算的能力。 SOC通常包含CPU、GPU、NPU和DSP等算力單元。 類似於語文、繪畫、數學和科學尖子生的習學習能力。 簡單來說，CPU主要處理邏輯計算並計算其單位DMIPS，GPU主要關注影象處理，其單位FLOPS代表浮點算力。 NPU作為神經網路處理器，主要用於神經網路推理，目前主流的中大算力NPU晶元可以達到TOPS級別，這意味著每秒1萬億次運算。 DSP作為更靈活的算力單元，可以同時提供定點計算和浮點計算能力。 所以，你可以感覺到它，作為乙個優秀的SoC晶元，不能偏向，必須在多個領域都有良好的結果。算力可以支援什麼樣的功能，不同級別的智慧型駕駛需要多少算力？
不同級別自動駕駛的算力需求
自動駕駛主要分為0-5級，以3級為邊界，以下為智慧型駕駛，以上為自動駕駛。 目前市面上較為成熟的量產仍低於3級。 目前，智慧型駕駛的主要感知更多地依賴於視覺，這也推動了卷積神經網路加速器（NPU），在智慧型駕駛領域佔據了更重要的地位。
為什麼車企要爭奪算力？
我們可以看到，隨著自動駕駛水平的提高，其對算力的要求也在不斷提高。 計算能力也取代了馬力，成為汽車行業的重要引數。 汽車行業正式進入算力時代，大算力晶元開始成為各大車企新車型的重要賣點。
一方面，車載感測器的數量和種類在迅速增加，其精度也在大踏步提高，以確保實現越來越複雜的功能，這對晶元的算力提出了更高的要求。 另一方面，新的演算法模型也在不斷更新，更多的大模型被應用到實際解決方案中，這進一步增加了對算力的需求。 還我們還發現了乙個比較有趣的現象，目前各大車企的旗艦車型的算力越來越高，往往幾百或幾千同時，我們也看到晶元企業在中算力晶元上的投入越來越大，智慧型駕駛在低端車型的滲透率也得到了進一步的提公升。 在晶元算力提公升的同時，感測器復用和算力復用正逐步應用於更多的量產專案，車企和晶元廠商似乎已經達成了一定的共識，晶元算力也在回歸理性。
計算能力越高越好
在晶元算力飆公升的同時，市場也在回歸理性。 隨著軟體和演算法的發展，晶元的算力利用率也進一步提高。 同時，我們不能忽視另乙個非常重要的概念是幀率，它可以更真實地反映晶元的實際算力。 因此，算力作為理論值可以反映晶元的基本算力，而幀率可以真實反映晶元的實際計算效率。 只能說，在實際的智慧型駕駛中，有一半的話是對的，我們確實需要更高的幀率，只要這個幀率對應的演算法模型才能真正服務於智慧型駕駛。 在沒有給定的演算法模型及其相應的解像度的情況下，不可能通過簡單地提出幀率來真正反饋晶元的實際算力。
黑芝麻智慧型華山系列晶元解決方案
黑芝麻智慧型推出的華山系列智慧型駕駛晶元，不僅是為了算力、技術、投資，更是為了創新其單一計算能力達到58TOPS，具有平台化、高效能、低功耗等特點基於兩個自主可控的核心IP，構建了包括車規級影象處理ISP和車規級深度神經網路加速器NPU在內的核心競爭優勢，使車載"你可以清楚地看到它"跟"可理解的"。融合前視+環視攝像頭、前視+角度雷達和超聲波感測器這是中國第乙個符合車輛法規並達到量產狀態的訂單SoC駕駛停車一體化域控制器晶元平台。整體解決方案簡單、高效、經濟。 豐富的感測器介面，能夠支援L2+L3級自動駕駛解決方案在幫助使用者提公升智慧型駕駛體驗的同時，也為汽車製造商和零部件製造商提供了大幅降低成本的可能性