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GPU凭借其渲染能力和计算能力在汽车市场闯出了一片天。过去十年，随着数字驾驶舱、全宽仪表盘显示屏和娱乐屏幕的演进，汽车对像素处理的需求大幅增长。并且，在软件定义汽车的趋势下，GPU凭借其通用性、可编程性越来越受硬件设计人员欢迎，它不仅可以处理当前的AI工作负载，而且还能应对未来出现的新需求。
针对汽车市场的需求，日前，Imagination推出了一款GPU IP产品——DXS GPU，这是一款可扩展、灵活的GPU IP，专为车载智能和交互设计，能够处理驾驶舱、信息娱乐和高级驾驶辅助系统中的图形和计算工作负载。
DXS GPU可支持一辆汽车的所有图形和计算要求，算力可从单核0.25 TFLOPS的配置，扩展到1.5 TFLOPS的处理能力，这意味着该处理器的峰值性能比其上一代汽车GPU IP提高了50%，可扩展至192 GPixel/s、6 TFLOPS和 24 TOPS。
Imagination的多核技术可实现两核、三核和四核配置，而内核之间的低带宽总线和对隔离的支持，也使IMG DXS可适用于多晶粒芯片（chiplet）。它采用了在D系列PowerVR架构中引入的相关特性，如流水线数据主控和2D双速纹理处理，从而在性能效率上比上一代汽车GPU IP提高了20%，并确保其在实际基准测试中的表现优于竞品IP内核。
Imagination车载GPU产品总监章政介绍，DXS GPU作为一款高性能图形处理器，通过软硬件的协同优化，AI性能也实现了超过50%的性能提升。不仅支持车内大屏娱乐系统，也适用于后座娱乐显示，能够为乘客提供丰富的视觉体验。
并且，DXS针对下一代车辆智能所需的计算工作负载进行了优化，如计算机视觉和数据处理。通过将DXS的基础硬件与新增的FP16流水线和一组新的计算库及AI工具包相结合，用户可以在计算工作负载方面实现比上一代产品高达10倍的性能提升。
Imagination首款带有“分布式安全机制”的处理器
除了上述特性，DXS GPU最重要的创新之一是引入了分布式功能安全机制，这一机制显著减少了传统功能安全方案在性能和芯片面积上的损失，为汽车GPU提供了更高级别的功能安全保障。
根据ISO 26262汽车安全完整性等级（ASIL）体系，汽车上运行的所有功能都要根据潜在风险进行等级认证。汽车制造商及其供应商必须确保支持该功能实现的组件都符合故障检测和处理的必要标准，其中ASIL-A等级的要求最低，ASIL-D等级的要求最全面。 在分布式安全性方面，DXS GPU引入了多项新的创新，消除了在Imagination处理器上实现ASIL-B等级功能安全的额外开销，目前已经获得了汽车市场的使用许可。
根据章政的解释，功能安全是指确保系统中的芯片或组件能够按照设计规范和预期要求可靠地执行其功能，以防止因功能失效导致的安全事故。对芯片的功能安全来说，最主要的成本来自于面积。
目前，市场上的解决方案主要通过两种方式实现功能安全：一种是双核锁步法，带来硅片面积增加100%；另一种是工作负载重复法，使得安全工作负载性能减半。
具体而言，“双核锁步法”是在芯片上部署两套相同的逻辑电路来执行同一功能。执行后，比对这些电路的输出结果，以确保一致性。如果所有结果都一致，则认为功能执行正确。这种方法虽然提高了安全性，但会导致芯片面积成倍增加，从而增加了成本。
工作负载重复法则是对同一任务进行两次重复执行，然后对比两次结果的一致性。这种方法能发现单次执行中可能未被察觉的错误，通过有效检测并纠正随机错误。然而，重复执行策略会导致性能减半。
以上两种方法带来的成本开销和性能降低问题，对用户来说都是难以接受的，因为这会直接影响到用户体验和成本效益。正因如此，汽车厂商和芯片制造商一直在设计和验证过程中寻求创新方法，以平衡安全性、性能和成本之间的关系。
章政表示，DXS GPU采用了全新的“分布式安全机制”，在性能、功耗或面积（PPA）开销远小于现有方法的情况下，实现了ASIL-B功能安全。它仅通过增加大约10%的芯片面积，就实现了100%的性能提升，同时保持了功能安全。
Imagination在这一安全机制中主要利用了处理器固有的并行性。由于GPU设计中存在许多重复单元以支持多线程并行执行，可以在不同线程中插入测试样例并执行，周期性地检查其中是否存在错误，如果有错误立即执行上报。这种方法不仅确保了硬件的功能安全，而且避免了因额外的安全措施带来的性能损失和芯片面积增加。
据了解，分布式安全机制不仅适用于车载电子，也适用于航空、医疗和工业等其他对功能安全有严格要求的领域。并且，这一机制也将继续演化，更为高效、覆盖范围更广，致力于通过更小的开销实现更高的安全等级。
向中央架构转变，GPU加速计算优势明显
章政强调，DXS GPU 符合汽车从分布式架构向中央计算架构转变的趋势，提供了高于CPU的计算性能，同时在编程灵活性上超越了NPU和其他SoC加速器。
AI对加速计算的需求，推动NPU成为计算架构中一个较为主流的选择。不过，章政谈到了其中存在的一个问题，NPU厂商通常都推出了各自的私有架构、相应的SDK及生态系统，这导致了NPU生态系统的碎片化，增加了开发成本。“一名NPU硬件工程师可能需要搭配10-20名软件工程师来支持硬件运行，这使得软件开发成本变得非常昂贵”，他指出。
同时，NPU的固化特性导致其可编程性较弱，难以适应AI领域快速变化的算法和架构。此外，随着制程技术的进步，如5纳米工艺的研发成本高达数亿美元，如果产品的生命周期很短，无法适配新的架构，那么这些投资将难以回收。
“在AI各方面技术还未完全固化之前，应该注重可编程性的重要性。一个开放和可编程的生态系统，能够吸引众多参与者，能够更好地适应新的方法和框架，延长产品的生命周期，通过增加销量，从而分摊研发成本，提高公司产品的盈利机会”，章政补充，“在可编程ASIC方面，GPU和CPU是可选项，但CPU算力提升有限，GPU因其天生的并行性，能够提供更高的算力，并且几乎所有AI算法都是在GPU上开发出来的，这是GPU的独有优势。”
提供全新计算库和人工智能工具包
与硬件同时开发的还有一套新的计算库（imgBLAS、imgNN、imgFFT），它们可帮助软件开发人员实现高达80%的GPU利用率。这也将加速常见计算工作负载的处理，如计算机视觉和ADAS系统感知数据的预处理和后处理。
这些库与新的参考工具包（oneAPI和TVM）相结合，创建了一个基于开放标准的实用软件栈，软件开发人员可以利用该软件栈轻松地将其计算应用移植到基于Imagination IP的硬件上，并最大限度地提高其性能。
此外，Imagination的汽车GPU支持OpenGL ES、Vulkan、OpenGL和OpenCL。它们可运行流行的汽车操作系统，如QNX和Green Hills软件公司的INTEGRITY RTOS，以及Linux和Android。基于硬件的虚拟化技术使Imagination GPU能够同时运行8个操作系统，并通过完全的内存隔离，实现完全安全的GPU多任务处理。Imagination与全球领先的安全关键型图形和计算软件驱动程序和库构建者和提供商CoreAVI合作开发安全关键型驱动程序，从而为Imagination GPU提供OpenGL SC和Vulkan SC支持。
写在最后
随着汽车应用需求的演进，AI计算、软件的可移植性以及利用异构硬件的能力越来越重要。Imagination最新推出的GPU IP，可以支持AI应用所需的异构计算基础设施和相关软件栈需求，并且在软件移植、性能提升方面所需的时间、成本开销较低，有望大范围落地，在汽车的智能化、自主化过程中，满足复杂应用需求。
