从芯片选型到L4方案：第二代AMD Versal AI Edge如何满足ADAS系统的高性能与功能安全挑战

在迈向更高级别自动驾驶的进程中，ADAS（高级驾驶辅助系统）对核心处理芯片提出了前所未有的严苛要求：不仅需要处理来自摄像头、雷达、激光雷达的海量传感器数据，还需具备强大的实时 AI推理 能力，并严格满足汽车功能安全（ASIL）标准。AMD推出的第二代 Versal™ AI Edge 系列自适应 SoC（系统级芯片），正是瞄准了这一挑战，旨在为 ADAS系统 提供一种高性能、高安全性的单芯片解决方案。

这款芯片集成了专为图像处理设计的硬件加速器、符合功能安全要求的 GPU 以及全新一代的 AI 引擎，其设计目标就是高效处理多模态传感器融合数据，并为 ADAS 提供实时图像处理、视频处理与 AI 推理能力。对于工程师而言，借助这款经过精心设计和验证的器件，可以更可靠地加快设计进程，满足从 L2 到 L4 级自动驾驶系统的各项要求，包括至关重要的冗余设计和快速产品上市需求。作为 AMD AEC-Q100 认证产品家族的新成员，它进一步丰富了 AMD 在汽车电子领域的产品组合。

核心优势：性能、效率与安全的结合

• 高效 AI 引擎
  配备经过性能优化的专用 AI 引擎，能够在执行 AI 推理任务时，显著减少对可编程逻辑（PL）资源的占用，将宝贵的 PL 资源留给其他定制化功能。

• 卓越的视频与图像处理性能
  通过集成的硬件级 GPU、图像信号处理器（ISP）和视频编解码器（VCU）来高效处理视频与图像流。这种硬件加速方式释放了 PL 资源，能够以卓越性能满足 ADAS 摄像头和各类智能传感器的应用需求。

• 出色的功能安全保障
  其应用处理单元（APU）和实时处理单元（RPU）采用了锁步（lock-step）运行模式，并且已通过 ISO 26262 ASIL D 标准认证。这意味着它能够满足最高等级的汽车功能安全要求，无需再额外部署外置的安全微控制器，简化了系统设计。

技术亮点深度解析

1. 性能经过优化的 AI 引擎

• 灵活精度与高效内存：支持 FP8、FP16、MX6 及 MX9 等多种数据类型，为开发者提供了精度与内存占用的灵活选择，有助于大幅提升推理性能。
• 多任务并行处理：AI 引擎能够同步处理 ADAS 应用中的实时信号处理、视频处理、AI 推理及图像处理等多项工作负载。
• 能效大幅提升：得益于优化的 AI 引擎架构，第二代 Versal AI Edge 系列的算力功耗比（每瓦 TOPS）预计可比上一代架构提升高达 3 倍¹。

2. 专用于视觉处理任务的硬件 - GPU、ISP 与 VCU

• 强大图像处理能力：单个 ISP 模块具备每秒超过 10 亿像素的处理能力，可支持多达 12 路摄像头数据流的同时输入。
• 高效视频编解码：VCU 硬核 IP 支持多路数据流，总码率最高可达 4K@60 帧，无需使用外置的或基于 PL 实现的编解码模块，进一步节省系统资源与功耗。

3. 全面的功能安全专区

• 丰富的认证资源：提供包括认证证书、评估报告、安全手册及经过验证的软 IP 核等一系列资源，助力开发者实现符合 ASIL D/SIL3 等级要求的设计。
• 支持远程更新：提供无线（OTA）更新功能，确保系统在车辆的整个生命周期内能够持续维护并提升功能安全性。
• 可靠性与安全性设计：提供符合 ISO 标准的高级安全功能，并采用无盖封装设计，确保能够通过汽车领域严格的热可靠性测试。
• 加速产品上市：通过采用已经通过认证的器件，开发者可以将精力更多地集中在实现产品差异化功能上，从而加快产品上市速度。

上图清晰地展示了第二代 AMD Versal AI Edge 系列芯片作为域控制器的核心，如何高效连接并处理来自摄像头、雷达、激光雷达等传感器的数据，并输出给车辆控制和人机交互（HMI）系统。

尾注：

1. 每瓦 TOPS（每秒万亿次运算）基于 AMD 内部对第二代 Versal AI Edge 系列（使用 MX6 数据类型）中采用的 AIE-ML v2 计算模块架构的性能和功耗预测，与第一代 Versal AI Edge 系列（使用 INT8 数据类型）中采用的 AIE-ML 计算模块架构的性能规格以及 AMD Power Design Manager 功耗结果进行对比。运行条件：1 GHz FMAX、0.7V AIE 工作电压、100°C 结温、典型流程、60% 矢量负载、激活 % = 0 < 10%。实际性能在最终产品上市时将有所不同。2024 年 3 月。(VER-023）

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