L4无人驾驶计较平台是限度L4无人驾驶大领域实行的瓶颈之一，其他瓶颈也许众。绝望的线级无人驾驶无法量产，乐观的线无人驾驶计较平台是限度L4无人驾驶大领域实行的瓶颈之一，其他瓶颈也许众。绝望的线级无人驾驶无法量产，乐观的线级无人驾驶计较平台如上图，根本上便是两套一模相通的体系，蕴涵了CPU、GPU和加快器。众个加快器还须要一个PCIe相易机，其代价相当高贵，乃至比加快器都贵。与线控底盘衔接须要一个抵达ASIL-D级的MCU，常常是英飞凌的TC297/397，瑞萨的RH850和NXP的MPC574X系列也能抵达。

计较平台主旨是以太网相易机，以上图为例，Marvell的7口以太网相易器88E6321通过以太网物理层Marvell的88E1512与两个CPU也便是英伟达的Tegra Parker衔接。Parker外接GPU加快器，以太网相易器也衔接重要传感器和底盘节制MCU（PX2中便是英飞凌的TC297T），可谓是PX2的闭节芯片。88E6321的后续产物是88Q5050，由德国大陆汽车旗下子公司Elektrobit与Marvell联络打制，88Q5050则用正在英伟达最新旗舰Pegasus，这也是基于最新的车载以太网圭表TSN的初次现实使用。

常常CPU对应标量计较，重要是途径策划和计划算法，另外一面激光雷达行使ICP点云配准算法，CPU比GPU能更好对应。常用的传感器调解如卡尔曼滤波算法也众是标量运算。GPU对应矢量或者说向量计较，囊括高精度舆图、古板视觉算法。矩阵便是卷积运算的主旨，也是所谓人工智能的主旨运算。平凡一点领悟的话，咱们能够将标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵便是二阶张量。FPGA对比特别，它先天并行构造，对应矢量和矩阵都没题目，对应高阶张量更能发扬善于。

CPU应当抵达200K DMIPS以上的算力。ARM打算的针对L4行使的Cortex-a76AE，ARM举荐的是惊人的16核打算，车规级相信运转频率不行太高，不然功耗太高，揣摸最高不突出2.2GHz，乃至是1.8GHz，如许的算力突出250K，咱们给它打个八折，算200K。AI一面重要是推理，大凡都是INT8的精度。若是稀奇重视摄像头，INT8起码要有20TOPS的算力，若是更重视激光雷达，那么个别以为4TOPS就足够。

EyeQ5的CPU很弱，唯有52K，是全数芯片里最差的，但是这闭联不大，由于它属于英特尔，英特尔的汽车SoC也便是Atom 3900系列能够派上用场，3900系列中第一流的A3960大约有50K DMIPS。英特尔的Atom 3900系列差不众6年都没更新换代了。大概2020年会更新。

Xavier显露最完全，CPU算力有137K，依旧不对格。SA8155P是高通骁龙855的车规版，跟麒麟990相通都是7纳米，4个A76加4个A55内核。揣摸A76的运转频率也会下降，即使是A76火力全开，也难以突出130K。特斯拉的AI很强，但是12个A72最众也便是150K。以特斯拉的出货量，这颗芯片揣摸最低都要300美元。

最出色的现实是Xilinx的VersalAI Core，AI算力具有胜过性上风，最低都有49TOPS。这是环球首颗7纳米FPGA。

称之为FPGA大概不契合现实，Xilinx称之为Adaptive Compute Acceleration Platform (ACAP)。

ACAP里蕴涵了两个A72内核，对应标量计较，两个A72具有48KB/32KB的一级缓存，1MB的二级缓存，这比古板的ASIC要高不少。同时也有Cortex-R5双核保说明时性工作的牢靠奉行，如Boot。有AI和DSP引擎，AI引擎从128-400个，DSP引擎从928-1968个。另有完善的片上收集，囊括两个以太网接口，一个USB 2.0，两个UART，两个SPI，两个I2C，两个稀奇为汽车行业酌量的CAN-FD。LUT方面最高靠拢200万个，Xilinx说足以媲美任事器级CPU。

Xilinx Versal AICore参数睹上表，这么牛掰的东西行使的晶体管数目惊人，Versal AI Core的旗舰VC1902行使了370亿个晶体管，估计最初级的VC1352也有50亿个。而英伟达的Tesla V100才212亿个，Xavier才90亿个晶体管。上个月英特尔另有更狂妄的Stratix 10 GX 10M FPGA。这是环球密度最高的 FPGA，具有 1020 万个逻辑单位，433 亿颗晶体管。常常芯片的晶体管密度是25-31百万/平方毫米，Xilinx Versal AI Core最小都有大约250平方毫米的裸晶面积，这就必定其代价相当高亢。现正在7纳米的产能相当紧俏，FPGA的裸晶面积又稀奇大，但量又很低，笔者揣摸最低代价也是1500美金起。ACAP重要市集照样数据核心范围、5G基站和航天航空雷达范围。但是正在汽车范围能够只用一片，乃至能够连电扇都不须要的小盒子搞掂L4运算平台。

Versal ACAP正在本年9月份正式推出，目前代价还未知。ACAP的崭露大概证据草创公司做AI芯片不是个好倾向，先不要说7纳米一次流片用度近3亿（28纳米的芯片晶体管密度基本无法和7纳米比）。即使是ASIC，一味夸大算力，也基本无法和FPGA抗衡的。活络度就更无须说了。草创公司照样做算法对比符合，等强大了，能力烧钱做芯片。