原创 面对未来智能汽车的高效能运算布局，你准备好了吗?

智能汽车应用生态的需求高速成长

近年来全球车用半导体芯片市场大幅快速成长，根据摩根士丹利(Morgan Stanley) 2023年所发布的最新报告中指出，未来五年内的汽车高效能运算Automotive HPC （High-Performance Computing）半导体市场将会整整成长三倍，整体潜在市场估计将于2023年达到20亿美元，并且在2027年增长至60亿美元，年复合增长率(CAGR)为可观的29%。与此同时，受惠于汽车高效能运算芯片客制化设计需求的增加，芯片设计服务厂的预估累积收益可望在未来五年内提升多达20亿美元。

［应用技术考虑］高速实时运算、数据沟通与传输

在新的连网汽车发展趋势下，高速数据通讯与Automotive HPC高性能运算平台需针对车辆内部各个电子控制单元ECU（Electronic Control Unit）进行整合管理与运算处理；因应不同ECU数据流量与低延迟需求，Automotive HPC也需要搭配符合PCIe标准与AEC-Q100认证的PCIe封包切换器，藉此实现与各端点之间的高速整合、沟通与传输。

以「高频毫米波雷达应用」为例，各雷达感测数据将经由ECU再集中到Automotive HPC的实时图像处理单元。因此这类高流量实时图像处理需要搭配高速、低延迟、高可靠度且同步实时性良好的传输接口，例如传输速度可达10Gbps的Automotive Ethernet MultiGBASE-T1：

与PC主板概念类似；Automotive HPC是透过PCIe信道搭配CPU、内存、I/O接口进行平台式的架构整合，如此才能整合控制车内各个ECU的沟通与运算。

各种不同类型的高速实时运算与应用：

✔ 传感器环境信息实时判读

✔ 智能座舱／用户体验相关数据运算

✔ 车辆控制／云端、物联网服务相关沟通与运算

✔ 自驾功能的实时高速运算

✔ 车辆安全与传感运动之高速运算／集中处理

从上述介绍中我们不难发现，Automotive HPC在高频高效能运算电子组件、高速传输接口以及复杂运算处理、资源分配的特性，再搭配上各种车辆的复杂应用情境条件，都再再证明了Automotive HPC对整个平台的讯号传输实时处理、系统稳定度、耐久度、兼容性与安全性的要求上有多严苛。

图片：在瞬息万变的行车过程中，任何HPC的潜在问题都有可能影响车辆操控、导致重大车祸发生，不可不慎。

智能汽车应用生态的潜在风险与危机，及开发上的挑战

开发者对Automotive HPC应用生态的熟悉度，可能力有未逮

大多数车厂或Tier1开发者缺乏PC领域/组件的相关开发经验及专业，对于Automotive HPC这种高度整合、高效能的平台方案不见得熟悉。

例如2021年Tesla就曾因闪存使用耐久度/寿命问题导致召回事件。

而造成此问题的原因便是车厂开发人员对PC相关组件规格与设计方案不够熟悉：

图片出处：eeNews Europe

开发者对Automotive HPC用户情境的事前评估与规划，可能有所不足

举例来说，在实际的应用情境 (User Scenario)条件下，当车辆环境温度变化较大，HPC组件就容易遭遇到高温条件的考验。CPU过热而运行缓慢或重新启动的状况下，就可能导致车机中控屏幕无法显示后视摄影机影像、换文件选择、挡风玻璃能见度控制设定以及警示灯，进而增加事故风险。

Tesla在2022年就曾因CPU过热问题导致召回事件。

此问题肇因于「高温条件」用户情境仿真并未在开发阶段被考虑：

图片出处：Electrek

隐藏在其它应用情境（User Scenario）背后的潜在危机

• 无线讯号质量差或延迟，导致车主无法实时接收路况信息
• 传输错误率过高或噪声影响，导致车辆功能错误、无法正常运作
• 智能座舱功能错误或反馈过慢需反复操作，导致驾驶难以专注路况
• 高温环境、震动或耐久度差，导致车辆系统容易发生故障现象
• 资安问题或黑客入侵，导致车辆运作失能，恐酿车祸危害人身安全
• 智能座舱与用户手机、接口设备兼容性问题，导致相关功能无法正常运作

这些应用风险可能来自于开发阶段的一些常见问题：

开发阶段Automotive HPC搭配高频传输接口时的常见问题

• 阻抗不匹配
• 时间延迟
• 噪声过多
• 衰减过大
• 误码率过高
• 讯号强度不足/异常
• 格式不正确

而之所以会导致这些问题发生，主要可能是开发人员遇到了一些难以跨越的挑战与瓶颈：

大多数车厂或Tier1开发者可能会遭遇到的技术门槛

• 缺乏高速高频测试经验
• 仪器设备的资源有限
• 验证环境的不易架设
• 新技术的导入能力有限
• 测试规格标准未能实时更新
• 用户情境仿真或测试手法的设计难度较高
• 欠缺专业验证人员的顾问咨询，以及测试验证的实务经验