算力超高通8295!联发科推3nm最强车芯,“搅局”智能汽车市场

高工智能汽车 2024-05-03 11:20:19

进入2024年,中国智能汽车SoC市场混战升级。联发科的强势入局,正在重塑智能汽车芯片的市场格局。

在年初举办的CES全球消费电子展上,英特尔宣布正式进军汽车产业,携AI PC技术打造新一代的汽车AI芯片,首款量产车型将是极氪汽车。

无独有偶,AMD也在拿下特斯拉订单、与亿咖通达成合作后,又一次加快了汽车领域的进攻速度。前不久,AMD面向中央计算时代重磅推出了第二代Versal自适应SoC,重点瞄准的同样是AI在汽车上应用所带来的机会。

与此同时,包括蔚来、小鹏、理想、比亚迪在内的头部车企以及部分Tier1,都在筹划自研芯片或者NPU,从而实现自主定义芯片规格和需求,深度挖掘芯片潜力的同时,极大低降低差异化需求所带来的BOM成本。

在这场芯片巨头混战的背后,软件定义汽车时代正在加速到来,AI和加速计算已经成为推动整个汽车产业转型的重要推手。几乎所有人都意识到,汽车芯片的旧时代已经结束,新的赛局已经开始。

在4月26日北京车展期间,联发科发布了三款内置生成式AI引擎的座舱SoC,分别是采用3nm制程的旗舰级CT-X1,以及采用4nm制程的次旗舰级CT-Y1和CT-Y0。在这其中,3nm天玑汽车座舱平台CT-X1,算力超越同类旗舰30%以上,成为了新一代智能座舱芯片算力天花板。

而在此前,联发科已经与英伟达达成了合作,并且已经结合英伟达技术推出四款天玑汽车座舱SoC:C-X1、C-Y1、C-M1 和 C-V1。两大拥有最强AI+最强算力的全球半导体巨头的深度合作,无疑将整个汽车芯片市场竞争,推向了全新的高度。

01 汽车芯片的算力之争

在全球汽车芯片巨头混战的背后,是汽车芯片市场的一场巨大变革。

在传统汽车上,由于采用的是分布式的ECU架构,且车上的功能相对简单,与外界交互较少,对于芯片的算力要求较小。但在汽车智能化的大浪潮下,越来越多人机交互功能的上车,致使汽车对于先进制程、大算力SoC芯片的需求异常高涨。

业界一致认为,软件定义汽车的前提是硬件先行。只有将硬件的性能和算力备足,才能为后续的软件升级提供足够多的空间。

中国智能汽车市场的算力竞争也就此拉开了序幕。

根据《高工智能汽车研究院》数据显示,从2022年开始,中国市场推出的主流新车的座舱域控制器几乎都搭载了高通的芯片平台。在这其中,高通8155凭借高算力、7nm先进制程等优势被一众汽车品牌推至“神坛”,一度被认为是当时量产车可以选用的性能最强的座舱SoC芯片。

高通垄断智能座舱芯片市场的背后,核心原因就是恩智浦、瑞萨等传统汽车芯片厂商产品力的断层。在传统汽车芯片巨头仍然采用的是22nm工艺制程的大背景之下,高通凭借领先的手机芯片设计能力,大幅提升了智能座舱芯片的制程和用料,先后推出了14nm支撑的骁龙820A以及7nm的骁龙8155。这一举措,也让高通名声大噪,迅速风靡智能汽车市场。

不过,去年以来,出于供应链安全和成本等因素考虑,各大主机厂对于汽车芯片的使用已经呈现了多元化的趋势,希望打破高通垄断智能座舱芯片市场的局面。

因此,不少主机厂在一边选用高通芯片的同时,一边自研芯片,或找AMD、英特尔甚至是芯驰科技、芯擎科技等本土供应商进行合作。

值得注意的是,作为高通在手机SoC市场的唯一劲敌——联发科,同样具备先进制程能力,过去几年一直是智能座舱芯片市场极为重要的一员。数据显示,联发科天玑汽车座舱芯片全球市场出货量已经超过2000万套。

现如今,联发科携3nm制程的最强座舱计算芯片,向汽车芯片市场发起冲击,将撬动整个汽车芯片市场竞争格局的大变革。

02 汽车芯片竞争格局再生“变数”

生成式AI快速爆发,正在改变汽车产业。去年以来,包括蔚来、理想、极越、小米、智己等汽车品牌争相将AI大模型逐步运用在自家的汽车产品之中,这也让整个汽车芯片市场格局再一次“重构”。

众所周知,AI大模型大多数部署在云端,模型参数量大多在千亿级别。如果将车上的大模型应用部署在云端,则会面临两个主要问题:一是对于通讯网络高度依赖,很难保证在任何行车环境都能达到通信网络的实时连通性;二是在线大模型在隐私保护方面存在一定的弱点。

端侧大模型很好地解决了隐私性、延迟性等问题,但却面临着算力限制、时延、成本、功耗等诸多问题。目前,各大车企纷纷通过裁剪、优化等方式部署大模型,但精简后的大模型功能会大打折扣。

因此,能够提供即时推理决策的端侧能力,是AI大模型在汽车领域进一步提高应用渗透率的关键。

联发科技副总经理、车用平台事业部总经理张豫台表示:“AI大模型上车需要大量平行处理,但芯片的性能提升却受限于摩尔定律,远远赶不上大模型参数的规模增长,所以我们要用不同以往的思维去攻克技术难题。”

联发科技副总经理、车用平台事业部总经理张豫台

据了解,现在的智能座舱端侧普遍只支持10亿参数以下的小模型上车,而在未来的智能座舱中,需要支持70亿参数以上的AI大语言模型,从而实现端侧强智能。此外,未来智能座舱还将拥有全时在线的大模型车内助手,为用户提供多模态交互功能。这些都对汽车芯片的制程、算力等提出了更高的要求。

在4月26日的北京车展期间,联发科重磅发布三款天玑汽车平台新品:CT-X1、CT-Y1和CT-Y0。其中,CT-Y1和CT-Y0基于4nm制程打造,而CT-X1是全球首款采用3nm工艺制程的智能座舱SoC,算力水平达到了行业顶级水准。

除了具备先进制程的优势之外,上述三款天玑汽车平台均内置强大的AI计算单元和端侧生成式AI轻量化技术,可以在硬件层面对Transformer的各类算子进行加速,可以在车内更高效地运行大模型。

比如,3nm旗舰汽车芯片CT-X1支持130亿参数的AI大语言模型,远高于行业水平。基于CT-X1,可以在车内运行多种主流的大语言模型(LLMs)和多模态生成式AI模型,能够在1秒内生成AI图像,为大模型上车奠定了底层基础。

更重要的是,联发科天玑汽车座舱平台还实现了硬件的高度整合,可以显著降低主机厂的开发成本,大幅缩短开发周期。

资料显示,天玑汽车座舱平台CT-X1、CT-Y1和CT-Y0内部集成了5G T-BOX、双频Wi-Fi、蓝牙和全球导航卫星系统(GNSS)等功能,并且内建旗舰级的HDR ISP影像处理器,支持AI降噪、AI 3A等多种智能影像优化技术,可以给客户节省系统成本。

“基于联发科全新天玑汽车座舱平台,主机厂可以实现从立项到量产平均只要一年的时间,而行业平均要2年的时间。” 联发科技天玑汽车联接平台副总经理Weizhi Yu如此表示。

联发科技天玑汽车联接平台副总经理Weizhi Yu

可以看到,联发科不仅打造了拥有全球领先制程的座舱SoC,还率先将生成式AI技术融入到智能座舱SoC当中,通过强劲性能、创新应用、手机及汽车生态的结合,显然已经抢占了“AI定义智能座舱”市场的先发优势。

03 联发科+英伟达>高通

在后摩尔时代,要实现端侧大算力平台的更低成本落地,以支持大模型在车端的部署,Chiplet技术被认为是大算力芯片平台最具前景和可实现性的突破性技术路径。

资料显示,Chiplet(也被称为小芯片)将传统的SoC拆分为特定功能的模块化芯片,使得不同功能的模块可以在不同工艺上实现,核心是基于高能效、高速芯片互连技术。

去年5月,联发科与英伟达达成合作,宣布在联发科的天玑汽车智能座舱芯片平台中,集成英伟达的GPU芯粒(chiplet),搭载英伟达的AI和图形计算IP。联发科领先的SoC与英伟达GPU、AI 软件技术相结合后,将为所有汽车带来全新的用户体验、更高的安全性和创新的互联服务。

如今,双方的合作迎来了重要进展。在今年3月的英伟达GTC上,联发科发布四款与英伟达合作的座舱SoC:C-X1、C-Y1、C-M1和C-V1,这四款产品皆支持 NVIDIA DRIVE OS软件,整合了先进的 Armv9-A 架构以及由 NVIDIA 下一代 GPU 加速的 AI 运算和 NVIDIA RTX 图形处理技术,可以覆盖从豪华到入门级的汽车细分市场。

在张豫台看来,未来的AI定义汽车时代,AI给使用者带来全新体验,主要基于两个方向来进行:一是利用大量的平行处理方式,实现AI大模型的运算;二是利用小芯片(Chiplet)技术,最大化满足客户的定制化SoC需求,从而带来多样化的AI体验。

不难发现,联发科与英伟达的强强联合,具备着巨大的想象空间。一方面,智能座舱正在与智能驾驶域加速融合,继而进入舱驾一体时代,联发科和英伟达双方在智能座舱和智能驾驶领域均具备着领先的优势及强大的生态圈,无疑具备更广阔的未来。

另一方面,在未来的自动驾驶时代,端侧大模型与云端大模型将深度结合,从而实现AI大模型的端到端部署,推动自动驾驶体验发生革命性演变。而联发科与英伟达的牵手,恰好迎合了这一趋势。

“未来十年是整个AI进入2.0蓬勃发展的十年,联发科可以把AI在云端的大模型应用,加速落地到端侧,这是联发科能够给客户带来的价值所在。”联发科技资深副总经理运算联通、元宇宙事业群总经理游人杰如此表示。

联发科技资深副总经理、运算联通元宇宙事业群总经理 游人杰

《高工智能汽车》认为,智能汽车的竞争归根到底是AI能力的竞争,而AI能力归根到底是芯片性能+算法架构+数据量三者的高度耦合。因此,端侧+云端的AI双霸主——联发科与英伟达的牵手,必然将撼动整个汽车芯片市场。

目前来看,在智能座舱领域,联发科+英伟达>高通的汽车芯片不等式已经出现。

而从长远来看,“车云一体化”架构已经成为了下一阶段推动高级自动驾驶规模化的关键所在。联发科在智能驾驶、链接平台、关键组件等领域拥有深厚的技术积累,可以提供广泛的智能连接技术,更好地助力人、车、路、云等物理层、信息层与应用层融合为一体,在未来的智能网联汽车市场具备巨大的增长空间。

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