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详解智能座舱芯片算力评估
荐言：慧敏兄的新书《智能座舱：架构、原理与车规级芯片》终于出版了！在实际的项目开发过程中，智能座舱系统架构师需要对系统需求进行技术可行性评估。来自传统汽车行业的系统架构师往往对座舱SoC知识缺乏深层次的了解，难以准确评估座舱所需的SoC的能力。而那些计划进入智能座舱行业的初创半导体公司的系统架构师，则可能对汽车电子相关背景知识了解不足，难以将消费类电子技术与车载电子技术有效结合，从而设计出适合的座舱SoC。由于市面上缺乏通俗易懂的智能座舱技术参考书，初学者在面对复杂的技术名词和多样化的应用需求时，往往感到困惑，无从下手。正是基于上述种种原因，作者决定撰写本书。本书注重剖析智能座舱的多个子系统、基础软件及应用/服务的原理与架构，以及底层技术SoC的原理与实践。（下方有购书链接，享全网最低价）
本文节选自此书的第十一章：智能座舱芯片算力评估
本章目录：
座舱高算力需求
CPU算力评估
GPU算力评估
NPU算力评估
主存储器性能评估
芯片算力评估实力
本章小结
以下是正文：
《智能座舱芯片算力评估》
由前可知，智能座舱的显示子系统、视觉子系统、音频子系统等的性能均取决于智能座舱 SoC 的能力。当系统架构师收到智能座舱新功能的设计需求时，在系统级的整体架构下，他们需要仔细考虑座舱 SoC 是否还有充足的算力可支撑新功能。这一切工作的基础，都依赖于对芯片算力的精确评估。
#01座舱高算力需求
对智能座舱系统而言，理论上算力资源是越多越好，因为这将为系统提供更强大的处理能力和更丰富的功能支持。然而在现实中，这种看似无限的资源只是一种理想状态。实际上，可供选择的智能座舱芯片种类相对有限，并且其选择还受到诸多商业因素的制约，如成本预算、市场成熟度以及供货稳定性等。更为复杂的是，政治因素和国际关系也可能对智能座舱 SoC的选择产生影响。因此，即使系统架构师选择了市场上性能最强的 SoC，也无法确保它能完全满足不断更新的功能需求。
在这样的背景下，如何精确评估可用的算力资源，成为系统架构师面临的一项重要挑战。为了准确评估算力资源，系统架构师需要先深入了解 SoC 的算力单元及其性能特点。这包括了解各个算力单元的处理能力、功耗效率以及它们之间的协作方式等。同时，架构师还需要对新的功能需求进行详细的算力需求分解，以确定每个功能模块对算力的具体需求。
1.1 SoC 主要算力单元
在分析座舱的系统功能时，我们需明确它必须满足的多种能力需求，如通用计算能力、多媒体音视频处理能力以及图形图像渲染能力等。观察个人计算机、智能手机以及智能座舱的发展历程，我们发现计算芯片的集成化趋势日益显著。
在个人计算机领域，其关注重点是通用计算和多媒体娱乐功能，因此常采用多芯片架构，也就是“ CPU+ 显卡 + 声卡”的组合方式。为了满足市场对高性价比的需求，显卡和声卡的功能往往被整合到主 CPU 芯片中，使得系统结构更为精简。
智能手机领域则不同，为了支持通话、上网、运行多样化的应用程序以及拍照功能，并且强调低功耗和便携性，手机厂商多选择单芯片架构。这种架构在 SoC 中融合了“ CPU+ GPU+DSP+ISP+NPU+DPU+VPU+调制解调器（Modem）”，以此满足手机的多功能需求。
而在座舱领域，因为对多屏显示、高品质车载音响、人机交互以及多模态识别等高级应用的重视，多媒体处理能力和 AI 计算的需求显著增加。虽然座舱 SoC 中包含的算力单元与智能手机 SoC 相似，但其功能和所需的算力资源更为强大和精细。
通常，只有旗舰级的智能手机 SoC 在内部算力单元的配置和性能上，才能与座舱 SoC 相提并论。简而言之，座舱芯片可以看作手机芯片的升级版。尽管两者都依赖于一些基础单元，如 CPU、GPU 和 DPU 等，但在特定方面有着明显的差异。
一般来说，手机芯片更注重低功耗设计，追求性能（Performance）、功耗（Power）和芯片 面积（Area）之间的平衡，即所谓的 PPA 权衡。这是因为手机芯片在保持良好性能的同时，还需实现较长的电池续航时间和紧凑的芯片尺寸。相比之下，座舱芯片在算力和外设接口方面有着更高的标准，同时还需要具备强大的 AI 算力，以满足复杂的智能交互需求。
为了满足座舱芯片的这些特殊需求，我们在表1 中对座舱 SoC 的主要算力单元进行了总结。
表 1 座舱 SoC 中的主要算力单元
NPU
神经网络处理单元，旨在加速AI 算法和机器学习的计算任务• 语音识别：使用神经网络模型对输入的语音信号进行识别和转录，将语音转化为文本形式• 语音合成：将文本转化为语音，生成自然流畅的语音输出。• 自然语言处理：进行自然语言处理，包括语义理解、情感分析、实体识别等，以理解用户输入的自然语言• 情感识别：对用户的情感进行识别和分析，以更好地理解用户的情绪和需求• 图像识别：对输入的图像进行识别和分类，识别物体、场景等• 图像生成：使用神经网络模型生成图像，如风格迁移、图像修复等• 数据处理：使用神经网络模型进行数据处理和分析，如数据清洗、特征提取等DPU用于输出显示图像，并管理显示接口• 控制和管理显示设备的输出• 将GPU 渲染的图像数据传输到显示设备，如屏幕或外部显示器• 处理显示设备的分辨率、刷新率和色彩空间等参数• 支持多屏幕显示和屏幕切换等功能VPU 视频处理单元，专门负责视频的编解码任务• 视频编码：对输入的视频数据进行压缩编码。常见的视频编码格式包括H.264、H.265 （也简称为HEVC ，高效视频编码）、VP9 等• 视频解码：对压缩的视频数据进行解码，将其还原为原始的视频帧，以便在显示设备上进行播放• 图像处理：如图像旋转、缩放、色彩空间转换、图像增强等。这些图像处理功能可以用于实时视频通话、图像编辑和图像识别等应用场景
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