黑芝麻智能第二款大算力自动驾驶芯片 A1000 Pro 流片成功,单颗芯片算力最高可达 196 TOPS

头条 > 产业前沿 > 汽车出行 > 更新:2021/07/29

黑芝麻智能第二款大算力自动驾驶芯片 A1000 Pro 流片成功,单颗芯片算力最高可达 196 TOPS

7 月 28 日,车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业黑芝麻智能科技宣布,旗下第二算力自动驾驶芯片华山二号 A1000 Pro已于近日流片成功,目前该芯片已经打通感知算法,下一步将给客户送样,计划在 2022 年年底实现车型量产上市。

今年 4 月上海车展期间,黑芝麻智能发布了公司的第二款车规级大算力自动驾驶计算芯片 A1000 Pro。

A1000 Pro 的 INT8 算力达到了106 TOPS、INT4 算力196 TOPS、典型功耗25W,可以满足ISO 26262 ASIL D级别功能安全要求。

此次打通感知算法意味着,A1000 Pro 的量产提速

据了解,基于 A1000 Pro 打造的FAD 全自动驾驶平台,可以实现覆盖L3/L4的高级别自动驾驶功能,支持从泊车、城区道路到高速等场景。

黑芝麻智能再添自动驾驶国产车规级大算力芯片新品,和上一代 A1000 芯片共同为自动驾驶汽车转型赋能。

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华山二号 A1000 Pro,自媒体,究竟处于什么水平?

由于市面上已经推出的大算力车规级芯片主要有特斯拉 FSD、英伟达 Orin,所以不妨先将黑芝麻智能 A1000 Pro 与这些芯片进行对比,可以大致了解其重要性。

特斯拉 FSD 采用 14nm 制程,单芯片算力 72 TOPS。

英伟达 Orin 采用 7nm 制程,单芯片算力 254 TOPS。

黑芝麻智能 A1000 Pro 采用16nm制程,单芯片的 INT8 算力106 TOPS

英伟达 Orin 采用了 7nm 制程工艺,而特斯拉和黑芝麻智能在制程工艺相近。

黑芝麻智能 CMO 杨宇欣告诉汽车之心:

「目前,由于自动驾驶对精度的要求很高,所以 INT8 是最主流的自动驾驶算力标准。据我们了解,特斯拉 FSD 和英伟达 Orin 的算力是按照 INT 8 标准来计算的。黑芝麻的 A1000 Pro 芯片属于自动驾驶专用 ASIC 芯片,算力利用率大概在60%-80%。」

也就是说,黑芝麻智能 A1000 Pro 和特斯拉 FSD 算力大概处于同一梯队。

基于单颗、两颗或者四颗 A1000 Pro,黑芝麻的 FAD 全自动驾驶平台将能够满足 L3/L4 级自动驾驶功能的算力需求。

如果说算力水平决定了 A1000 Pro 能做什么事情,那么这颗芯片的功能安全等级则决定了它是否能够具备量产上车资质。

据了解,黑芝麻智能 A1000 Pro 的单芯片达到 ISO 26262 ASIL D 要求。A1000 Pro 内部可以配置不同数据通路运算机制,在芯片内部部署互为冗余的双套系统和安全岛校验。

杨宇欣表示,「客户要求产品必须达到 ASIL D 级别,同时希望产品架构的成本合理功耗更低稳定性足够好。在 16nm 工艺下,我们在架构上进行了创新,并且引入了先进的封装工艺,最终在芯片级就实现了ASIL D 级别,这样可以减少客户的成本。」

简单来说,ASIL 等级定义了对系统安全性的要求,等级越高,对系统的安全性要求越高,系统设计的复杂程度越高,开发周期越长,开发成本越高。

ASIL 分为 A、B、C、D 四个等级,ASIL B 覆盖诊断90%的单点故障,而 ASIL D 覆盖诊断99%以上的故障,等级 D 的安全程序远高于等级 B。

比如,汽车车灯的系统要求达到 ASIL B,而智能驾驶系统、车身稳定控制等安全相关系统则一般要求要达到 ASIL D 等级。

达到 ASIL D 意味着,平均连续工作11420 年左右才发生一次失效。

A1000 Pro 达到 ASIL D 级别,说明其已经满足车规级开发要求,具备了量产上车的资质。此次打通感知算法,则意味着 A1000 Pro 已经能够正常运行功能,黑芝麻智能计划下一步将向客户送样,进入量产前的测试验证环节,预计最终的车型量产上车时间大概在 2022 年年底。

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性能的基石:

自研核心 IP,采用创新封装工艺

A1000 Pro 的大算力和可覆盖丰富场景背后,源于黑芝麻智能自研核心 IP(Intellectual Property)和创新的封装工艺。

黑芝麻智能成立于 2016 年,核心团队均来自博世、OV、英伟达、安霸、微软、高通、华为、中兴等业内顶尖公司,平均拥有超过 15 年的汽车或芯片行业经验。

与国内大多数芯片公司不同的是,黑芝麻智能并没有在创业第一年就开始研发芯片,而是先自研核心 IP 开始入手,在成立后不久便启动了自研 IP 工作,从而可以在后期能够缩短芯片设计周期、节约设计成本、降低芯片设计难度并提高产品的性能和可靠性。

杨宇欣表示,「由于技术设计复杂且客户群体规模不大,第三方公司研发自动驾驶 IP 是不划算的。目前,很少能看到市面上第三方公司推出类似黑芝麻智能自研 IP 的产品,而自动驾驶技术最领先的公司大多会自研 IP,比如英伟达、特斯拉、高通、Mobileye 和华为等,全部是自研 IP。」

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