降本提效 追求极致 又一国产芯片企业崛起

编者按:2022年6月7日，由Gaspar主办的2022汽车芯片产业发展——云论坛如期举行。北京和信达科技有限公司-汽车智能驾驶舱副总裁肖丹应邀出席并发表“高性能智能驾驶计算平台”主题演讲。根据演讲内容，盖世汽车整理了一份文件，与读者分享。

和信达成立于2020年4月，是由北汽集团、畅想、翠微代表中关村共同出资成立的汽车芯片设计公司。内核之星成立之初主要着眼于开放市场，希望服务更多的汽车厂商。内核之星公司定位为汽车级芯片开发服务商，核心竞争力在于高性能，芯片是通用异构平台芯片，计算能力大。所谓异构，就是Kernel Star重点关注的三大组件——CPU、GPU和MLU。其中，MLU是一个人工智能模块。比如国内包括滴滴、荣源七星、商汤等一系列L4、L5算法公司都可以使用这类芯片，并且具有性价比高的优势，为国内车企提供一流的解决方案。

坚持独立自主，争取国产崛起

最开始，Nida就开始构建丰富的ASILB级IP资源，包括Nida使用的核心三件套、GPU、GPU、MLU，都具有自主设计研发能力。主要原因是国际形势越来越复杂，中国芯片自主可控趋势不可阻挡。为了实现自主可控，芯片必须在ip级别实现自主可控。在供货周期上，芯片公司要考虑使用过的核心ip是否可以持续使用。

所以，Nida在成立之初就开始布局IP，Nida的IP技术也会不断进化，同步全球领先的芯片公司，实现真正的自主可控。正是因为IP代码掌握在尼信达手中，所以尼信达也可以为中国特色的汽车行业定制IP。整个后端产能布局的核心也颇具特色，可以缓解整个汽车行业的核心短缺，保证核心技术环节不受限制。因为倪信达手握坚实的IP基础，所以倪信达对自己的定位非常明确。尼信达将利用其IP打造一系列具有尼信达特色的芯片，依托股东BAIC，以及BAIC投资的一系列Tier1公司，以及合作伙伴，自下而上打通汽车生态产业链。同时，尼信达也希望金字塔模式能够从1发展到N，为更多的车厂服务。

有序发展，专注自身产品力

Kernel一直基于自己的核心IP技术，打造自动驾驶领域的高性能通用异构大计算芯片。在自动驾驶L4/L5算法不断进化迭代的过程中，算法必然需要浮点，而浮点的需要离不开GPU这个话题，而且这里使用的GPU指的是GPU的计算功能，而不是智能驾驶舱功能。Kernel发现很多领先的传感器都需要浮点。因此，Kernel的异构大计算平台芯片可以满足各种算法公司的兼容。其次，在CUDA方案的转换上，和信达在成立之初就构建了成熟的工具链，可以辅助各种算法公司实现与CUDA方案的无痛集成。第三，Nida的三个核心部分，即车标CPU、GPU和MLU，都拥有知识产权，ASILB有丰富的出货经验。核心团队希望将国际项目的经验应用到国产大计算能力的异构芯片上，为国内自动驾驶领域做出贡献。

关于CPU，Nida也合作了很多国际项目，一致认为自驱动CPU更注重单核单线程的计算能力，包括硬件多线层任务切换零延迟。在GPU和MLU上，Coreda属于乐高架构。所谓乐高架构，就是Coreda可以定制化、模块化，是一个开放的架构。

在MLU，最高计算能力可以达到600 TOPS，GPU浮点最高计算能力可以达到12 TFLOPS，可以超越NVID……。MLU有两大特色。首先是Kernel专利的近内存计算架构，这意味着数据可以四处移动，对效率和功耗有很大帮助。第二是Kernel在计算资源上实现了资源共享和资源独占，提高了自动驾驶的安全性。

上图是Coreda芯片的简单框图。左边以特斯拉的FSD为例。Tesla的FSD的CPU+GPU+NPU占据了整个芯片面积的85%以上，Coreda的CPU、GPU、MLU也占据了整个芯片面积的75%以上。因为三部分占芯片的80%，所以无论在技术作用上，开发成本都是非常重要的。在GPU上，核心芯片将达到6 TFLOPS，MLU将大于200 TOPS。尼欣达将于2024年发布产品。

在CPU层面，L4和L5的自动驾驶需要强大的CPU，包括Kernel参与国外项目的讨论和澄清。强大的CPU内核更多的是考虑强大的单核单线程能力，核不是正解。如果CPU单核能力提升0.5倍，CPU整体性能可以提升2.36倍。同样，如果通过堆核将CPU的整体性能提升2.36倍，那么所需的核数也增加一倍。为了满足CPU强大的单线程能力，首先是实现真正的多核硬件，而不是软件模拟，软件模拟会导致切换，零延迟无法实现。零延迟的概念对于自动驾驶非常重要。任务之间的切换不会造成延迟，以保证自动驾驶时刻安全。

针对自动驾驶在芯片中的应用，内核达也需要更高效的CPU来支持整个应用的需求，所以CPU对于自动驾驶来说非常关键。和信达开发了两个CPU IP，一个是泰山，一个是嵩山，开发完成后将供两个国际巨头使用。这两个CPU IP正好可以弥补国内高端产品的空白，这也是Nucleus的另一条产品线。泰山、嵩山预计2022年底开发。对于未来整个中低端产品线，包括汽车的MCU存储和边缘计算，Nucleda也在规划和布局中。

手机变成了移动的微型电脑。当汽车实现自动驾驶时，尼信达认为自动驾驶是一个移动的数据中心。在自动驾驶方面，APU读取的数据被称为传感器，包括摄像头、雷达和毫米波。数据中心读取的是硬盘和存储，读取后的数据交给三个核心部件进行处理，分别是CPU、GPU和MLU。因此，Kernel Da认为，这款自动驾驶大芯片的三大组件可以与数据中心的三大组件复用，可以降低整个芯片的开发成本，缩短设计验证时间，共享极致的核心性能。

此前，英伟达斥资70亿美元收购Mellanox，之后又欲斥资400亿美元收购ARM。虽然失败了，但收购的主要目的是补三块。现在是三缺一的状态。内核有三块核心，CPU、GPU和MLU。所以未来会做更长远的布局，包括DPU和DFU，整个市场空间足够大。

拉资源，全面布局芯片产业的最佳时机

BAIC的全资子公司英纳发在天窗行业排名世界第二，为国际和国内主要汽车制造商提供天窗。目前Nucletar的多音技术与Inneft的天光集成在一起。核芯多音区的技术特点主要如下，视频中会呈现一些技术指标，总结如下。

首先，多音核的技术可以降低成本。众所周知，传统方案通常有四个麦克风，分布在汽车座椅的侧面周围。四个芯片的消耗，复杂的布线和大量的孔洞。Coreda的多音技术只需要一个安装位置……，一个芯片，车少孔，线束少。

其次，Kernel的多音技术具有更先进的隔音技术，保证了各个位置的语音识别，具有其他传统方案不具备的双讲多讲功能。所谓双谈，是指汽车前排两个人。如果他们同时说话，同时发出指令，核芯的多音技术可以清晰地区分两个人同时说话的内容，并执行命令。所以整个多音技术可以提高车内的整体辨识度。

再次，除了与创新者的融合，Nucletar的多音技术还将基于合作伙伴成熟的汽车驾驶舱操作系统，扩展到各个车厂和tier1，打造驾驶舱系统黑科技。

3编者按:2022年6月7日，由Gaspar主办的2022汽车芯片产业发展——云论坛如期举行。北京和信达科技有限公司-汽车智能驾驶舱副总裁肖丹应邀出席并发表“高性能智能驾驶计算平台”主题演讲。根据演讲内容，盖世汽车整理了一份文件，与读者分享。

和信达成立于2020年4月，是由北汽集团、畅想、翠微代表中关村共同出资成立的汽车芯片设计公司。内核之星成立之初主要着眼于开放市场，希望服务更多的汽车厂商。内核之星公司定位为汽车级芯片开发服务商，核心竞争力在于高性能，芯片是通用异构平台芯片，计算能力大。所谓异构，就是Kernel Star重点关注的三大组件——CPU、GPU和MLU。其中，MLU是一个人工智能模块。比如国内包括滴滴、荣源七星、商汤等一系列L4、L5算法公司都可以使用这类芯片，并且具有性价比高的优势，为国内车企提供一流的解决方案。

坚持独立自主，争取国产崛起

最开始，Nida就开始构建丰富的ASILB级IP资源，包括Nida使用的核心三件套、GPU、GPU、MLU，都具有自主设计研发能力。主要原因是国际形势越来越复杂，中国芯片自主可控趋势不可阻挡。为了实现自主可控，芯片必须在ip级别实现自主可控。在供货周期上，芯片公司要考虑使用过的核心ip是否可以持续使用。

所以，Nida在成立之初就开始布局IP，Nida的IP技术也会不断进化，同步全球领先的芯片公司，实现真正的自主可控。正是因为IP代码掌握在尼信达手中，所以尼信达也可以为中国特色的汽车行业定制IP。整个后端产能布局的核心也颇具特色，可以缓解整个汽车行业的核心短缺，保证核心技术环节不受限制。因为倪信达手握坚实的IP基础，所以倪信达对自己的定位非常明确。尼信达将利用其IP打造一系列具有尼信达特色的芯片，依托股东BAIC，以及BAIC投资的一系列Tier1公司，以及合作伙伴，自下而上打通汽车生态产业链。同时，尼信达也希望金字塔模式能够从1发展到N，为更多的车厂服务。

有序发展，专注自身产品力

Kernel一直基于自己的核心IP技术，打造自动驾驶领域的高性能通用异构大计算芯片。在自动驾驶L4/L5算法不断进化迭代的过程中，算法必然需要浮点，而浮点的需要离不开GPU这个话题，而且这里使用的GPU指的是GPU的计算功能，而不是智能驾驶舱功能。Kernel发现很多领先的传感器都需要浮点。因此，Kernel的异构大计算平台芯片可以满足各种算法公司的兼容。其次，在CUDA方案的转换上，和信达已经建立了成熟的……成立之初的ool链，可以辅助各种算法公司实现与CUDA方案的无痛集成。第三，Nida的三个核心部分，即车标CPU、GPU和MLU，都拥有知识产权，ASILB有丰富的出货经验。核心团队希望将国际项目的经验应用到国产大计算能力的异构芯片上，为国内自动驾驶领域做出贡献。

关于CPU，Nida也合作了很多国际项目，一致认为自驱动CPU更注重单核单线程的计算能力，包括硬件多线层任务切换零延迟。在GPU和MLU上，Coreda属于乐高架构。所谓乐高架构，就是Coreda可以定制化、模块化，是一个开放的架构。

在MLU最高计算能力可以达到600 TOPS，GPU浮点最高计算能力可以达到12 TFLOPS，可以超越英伟达。MLU有两大特色。首先是Kernel专利的近内存计算架构，这意味着数据可以四处移动，对效率和功耗有很大帮助。第二是Kernel在计算资源上实现了资源共享和资源独占，提高了自动驾驶的安全性。

上图是Coreda芯片的简单框图。左边以特斯拉的FSD为例。Tesla的FSD的CPU+GPU+NPU占据了整个芯片面积的85%以上，Coreda的CPU、GPU、MLU也占据了整个芯片面积的75%以上。因为三部分占芯片的80%，所以无论在技术作用上，开发成本都是非常重要的。在GPU上，核心芯片将达到6 TFLOPS，MLU将大于200 TOPS。尼欣达将于2024年发布产品。

在CPU层面，L4和L5的自动驾驶需要强大的CPU，包括Kernel参与国外项目的讨论和澄清。强大的CPU内核更多的是考虑强大的单核单线程能力，核不是正解。如果CPU单核能力提升0.5倍，CPU整体性能可以提升2.36倍。同样，如果通过堆核将CPU的整体性能提升2.36倍，那么所需的核数也增加一倍。为了满足CPU强大的单线程能力，首先是实现真正的多核硬件，而不是软件模拟，软件模拟会导致切换，零延迟无法实现。零延迟的概念对于自动驾驶非常重要。任务之间的切换不会造成延迟，以保证自动驾驶时刻安全。

针对自动驾驶在芯片中的应用，内核达也需要更高效的CPU来支持整个应用的需求，所以CPU对于自动驾驶来说非常关键。和信达开发了两个CPU IP，一个是泰山，一个是嵩山，开发完成后将供两个国际巨头使用。这两个CPU IP正好可以弥补国内高端产品的空白，这也是Nucleus的另一条产品线。泰山、嵩山预计2022年底开发。对于未来整个中低端产品线，包括汽车的MCU存储和边缘计算，Nucleda也在规划和布局中。

手机变成了移动的微型电脑。当汽车实现自动驾驶时，尼信达认为自动驾驶是一个移动的数据中心。在自动驾驶方面，APU读取的数据被称为传感器，包括摄像头、雷达和毫米波。数据中心读取的是硬盘和存储，读取后的数据交给三个核心部件进行处理，分别是CPU、GPU和MLU。因此，Kernel Da认为，这款自动驾驶大芯片的三大组件可以与数据中心的三大组件复用，可以降低整个芯片的开发成本，缩短设计验证时间，共享极致的核心性能。

此前，英伟达斥资70亿美元收购Mellanox，之后又欲斥资400亿美元收购ARM。虽然失败了，但收购的主要目的是补三块。现在是三缺一的状态。内核有三块核心，CPU、GPU和MLU。因此，它会……未来更长远的布局，包括DPU和DFU，整个市场空间足够大。

拉资源，全面布局芯片产业的最佳时机

BAIC的全资子公司英纳发在天窗行业排名世界第二，为国际和国内主要汽车制造商提供天窗。目前Nucletar的多音技术与Inneft的天光集成在一起。核芯多音区的技术特点主要如下，视频中会呈现一些技术指标，总结如下。

首先，多音核的技术可以降低成本。众所周知，传统方案通常有四个麦克风，分布在汽车座椅的侧面周围。四个芯片的消耗，复杂的布线和大量的孔洞。Coreda的多音技术，只需要一个安装位置，一个芯片，车内孔洞少，线束少。

其次，Kernel的多音技术具有更先进的隔音技术，保证了各个位置的语音识别，具有其他传统方案不具备的双讲多讲功能。所谓双谈，是指汽车前排两个人。如果他们同时说话，同时发出指令，核芯的多音技术可以清晰地区分两个人同时说话的内容，并执行命令。所以整个多音技术可以提高车内的整体辨识度。

再次，除了与创新者的融合，Nucletar的多音技术还将基于合作伙伴成熟的汽车驾驶舱操作系统，扩展到各个车厂和tier1，打造驾驶舱系统黑科技。

标签：特斯拉北京发现

汽车资讯热门资讯