當賽靈思首次出現在以汽車為主題的Auto Tech 2021展會時，它顯示出兩個強烈的信號：1、自動駕駛的市場熱度開始進入一個新的拐點；2、為數不多的擁有先進典型處理架構的芯片巨頭正在加快在汽車領域跑馬圈地的節奏。
在去年10月，AMD以350億美元全股票交易的方式收購了賽靈思，從而加快了該公司在核心的通信和數據中心市場之外布局新興市場的進程。賽靈思總裁兼CEO Victor Peng在今年接受<與非網>專訪時曾提到兩個重要概念：異構計算和規模化市場。考慮到新興市場中的主導力量——AI應用的特性，這倆個概念高度涵蓋了FPGA成為重要角色的所有要素。
布局自動駕駛
無疑，在智能手機之后，能夠取而代之的規模化市場就是汽車，在AI進程中，自動駕駛成為最具商業價值的領域。對于FPGA而言，不斷變化的車規標準、快速演進的智能算法、嚴苛的安全等級，以及快速實現創新迭代的需求，都將成為賽靈思發揮其技術價值的領地——事實上，我們已經看到在中央計算、ADAS和域控制三個方向上，FPGA正在被大量導入。
賽靈思一直在強調“自適應計算”這一概念，并定義其為當今創新的驅動力。賽靈思大中華區核心市場銷售副總裁唐曉蕾認為，一方面AI系統從開發、優化到部署的時間正在加快，創新所依賴的算法和模型、行業標準、安全和保密，以及傳感器和接口數量都在不斷演變和增加，而另一方面10nm制程后芯片的研發到量產的周期隨著復雜度的增加在延長。創新賽道不斷內卷，摩爾定律正在失效，加上大數據的噴發，圍繞大數據處理，唐曉蕾認為CPU是跑車，GPU是重卡，而很多應用需要的是皮卡，這使得自適應計算成為一個重要的選擇。例如可以基于DPU在賽靈思Versal ACAP這一中央計算加速平臺上部署多任務和復雜神經網絡應用，或者基于DPU在賽靈思車規級XA Zynq UltraScale+ MPSoC上針對激光雷達點云處理、多任務、復雜神經網絡部署應用。
過去幾年，賽靈思的汽車業務一直穩步增長，包括ADAS，車艙體驗和自動駕駛AD，其28nm和16nm的產品收入的年復合增長率超過15年保持兩位數。迄今為止，賽靈思汽車芯片的出貨量已達2.05億顆，其中8000萬用于ADAS，這得益于包括各類攝像頭、成像雷達、激光雷達、傳感在內的融合計算和機器學習對處理器的靈活應變能力和可擴展性的需求。基于可支持實現極高的總傳輸速率的高速收發器，以及自動緊急制動所需的超低時延特性，與Zynq相關的應用不斷導入，從Continental的毫米波雷達ars540到斯巴魯Levorg 開始量產的新一代EyeSight。
賽靈思已經和眾多激光雷達公司建立起合作，為他們的處理系統提供FPGA，包括RoboSense（速騰聚創）的車規級MEMS固態激光雷達，禾賽科技的固態和機械式激光雷達，圖達通（蔚來供應商）的圖像級遠距離激光雷達，以及鐳神智能的混合固態激光雷達等。一個新的熱點是是4D雷達（距離、速度、方位角和仰角），由于可以比傳統毫米波雷達提供更高質量的點云，因此可極大擴展毫米波的應用范圍，而高質量點云的計算量也隨之增加。賽靈思最近正在和幾家歐洲Tier1合作，將推出相關產品。
在智能座艙方面，基于FPGA的可擴展性對OEM不同平臺的支持能力，以及對包括攝像頭、雷達和紅外傳感器進行診斷及數據融合處理的能力，賽靈思同駕駛員監控系統 （DMS）和艙內監控系統 （ICMS） 供應商建立了合作，如DMS供應商自行科技（Autocruise）和佑駕創新，ICMS供應商Seeing Machines和Eyeris。
傳輸的在ADAS系統中扮演重要角色的傳感，相關數據計算需要靈活和高性能的中央處理器模組CPM，FPGA可以分擔中央計算單元的計算量，支持從不同傳感器收集數據，支持高速數據可編程I/O，能夠進行傳感器融合輸出的零差異同步，并且提供高利用率的神經網絡推理和加速計算能力。目前，小馬智行（Pony.ai）、元戎啟行（Deeproute.ai）和宏景智駕都在自己的系統中采用了賽靈思的FPGA。而這種通過分布式的邊緣計算完成之后再把結果傳給中央計算單元進行處理的架構已經成為主機廠的選擇，包括圖森未來、理想、蔚來都在導入。
新能源和智能網聯是智能汽車的發展方向。在新能源方面，據唐曉蕾介紹，這是賽靈思非常看好的新領域。由于SiC功率器件正在成為新一代動力系統的核心，其高頻特性需要更快的響應，而目前三電處理主要還是MCU，FPGA在滿足高頻開關低時延要求，可定制化的回路控制以及同時提升系統性能上存在發揮的空間。據悉，賽靈思正在和英恒科技、清華大學（就濰柴電機的驅動算法）合作進行算法驗證等方面的探索，在歐洲，已經有合作商將FPGA用于SiC充電系統。
圖：賽靈思針對SiC的電機控制方案
由于傳感和智能化子系統單元增加了汽車網絡的復雜性，以太網總線將成為汽車數據處理的通道。網絡數據通信一直是賽靈思的強項，在車載以太網網關處理上，該公司將發揮兩個重要價值：一是FPGA帶來的硬件價值，二是給予傳統車廠在升級網通上的經驗。就硬件而言，賽靈思FPGA在總線數量和協議類型的支持，大量數據吞吐處理的低時延和高并行度，對Wind River VxWorks系統下的TSN的支持上早已經過市場的驗證。而對于汽車網絡至關重要的網絡安全，賽靈思的FPGA具有靈活可配置的IP，符合硬件安全模塊HSM對于加密的要求，且符合信息安全ISO21434標準，同時，其信息安全管理模塊CSU，可以對網絡攻擊提供有效的防護。
生態合作的建設
作為Open Alliance SIG Adopter的正式會員，在和賽靈思合作前，英恒科技在汽車ECU領域已深耕多年。雙方的合作反映出汽車產業發生的變化——電氣化、智能駕駛和信息安全對高性能的處理單元的迫切需要。
英恒科技總經理及執行董事兼金脈電子總經理陳銘認為，中國汽車市場太碎片化，主機廠很多，相較于歐洲五大主機廠占90%的市場份額，中國頭十大還占不到60%，而這正是促使他們和賽靈思合作的原因——后者擁有良好的生態圈，包括開發工具、全球領域的中間件軟件供應商，以及汽車領域的芯片部署。
“賽靈思提倡的自適應計算加速平臺ACAP對于我們來說極具吸引力，”陳銘說，“基于金脈過去十幾年對于整個傳統汽車，以及新能源車的電機驅動、VCU整車控制單元和BMS相關的動力域ECU設計，我們采用賽靈思可擴展性的平臺設計域控制單元。”
以金脈自動泊車域控制器CAELUS為例，其中采用了賽靈思的XA Zynq UltraScale+ MPSoC，利用MPSoC中的FPGA資源來運行ConvolutionalNeural Network（CNN）以實現AI及傳感器感知部分的處理，同時使用MPSoC內置的Advanced RISC Machine（ARM）核來完成傳感器資料融合、以及歸經規劃等復雜邏輯運算，此外，還可以用于實現以太網關控制。
專用計算芯片和算力方案供應商雪湖科技10年前已經采用賽靈思的FPGA來處理計算。雪湖科技創始人及CEO張強認為，高等級自動駕駛的實現不僅需要“聰明的車”，還依賴于“智慧的路”。為了保障車路協同的可靠性，路側感知設備數量呈井噴式增長，不斷提升感知精度，解決車輛超視距感知和視野盲區等問題。激光雷達憑借其穩定性高、探測距離遠等優勢受到越來越多公路集成商的青睞，然而，激光雷達3D點云數據的處理計算量大、復雜度高，對嵌入式邊緣計算設備的算力提出巨大挑戰，以確保車路協同系統的實時性與準確性。
看到這一需求，雪湖科技推出車路協同與激光雷達加速器LiDAREYE，基于賽靈思XA Zynq UltraScale+ MPSoC，內置可實時處理激光雷達3D點云數據的AI硬件加速引擎和AI算法，滿足高速公路、城市路口等場景對感知精度與系統時延的要求，實現行人、車輛、非機動車等不同目標的分類，以及對目標位置、速度及方向等多維度參數的檢測。
張強認為，GPU適用于兩維矩陣的數據同密的圖像的算法，而并不適用于信息稀疏的三維空間信息點陣的激光雷達3D點云的處理，因此，他們基于賽靈思異構平臺開發特殊架構來進行空間卷積的處理。而就車路協同的市場而言，目前還處于早期階段，運營商是積極推動的主體。
圖：賽靈思攜合作伙伴參展
