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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在自动驾驶域控制器中的量产应用.docx
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在自动驾驶域控制器中的量产应用
摘要
自动驾驶域控制器需要在有限功耗预算内实现高算力的感知、规划和决策功能，对芯片的算力密度、能效和功能安全提出了极高要求。本文基于后摩智能鸿途H30存算一体芯片的技术路线，分析了存算一体芯片在L4级自动驾驶域控制器中的量产应用。鸿途H30芯片算力达到256TOPS，功耗仅为传统GPU的1/5，已进入L4级自动驾驶感知方案测试，计划2026年下半年量产上车，为自动驾驶提供了高能效、低功耗的算力解决方案。
一、自动驾驶域控制器的算力需求
1.1 多传感器融合感知
L4级自动驾驶域控制器需要同时处理6-12路摄像头、1-3路激光雷达和5-8路毫米波雷达的数据，总算力需求在200-500 TOPS（INT8）之间。传统GPU方案虽然算力充足，但功耗高达100-300W，散热和供电成为系统设计的瓶颈。
1.2 功能安全要求
自动驾驶域控制器需要满足ISO 26262 ASIL-D功能安全等级，要求芯片具备故障检测、冗余计算和安全状态输出等功能。存算一体芯片的模拟计算阵列需要额外设计安全监控机制。
二、鸿途H30芯片设计
2.1 存算一体架构
鸿途H30采用基于RRAM的存算一体架构，将神经网络权重存储在RRAM阵列中，在存储域直接完成矩阵乘加运算。芯片的算力密度达到256TOPS，支持INT4/INT8精度配置。
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