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车轮上的数据中心

汽车制造商转向高性能计算芯片,以提高性能和降低系统成本。

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汽车架构正在快速地从基于域的域名发展,利用现在在数据中心中发现的相同类型的高性能计算,以在路上制作第二次决定。

这是过去五年汽车架构的第三次重大转变,集中使用7nm和5nm技术、专业加速器、高速内存和高度针对性的软件架构。几十年来,汽车上的大部分电子设备都被封装在电子控制单元中,按制动和信息娱乐等功能进行细分。随着越来越多的安全特性的添加和集中,它们被不同的软件堆栈和基于不同域的汽车操作系统组织起来,这些系统通过一个集中的网关相互通信,这是目前大多数新车使用的网关。

但随着更多自主权被添加到车辆中,集中式网关的延迟证明了不可行的。完全需要更紧密的相互依存,可扩展性和灵活性,其中一个区域架构允许,并且OEM处于采用这种方法的不同阶段。令人惊讶的是,汽车区域架构看起来很像缩小的HPC数据中心。

“传统的HPC解决方案通常是对功耗的影响,除了对楼层空间要求的影响之外,David Fritz,Attomous和Adas高级总监David Fritz西门子数字工业软件.汽车领域的高性能计算也开始了类似的发展,在计算、冷却和供电方面需要大量额外的设备成本。多年来,这被认为是一种必要,并推动了市场对过高成本的预测,以及后续的假设,即只有寿命长的公共车辆才能证明高价格是合理的。”

近年来,技术进步已证明这些假设不正确,更好地了解汽车高性能计算的实际要求,显着降低了整体系统成本。Fritz指出,这使得汽车制造商能够从地面重新建立下一代平台,使它们能够缩放并杠杆横跨多个值。反过来,又呼吸了新的生活进入了群众更聪明,安全和可靠的自治车辆的愿景。

分区体系结构是自动驾驶的关键,其中很大一部分涉及传感器。“您能在传感器处处理数据吗?或者在下一步,在分区控制器中预处理数据吗?”美国汽车解决方案总监Robert Schweiger问道抑扬顿挫.“或者你能把原始数据传输到中央计算单元和原始传感器数据融合吗?”这是原始设备制造商的设想,因为它能提供所有的信息同时到达这台超级计算机。然后系统就能做出最聪明的决定,而如果你事先做决定,它就像一个决策树。某些假设是预先设定的,这可能导致非最佳决策。最终可能会有一个更聪明的解决方案,即在一个地方同时处理所有内容。”

图1:区域架构概念。资料来源:Cadence.

图1:区域架构概念。资料来源:Cadence.

但是,该处理也需要实时发生,特别是对于与安全相关的决定,这就是为什么对高性能计算能力进行如此大。

“当我们在汽车中谈论HPC时,我们参考汽车架构的下一次演变,基于区域网关的架构,”汽车IP段管理员ron digiuseppe说:synopsys.. “这有点不同,因为不是独立的应用领域,而是有各种传感器,无论是动力传动系中的传感器,还是发动机中的传感器adas.系统,或信息域中的图像传感器。传感器仍然存在。它们是独立的,但他们通过汽车网络/地区网络。Zonal架构由多个Zonal网关组成,该网关基本上是网络交换机。通过所有这些应用程序在集中处理模块中,而不是基于独立的应用程序的域,它们都可以使用更集中的处理模块来完成。“

图2:车辆分区结构的进展。资料来源:Synopsys

图2:车辆分区结构的进展。资料来源:Synopsys

对于ADA,设备必须被认为是功能安全的,这意味着它们通常是专门为那些中央计算芯片中的汽车使用而设计的。Schweiger说:“随着整个汽车行业向电动汽车发展,目前电动汽车的储能能力仍然有限,理想情况下,这种芯片需要尽可能少的功耗。”。“因此,效率——每瓦特的性能——是非常重要的。如果你在数据中心的云端安装了硬件,情况就大不相同了。使用水冷系统之类的东西是没有问题的,但对于生产中使用的汽车来说,功耗是重中之重。”

成本控制
麻烦的是,为了实现3级自动驾驶和上面,需要一种大量的传感器,具有坐在中间的强大的计算平台。这增加了车辆的价格。“如果您想超越高级汽车,您可以更轻松地隐藏这些成本,您需要了解如何降低这种系统的成本。因此,它不会是一种水冷系统,它将是一个消耗的系统,让我们说,小于100瓦。这是一个挑战,“Schweiger说。

在汽车市场上,价格是一个非常重要的考虑因素。“他们在为每一分钱而战,”彼得·格林哈尔说,他是该公司的技术副总裁和研究员手臂.“最终不可避免地会发生的是,他们会将所有芯片焊接到PCB上,但你不能只是拿起一个,然后放上另一个,因为插座将花费他们额外的10美分,他们没有理由这样做。”

在车辆中设计一个强大的集中式计算系统是非常划算的,因为一个设计可以一次性开发出来,并在多个车型中使用。“从根本上说,CPU、GPU或机器学习处理器的微架构并没有太大变化,”Greenhalgh说。“如果是在汽车领域,你需要在功能性安全上加些点缀;如果是在基础设施领域,你需要加大物理寻址的力度。很明显,在微架构中有一些部分必须处理更大或更小的工作负载。但从根本上说,这些区块的微观结构不会突然改变。”

因此,虽然这些设计昂贵,但开发成本可以在许多车辆上摊销。“一般半导体行业的重点是16/14nm并迁至7nm,但是当您通过汽车中的集中处理HPC架构时,其中包括许多繁重的处理和每个应用程序同时运行的多个应用程序,”synopsys.’ DiGiuseppe. “Now we’re talking about a 5nm-class device with higher performance and multi-core.”

尽管如此,这项技术仍然是在其他应用中良好的。“任何HPC应用程序的计算需求都是相似的 - 即大量数据和具有复杂系统建模的大量数据和细粒度分析 - 以及汽车并不不同,只是因为它在轮子上,”营销副总裁Kevin McDermott说:默认.“实时和混合临界方面是重要的。在任何多数组处理器配置中,处理元素的交互都需要软件优化,而软件优化依赖于程序员的工具来调试和分析复杂的多核事件序列。虚拟平台提供了硬件原型无法实现的事件场景的洞察力和可控性,允许在故障模式条件下进行广泛的验证,这对安全至关重要。”

有什么不同
尽管如此,Automotive确实为HPC设计添加了一些新的曲折。数据中心应用程序具有具有物理墙和保安的附加安全层。汽车,相反,与消费者设备相似。永久连接,包括空中更新,为黑客扩大攻击面,这需要连续测试系统鲁棒性。安全测试的虚拟平台允许独特的访问探索意外的事件情况,以应力测试内部防御,难以使用物理原型测试的选项。

“混合关键性是嵌入式应用中的常见的多核设计挑战,”麦克塞尔莫特说。“随着更多功能在共享硬件资源上组合,单独区域中的失败可能会损害高优先级和/或安全特征。汽车供应链正在随着IP和软件提供商的增加,以及新的服务提供商和IT基础架构的贡献。在多层方法中,每个阶段都可以将其他软件添加为Value-Add。这导致复杂的软件维护和更新过程。虚拟平台可用作汽车HPC的数字双胞胎,以允许供应链的统一与参考平台进行多维持续集成连续部署,因此硬件功能和不同的软件版本和更新范围可以用作虚拟回归农场。”

但是,这需要一些强大的处理能力,以及使用多核体系结构同时运行不同操作的能力。在单个SoC中看到多个12位多核独立处理器核并不少见。

Digiusepe说:“对于ADAS域控制器,就像分区体系结构中的集中式处理器,它是一种多芯片实现。”。“可能会有一个高性能的5nm主机处理器,但即使这样也不能处理所有的性能,因此可能会有一个协处理器,并可能有一个集成的AI加速器。另外一个带有深度学习AI加速器的外部芯片也很常见,因此即使现在我们看到多个芯片实现ADAS clas这将开始看起来更像传统的基于HPC的数据中心设计,应用程序集中,多个应用程序并行运行,虚拟化操作系统,虚拟机监控程序和分布式异构体系结构,看起来更像数据中心中的服务器。”

这是音乐到加速器芯片公司的耳朵,刚刚开始瞄准汽车市场。“我们在AI应用中使用RISC-V一般来说,我们看到很多兴趣,”Zdenek Prikryl,CTO密码.”,包括欧洲处理器倡议,特别是对于汽车,有许多涉及功能安全的选项。”

加速器可以用来加速处理不同类型的数据,如流视频、振动和温度,可以提高系统的整体性能和反应时间。

处理、网络、存储差异
DiGiuseppe表示,汽车高性能计算与数据中心的高性能计算非常相似,这是另一个对处理、网络和存储有独特需求的领域。“在数据中心,你通常将处理、网络和存储分开。在汽车领域,它们具有相同的功能——中央处理、网络和区域网关(包括网络和片上存储)。汽车的主要区别在于,它更像是一个终端设备,而不是数据中心。一个数据中心可能有10,000个服务器,所以一切都要扩大得多。这是同一类型的设计,但不完全相同的性能。数据中心将在网络端使用200/400/ 800gbps的以太网,并使用tb级的硬盘驱动器和ssd进行非常低延迟的存储,而汽车网络可能是10 Gbps,而不是200或400 Gbps。汽车可能会趋向于25gbps。这是同样的挑战,但在不同的性能点。”

处理器端的情况与此类似。“数据中心中的Intel Xeon服务器可能有一个12核Intel处理器,主板上有四个处理器。与automotive类似,数据中心中的情况是,存在异构多核体系结构,可能有1000台服务器,应用程序都是虚拟化的。在automotive中,这是一个同样的挑战,只是有点小。”缩小规模。没有数千个处理器核心。您面临相同的性能挑战,但规模不同,”他说。

软件架构
正如在数据中心中一样,软件体系结构需要定义良好。汽车中的虚拟化环境需要完美的架构,因为使用异构架构,虚拟化应用程序必须分布在多个核心和/或多个SOC/ECU上。

Synopsys汽车集团的高级经理Chris Clark解释说,在数据中心中存在高冗余以确保工作负载的完整性,而在汽车行业中,出于安全原因需要冗余。“最终,您仍然会遇到高速互连的相同挑战,以确保您所服务的不同域和计算平台具有必要的计算能力,但在某些情况下还可以解决安全性、安全性和延迟问题。它们非常相似,但也有一个折衷。当我们的资源有限时,我们必须确保这一点。在一个数据中心,可能有1000台服务器。每天有两三台服务器退出。你在车内没有这种灵活性,特别是当你看到像集中式计算平台这样的东西时。因此,有关虚拟机监控程序和虚拟化的概念和想法至关重要。”

对于设计团队来说,对高性能计算技术要求的敏感度对于汽车而言要高于数据中心。

“如果你看一个HPC数据中心,你可以走动并制作技术交换机,”克拉克说。“也许核心网络基础架构并不一定是对核心数预期的带宽,但您可以物理地切换出来。从汽车的角度来看,所有这些都被缩小到单个SOC,坐在一英尺的脚内。您必须处理所有的冷却要求和所有可靠性组件,如振动。你的SoC是因为热量而分解吗?All these things that you wouldn’t think about in a traditional data center now have to be considered, so there’s a lot more sensitivity as to what components, what that infrastructure looks like, and understanding the requirements coming from that OEM to ensure that we can meet those requirements both from a computational standpoint and power consumption standpoint.”

Digiusepe说,汽车HPC的可靠性与商业数据中心的可靠性也有着截然不同的内涵。“汽车中不允许出现故障,而在数据中心中,你必须预料到这一点,如果发生故障,会自动故障切换到另一台服务器。”。“在汽车领域,灵敏度体现在长期运行、高可靠性、功能安全和零缺陷设计的设计方法中。这就是设计技术。”

软件也是如此。在传统的数据中心中,裸机虚拟机监控程序被构建到系统中。虽然这些虚拟机监控程序非常轻量级,但它们控制对底层硬件基础设施的所有访问和理解,并强制执行位于该虚拟机监控程序之上的操作环境的规则。其他虚拟化场景包括包含核心操作系统,甚至是成熟的操作系统的体系结构,但随后它会拆分为小型计算域,用于该平台之上的不同虚拟化环境。这些方法在HPC数据中心中以各种配置使用,具体取决于它们试图实现的目标。

虚拟化和虚拟机管理程序在汽车中具有不同的考虑因素。“您必须确保您的SoC设计支持那些虚拟机管理程序和虚拟化环境,并且它以安全和安全的方式支持它们,”克拉克说。“In the vehicle, if there are two servers and one crashes, if one of those servers is actually a virtualized environment, and it’s the brake controller, the amount of time that it would take to restart that virtualization environment may have specific requirements that you wouldn’t see in an HPC environment. The ability to restart those services, and restart them in an appropriate manner, is very critical to the concepts around functional safety that really don’t exist in a traditional data center HPC environment. Here, it says in certain fail conditions, the driver must be notified, or the capability of the vehicle must be reduced to ensure that the vehicle operates in a known safe way. For hypervisors and virtualization in an automotive architecture, some decisions have to be made as to what types of functionality in the vehicle, in that domain architecture, are suitable for being included in a hypervisor or virtualized environment. And that’s typically not a discussion or even really a core focus that happens in an HPC data center environment because you just have a much broader opportunity to make changes and make your data center a little bit more flexible for your needs, depending on what you’re trying to do.”

在设计这些自动soc时,有一个非常具体的操作需求信封,管理程序将如何操作,以及管理程序可能看到的预期活动。如果包含虚拟化,则需要指定虚拟化哪些组件。

克拉克指出,在信息娱乐中心中加入虚拟化是有意义的。“如果我有新的功能,我会使用容器化和虚拟化,我想执行更新。通过空中交换容器或虚拟化环境可能比通过空中进行软件更新容易得多。这取决于具体情况。这是正在进行的讨论之一g place目前拥有多家OEM。有关如何处理软件更新以及对分区架构的影响的新标准正在出台。”

这些类型的决策对于车辆芯片架构至关重要。Cadence设计IP营销总监Tom Wong表示:“满足计算需求的限制因素是吞吐量,在数据中心,吞吐量来自服务器的计算性能和特定任务的工作负载优化。”。“在汽车行业,目前选择的工艺节点是16nm。然而,从计算的角度来看,你已经耗尽了进行大量人工智能优化的精力。16nm硅的速度还不够快,而硅的实现所需的计算资源量将非常大,以至于你将要达到的晶圆成本也太高高。16nm的芯片尺寸可能太大,并且功耗曲线不适合汽车。这些成分正在推动向更精细的几何结构的转变,正如我们所说的那样。但我们可能要到2022年或2023年才能看到7nm或5nm的汽车硅,这取决于工艺。”

同样,高性能的记忆考虑因素也出现。那些仍在努力。为了可靠性,预计机械装配将持续12年而不会失败。此外,随着汽车制造商增加了车辆,所有这些都必须完美无瑕地工作。

“人工智能推理将越来越接近边缘,它将出现在汽车中。这为传感器分析增加了大量的人工智能计算,导致寻路和路径预测,这些计算将在汽车中完成,”Wong说。

考虑到38%的整体AI市场是汽车,而且最苛刻的AI应用程序在汽车内,Schweier指出,了解AI件的切片和切片是有趣的。“可以在多核配置中需要缩放的硬件加速器,以便高达更高的AI操作,但仍然使用一个单位为较小的部分。这意味着AI的可扩展性是超级重要的。这也很有趣,因为随着人们学习如何利用AI,它将在未来的重要性中才会增长。“

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2评论

斯科特菲利普斯 说:

当这些联网的车辆与周围的一切事物进行漫游通信(也许相当杂乱)时,安全计划是什么?似乎应该有一些机器对机器的身份验证或类似区块链的标准内置到车辆和端点。

安Steffora Mutschler 说:

嗨,Scott,我猜会使用多种方法,但安全绝对是最重要的。很难说这个计划是什么,因为还没有任何行业标准被采纳,这肯定会有帮助。很多工作仍在进行中。我正努力掌握事态发展!

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