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瑞萨利用硅技术优化现代半导体应用
来源:中国数控机床网   发表时间:2018/5/30 9:10:00  浏览次数:
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硅在自动驾驶汽车的发展中有举足轻重的地位。硅制微控制器以及最近的固态传感器和图像处理器使自动驾驶技术成为了可能。

瑞萨利用硅技术优化现代半导体应用

据外媒报道,50年前,汽车技术的改进依靠铁,刚及有限的电子技术,进展缓慢。相比之下,今天的汽车正快速发展,而一切归功于一种材料-硅。

 

硅在自动驾驶汽车领域

硅在自动驾驶汽车的发展中有举足轻重的地位。硅制微控制器以及最近的固态传感器和图像处理器使自动驾驶技术成为了可能。

与硅硬件配合使用的软件会消耗功率。瑞萨电子公司(Renesas Electronics Corporation)的汽车系统业务部副总裁Amrit Vivekanand指出:“当你考虑计算的挑战时,并不是简单地想要大量的计算能力,而是想要在设定的功率水平内的能力。它会影响热量,从而影响可靠性,软件就此消耗功率。如何设计芯片与此有莫大关系。”此架构是一种微妙的平衡。严重依赖软件会减小芯片尺寸也会增加功耗。另一方面,指定硅硬件设计又会导致更大的芯片但会降低功耗。

 

让汽车生态系统更易管理

通过合作建立生态系统可帮助保持均衡。不将整个系统中的软件和硅硬件连接起来,而是将网络分解成更易管理的部分。Vivekanand说,“构建生态系统的主要原因是为了上市,当原始设备制造商(OEM)想要类似管理程序的东西时,他们自己可以生产。但为了更快生产出来,最好选择与深入参与该技术或任何其他技术的公司合作。” 此类生态系统也可共享标准化接口,将推进第三方程序的创建并使一切变得没那么复杂。

 

图像处理器(GPUs)和芯片级车辆安全需求增长

图像处理器(GPUS)曾被降级至个人电脑中使用。现在,它们被大量使用于汽车应用中。高级汽车辅助(和自动驾驶)系统中的传感器严重依赖来自摄像头、雷达和激光雷达的图像。需图像处理器(GPUS)来处理此类信息。

Vivekanand说:“我们使用图像处理器(GPUs)来处理图像,并做一些内部处理,因为我们的生产线包含图像处理器。对于类似于深度学习的特殊应用,我们有定制硅知识产权(IP)。”

许多汽车专家关心智能网联汽车的安全问题。因此,一些制造商已经开始在硅制芯片上设置信任区和加密模块。问题是,此方法会让调试更加困难。

为了做出必要的妥协,汽车行业的各个层面正在发生变化。更多的初创公司开始与原始设备制造商(OEM)竞争,因此,更多的汽车制造商决定在内部开发软件。汽车供应链也在不断变化,以满足当今硅驱动的市场需求。

 

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