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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在车载舱驾一体中央计算平台中的存算融合架构.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在车载舱驾一体中央计算平台中的存算融合架构
摘要
舱驾一体中央计算平台将智能座舱和自动驾驶的功能集成到单颗SoC中，需要同时满足座舱AI推理和自动驾驶感知的高算力需求，对芯片的架构设计提出了极高要求。传统方案使用多颗芯片分别处理座舱和智驾功能，系统成本高、功耗大、通信延迟长。本文针对舱驾一体的融合需求，设计了一种面向存算一体芯片的存算融合中央计算架构，通过将座舱大模型推理和自动驾驶感知的权重存储在共享的RRAM阵列中，利用存算一体阵列的时分复用技术，在单颗芯片上同时支持座舱和智驾的AI推理，芯片功耗仅为35W，系统成本降低40%，为舱驾一体中央计算平台提供了高能效的存算融合解决方案。
一、舱驾一体的技术挑战
1.1 算力需求
舱驾一体中央计算平台需要同时支持座舱大模型推理（7B模型，约10TOPS）和自动驾驶感知（256TOPS），总算力需求约266TOPS。传统方案使用两颗独立的芯片分别处理，系统成本高、功耗大。
1.2 实时性要求
座舱AI推理的延迟要求为500ms，自动驾驶感知的延迟要求为50ms，两套系统需要在同一芯片上隔离运行，互不干扰，同时满足各自的实时性要求。
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