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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自动驾驶域控制器中的存算一体加速.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自动驾驶域控制器中的存算一体加速
摘要
自动驾驶域控制器需要在有限功耗预算内实时处理多传感器融合感知数据，对芯片的算力密度、能效和实时性提出了极高要求。传统方案采用GPU进行AI推理，功耗高、延迟大，且数据搬运能耗占总能耗的80%以上。本文针对车载自动驾驶域控制器的实时处理需求，设计了一种面向存算一体芯片的自动驾驶加速方案，通过存算一体阵列在存储域直接完成多传感器数据的矩阵乘加运算，将感知延迟降低至10ms以内，芯片功耗仅为传统GPU方案的1/5，为L3/L4级自动驾驶提供了高能效、低延迟的存算一体加速解决方案。
一、自动驾驶域控制器的计算需求
1.1 多传感器融合感知
L3/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100-500 TOPS之间。多传感器融合感知需要在毫秒级时间内完成，从传感器数据采集到感知结果输出，端到端延迟必须控制在50ms以内，以保证车辆在高速行驶时的安全性。
1.2 数据搬运能耗问题
在传统GPU方案中，传感器数据需要从片外存储加载到GPU的显存中，再通过GPU的计算单元执行推理，数据搬运能耗占总能耗的80%以上。对于256TOPS的算力需求，传统GPU方案的总功耗通常在100-300W，散热和供电成为系统设计的瓶颈。
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