dsp算力

A. 280TOPS算力爆表！北京車展最強國產自動駕駛平台是它

▲左右分別為黑芝麻CEO單記章、COO劉衛紅

黑芝麻CEO單記章此前是全球視覺晶元領軍企業OmniVision創始團隊成員，在矽谷晶元行業打拚了20多年，在圖像處理晶元和軟體演算法上具有豐富的經驗和技術積累。

CTO齊崢是英特爾奔騰二代晶元主要設計成員、CSO曾代兵是中興微電子總工程師，COO劉衛紅則曾是博世中國ADAS主力部門——底盤與控制系統事業部的中國區總裁。

正因為有超強的研發團隊，讓黑芝麻這家初創公司可以在3年時間內做出ADAS晶元華山一號A500並量產上市，在今年推出華山二號A1000晶元，發布FAD自動駕駛平台。

今年以來，新車如果沒有配備L1/L2級自動駕駛，都「不好意思賣」，自動駕駛的普及程度正在快速提高，而更高等級的L3級甚至L4級自動駕駛也已經到了量產前夜，行業內對自動駕駛晶元和計算平台解決方案需求呈爆發性增長態勢。僅自動駕駛晶元的市場規模，都有望達到萬億美元級別，成為半導體行業最大單一市場。

因此，FAD此時進入自動駕駛市場可謂正當其時。

今年8月，一汽智能網聯開發院與黑芝麻達成技術合作協議。一汽智能網聯開發院將啟動基於華山二號A1000的智能駕駛平台的開發，以滿足後續量產車型需求。雙方將共同推動人工智慧技術在汽車工業領域的應用，加速國產智能駕駛晶元的產業化落地。

另外，黑芝麻也已經簽約多個FAD定點車型，預計明年就將有搭載FAD自動駕駛平台的車型上市。此外，國內外也已經有多家企業開始測試FAD自動駕駛平台，測試車輛已經上路。

黑芝麻在自動駕駛晶元和域控制器中取得的巨大成功，讓行業研究機構開始重視這家剛成立4年有餘創業公司。今年4月，矽谷最強智庫之一的CBInsights發布中國晶元設計企業榜單，黑芝麻在車載晶元領域上榜，成為中國晶元設計企業65強之一。

今年7月，黑芝麻華山二號A1000晶元也亮相世界人工智慧大會，與平頭哥、依圖、寒武紀等高端人工智慧晶元同台亮相。

可以說，黑芝麻經過四年多的發展，已經成為全球領先的自動駕駛晶元設計公司，甚至已經有能力和晶元行業的老大哥們一較高下。同時，黑芝麻的快速進步，也推動著國內自動駕駛晶元設計再上新台階。

在與兩位創始人的交談中，他們還透露了一個彩蛋，明年黑芝麻將發布性能更強的晶元，屆時搭載這一晶元的FAD自動駕駛平台最高算力有望突破1000TOPS，其算力已經可以進行完全自動駕駛。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

B. 安防產品里的處理器--DSP,ISP,SOC

安防產品里的處理器--DSP,ISP,SOC

安防產品中，晶元處於很核心的位置。安防裡面的晶元主要是前端攝像機，編解碼設備，錄像存儲的NVR,DVR,IPSAN，以及後端各種伺服器使用到的各種處理器，類似於電腦的CPU。安防行業里一般稱為DSP或者ISP，SOC等。

分類

按照使用於產品的不同，我們可以將安防產品里的處理器分為這樣幾大類：

攝像機用

攝像機用的處理器一般又分為兩種，一種是處理圖像的。比如模擬攝像機，SDI數字攝像機常用的處理器，稱為ISP。另外一種是網路攝像機和編碼設備使用的，主要功能是將模擬，數字信號編碼壓縮成網路信號的，稱為SOC或者DSP。一般這種處理器還自帶有ISP功能。

NVR/DVR用

  DVR/NVR使用的處理器主要作用是將接入攝像機的視頻信號進行編碼壓縮（不管攝像機是模擬還是網路的），同時支持VGA/HDMI解碼輸出顯示，接入硬碟進行存儲。同時還支持音頻，報警輸入輸出，網路，智能分析等功能。

伺服器用

安防用伺服器使用的處理器和我們常見的專業類伺服器使用的一樣。核心功能是計算和運算，信息處理、程序運行等。

網路攝像機常用處理器

模擬攝像機常用處理器

DVR/NVR常用處理器

伺服器用處理器

發展趨勢

從國外為主，到國內占據絕大部分市場。

早期的安防處理器以Ti，安霸等國外和台灣廠商的為主，到現在主要是國內廠商的產品，比如海思，國科，君正。其中海思目前應該佔有70%的市場份額。

從標清到更高清。

目前H.265編碼的300萬，500萬，800萬，甚至1200萬的網路攝像機處理晶元越來越多的進入市場。推動著安防從早期的標清，高清，全高清也走向300萬，500萬，甚至更高清的時代。

更多AI功能。

早期的安防晶元智能分析功能比較薄弱，現在基本的智能分析功能已經是標配，人形偵測，人臉識別，人數統計，車牌識別等功能已經內置到處理器里。

自帶算力。

除了常見的AI功能，比較高端的處理器已經自帶算力，支持深度學習，能進行更多智能演算法相關的操作。

雲邊結合，去中心化。

越來越多的前端攝像機晶元帶有AI功能，自帶算力。很多早期只能在中心進行的智能分析，可以在攝像機端完成，減輕中心壓力，雲邊結合，系統數據可靠性，安全性更高，容災能力更強。

處理器的主要參數/性能

參考資料：

安防晶元：五個發展趨勢，三大投資方向

海思智能安防主流晶元淺析

富瀚

Techpoint Inc .

Nextchip

C. CES 2019：高通認為難以從單一數據反應人工智慧算力所帶動優勢

AI人工智慧無疑是下一階段軟體、硬體競逐發展的目標，那麼AI算力表現該怎麼衡量，哪種運算模式設計才不會局限人工智慧發展呢？

針對目前越來越多處理器開始強調人工智慧應用，而此次在Snapdragon855也不例外延續SnapdragonAIE設計，甚至在新款HexagonDSP內規劃特定區塊用於人工智慧學習演算，但是對於目前市場常見的人工智慧算力測試衡量軟體，Qualm認為其實是很難從單一數據反應人工智慧算力所帶動優勢。

就實際應用來看，人工智慧如何在使用者拿起手機之後，可以透過環境感知與裝置端學習判斷使用者當下可能需要執行什麼功能，因此可以預先讓手機把處理器、記憶體效能進行動態調整，藉此提升使用者執行app的效率。另外，在使用相機拍照時，透過前期數據與後續使用學習也能讓相機拍攝表現不斷提升，或是在信件搜尋透過記錄使用者近期內容使用習慣，進而更快找出最符合條件的檔案資料。

而上述這些人工智慧應用案例，其實很難簡單透過單一測試衡量結果數據呈現人工智慧所帶動體驗，更何況不同使用需求的人工智慧演演算法、使用框架也會有所不同，加上不同處理器運算特性加成影響，就會出現截然不同的「效能」表現，因此對於市場常見以CPU、GPU、DSP等運算元件整合評分的測試模式，Qualm認為實際上很難正確反映實際人工智慧算力所帶來優勢。

預期未來將由第三方軟體定義公正的人工智慧算力表現量測方式

就QualmTechnologies產品部門資深副總裁KeithKressin說明，在特定的情況之下，不同處理器所採用人工智慧運算模式有所差異時，確實會因為恰好符合測試軟體執行量測方式需求，導致在實際量測人工智慧算力表現結果優異，但實際在CPU、GPU與DSP的實際效能表現卻不盡理想，因此就很難實際描繪這款處理器實際效能表現。

同時，就近期聯發科強調在HelioP90的人工智慧算力表現贏過QualmSnapdragon855，但以CPU、GPU與DSP各個運算元件實際效能來看，實際上很難說Snapdragon855效能無法匹敵HelioP90。

會有這樣的落差，絕大部分因素與目前的人工智慧算力量測多半還是基於傳統CPU、GPU與DSP算力加總，藉此推算整體算力表現，但這樣的量測方式充其量僅能反應其中一種應用的效能表現。

不過，就Qualm的立場自然很難自行推動人工智慧算力量測軟體，主要還是以建議角度與提供這些量測軟體的廠商和合作，雖然內部團隊確實有製作可以用簡單圖像方式代表人工智慧算力提升前後差異，卻僅能用來比較旗下產品使用人工智慧的執行效能前後表現。

若是要有更客觀的人工智慧量測表現的話，基本上還是要由諸如UL、Basemark在內第三方量測軟體廠商打造，藉此呈現公正的效能數據表現結果。

但以KeithKressin個人看法而言，則認為現階段恐怕還不會有太多足以反應具體人工智慧算力表現的軟體，主因在於目前人工智慧軟體技術均快速快速成長，加上市場目前對於人工智慧算力運作方式仍未有一定可作為參考基準情況，因此預期至少還要再等一些時日才能讓人工智慧算力量測變得更具公信力。

QualmTechnologies產品部門資深副總裁KeithKressin

認為現有運算模式才不會局限人工智慧運算表現

而針對近期推出的Snapdragon855處理器，KeithKressin認為此款處理器整合不少Qualm技術力，甚至進一步推出足以挑戰傳統x86機種處理器的Snapdragon8cx，接下來也准備銜接5G網路所帶動發展，本身在製程技術精進持續發展自然是無庸置疑，但預計什麼時候從現有7nmFinFET製程進入5nmFinFET，甚至更小的3nmFinFET，則不會是現在著眼重心，而是如何在7nmFinFET製程技術下，讓處理器效能有更好表現。

至於針對市場目前常見「NPU」、「APU」等藉由獨立晶片執行人工智慧運算的設計，確實Qualm在Snapdrasgon855採用的HexagonDSP內規劃特定區塊用作人工智慧運算，並且整合電腦視覺技術，但本質上仍視為一款DSP運算元件，同時整體設計依然維持以CPU、GPU、DSP搭配SnapdragonAIE軟硬體異構運算模式，認為必要時以CPU、GPU、DSP最大資源進行人工智慧運算，必然好過一開始僅規劃特定區塊的運算元件作為人工智慧加速的設計，同時也能針對不同需求進行彈性運算資源調度。

未來中高階處理器產品劃分將更明確

另外，KeithKressin也再次說明去年新增加Snapdragon700系列處理器，實際定位除了比Snapdragon600系列更著重人工智慧運算，但在目前SnapdragonAIE軟體運算模式均下放到Snapdragon600系列，甚至400系列以下產品，加上處理器本身是否採用新版技術，因此可能在部分時間點會出現Snapdragon600系列運算效能超越Snapdragon700系列的情況，原因就在於Snapdragon600系列產品現階段依然是市場主力銷售產品，同時去年也僅推出一款Snapdragon710處理器，因此預期今年以後持續推出更多處理器產品，就會有更明確產品定位分布。

對於未來下一個普及應用發展市場，KeithKressin則認為包含筆電、車載、XR等都會是接下來蓬勃應用Snapdragon系列處理器產品類別，至於至今發展許久的手機產品雖然在年成長表現趨緩，甚至可能出現下滑情形，但以一年整體手機出貨量依然出現破億規模情況來看，基本上仍是Qualm相當重要的產品應用項目。

D. DSP的運算能力單位MAC是什麼含義

DSP一個機器指令周期能實現乘加運算，這是DSP的精髓。 實現這個運算的內核就是MAC。

E. 能用DSP+ISP+GPU共同來為來為手機拍視頻提供算力嗎

這個東西最大的問題是需要相關的底層軟體的更新，一般來說小米，oppo他們都是買高通，聯發科之類的晶元，所以他們基本沒有能力來做這樣的升級。對於華為來說做這樣的升級也很麻煩，他們也沒有什麼動力來對以前的晶元組來提供升級，讓用戶買個新的不香嗎？

F. 思皓X6音響配置曝光 將於4月23日開啟預售

易車訊 近日，我們獲得了思皓X6的音響配置信息。新車將配備環繞立體聲音響系統，採用320W（峰值600W）外置獨立功放音響系統；8信道數字信號處理器DSP搭配11個高品質揚聲器等。據悉，新車將於4月23日開啟預售。

動力方面，思皓X6將搭載1.5T發動機，發動機最大功率110kW，傳動部分預計採用6速濕式雙離合變速箱或6速手動變速箱。

G. 最高280 TOPS算力，黑芝麻科技發布華山二號，PK特斯拉FSD

晶元作為智能汽車的核心「大腦」，成為諸多車企、Tier 1、自動駕駛企業重點布局的領域。
圍繞著自動駕駛最為關鍵的計算單元，國內誕生了諸多自動駕駛晶元創新公司，在該領域的絕大部分市場份額依然被國外廠商控制的當下，他們正在爭取成為「國產自動駕駛晶元之光」。
成立於 2016 年的黑芝麻智能科技便是這一名號的有力爭奪者。
繼 2019 年 8 月底發布旗下首款車規級自動駕駛晶元華山一號（HS-1）A500 後，黑芝麻又在這個 6 月推出了相較於前代在性能上實現躍遷的全新系列產品——華山二號（HS-2），兩個系列產品的推出相隔僅 300 余天，整體研發效率可見一斑。
1、國產算力最高自動駕駛晶元的自我修養
華山二號系列自動駕駛晶元目前有兩個型號的產品，包括：
應用於?L3/L4?級自動駕駛的華山二號 A1000?；針對?ADAS/L2.5?自動駕駛的華山二號 A1000L。
簡單理解就是，A1000 是高性能版本，而 A1000L 則在性能上進行了裁剪。
這樣的產品型號設置也讓華山二號系列晶元能在不同的自動駕駛應用場景中進行集成。
相較於 A500 晶元，A1000?在算力上提升了近?8 倍，達到了?40 - 70TOPS，相應的功耗為?8W，能效比超過?6TOPS/W，這個數據指標目前在全球處於領先地位。
華山二號 A1000 之所以能有如此出色的能效表現，很大程度是因為這塊晶元是基於黑芝麻自研的多層異構性的?TOA 架構打造的。
這個架構將黑芝麻核心的圖像感測技術、圖像視頻壓縮編碼技術、計算機視覺處理技術以及深度學習技術有機地結合在了一起。
此外，這款晶元中內置的黑芝麻自研的高性能圖像處理核心?NeuralIQ ISP?以及神經網路加速引擎?DynamAI DL?也為其能效躍升提供了諸多助力。
需要注意的是，這里的算力數值之所以是浮動的，是因為計算方式的不同。
如果只計算 A1000 的卷積陣列算力，A1000 大致是 40TOPS，如果加上晶元上的 CPU 和 GPU 的算力，其總算力將達到?70TOPS。
在其他參數和特性方面，A1000 內置了 8 顆 CPU 核心，包含 DSP 數字信號處理和硬體加速器，支持市面上主流的自動駕駛感測器接入，包括激光雷達、毫米波雷達、4K 攝像頭、GPS 等等。
另外，為了滿足車路協同、車雲協同的要求，這款晶元不僅集成了 PCIE 高速介面，還有車規級千兆乙太網介面。
A1000 從設計開始就朝著車規級的目標邁進，它符合晶元 AEC-Q100 可靠性和耐久性 Grade 2 標准，晶元整體達到了 ISO 26262 功能安全 ASIL-B 級別，晶元內部還有滿足 ASIL-D 級別的安全島，整個晶元系統的功能安全等級為?ASIL-D。
從這些特性來看，A1000 是一款非常標準的車規級晶元，完全可以滿足在車載終端各種環境的使用要求。
A1000 晶元已於今年 4 月完成流片，採用的是台積電的 16nm FinFET 製程工藝。
今年 6 月，黑芝麻的研發團隊已經對這款晶元的所有模塊進行了性能測試，完全調試通過，接下來就是與客戶進行聯合測試，為最後的大規模量產做准備。
據悉，搭載這款晶元的首款車型將在?2021 年底量產。
隨著 A1000 和 A1000L 的推出，黑芝麻的自動駕駛晶元產品路線圖也更加清晰。
在華山二號之後，這家公司計劃在 2021 年的某個時點推出華山三號，主要面向的是 L4/L5 級自動駕駛平台，晶元算力將超越 200TOPS，同時會採用更先進的 7nm 製程工藝。
華山三號的?200TOPS?算力，將追平英偉達 Orin 晶元的算力。
去年 8 月和華山一號 A500 晶元一同發布的，還有黑芝麻自研的 FAD（Full Autonomous Driving）自動駕駛計算平台。
這個平台演化至今，在 A1000 和 A1000L 晶元的基礎上，有了更強的可擴展性，也有了更廣泛的應用場景。
針對低級別的 ADAS 場景，客戶可以基於 HS-2 A1000L 晶元搭建一個算力為 16TOPS、功耗為 5W 的計算平台。
而針對高級別的 L4 自動駕駛，客戶可以將 4 塊 HS-2 A1000 晶元並聯起來，實現高達 280TOPS 算力的計算平台。
當然，根據不同客戶需求，這些晶元的組合方式是可變換的。
與其他大多數自動駕駛晶元廠商一樣，黑芝麻也在可擴展、靈活變換的計算平台層面投入了更多研發精力，為的是更大程度上去滿足客戶對計算平台的需求。
反過來，這樣的做法也讓黑芝麻這樣的晶元廠商有了接觸更多潛在客戶的機會。
根據黑芝麻智能科技的規劃，今年 7 月將向客戶提供基於 A1000 的核心開發板。
到今年 9 月，他們還將推出應用於 L3 自動駕駛的域控制器（DCU），其中集成了兩顆 A1000 晶元，算力可達 140TOPS。
2、黑芝麻自動駕駛晶元產品「聖經」
借著華山二號系列晶元的發布，黑芝麻智能科技創始人兼 CEO 單記章也闡述了公司 2020 年的「AI 三次方」產品發展戰略，具體包括「看得懂、看得清和看得遠」。
這一戰略是基於目前市面上對自動駕駛域控制器和計算平台的諸多要求提出的，這些要求包括安全性、可靠性、易用性、開放性、可升級以及延續性等。
其中，看得懂直接指向的是?AI 技術能力，要求黑芝麻的晶元產品能夠理解外界所有的信息，可以進行判斷和決策。
而看得懂的基礎是看得清，這指的是黑芝麻晶元產品的圖像處理能力，需要具備准確接收外界信息的能力。
這里尤其以攝像頭感測器為代表，其信息量最大、數據量也最多，當然感測器融合也不可或缺。
看得遠則指的是車輛不僅要感知周邊環境，還要了解更大范圍的環境信息，這就涉及到了車路協同、車雲協同這樣的互聯技術，所以我們看到黑芝麻的晶元產品非常注重對互聯技術的支持。
作為一家自動駕駛晶元研發商，這一戰略將成為黑芝麻後續晶元產品研發的「聖經」。
3、定位 Tier 2，綁定 Tier 1，服務 OEM
現階段，發展智能汽車已經成為了國家意志，在政策如此支持的情況下，智能汽車的市場爆發期指日可待。
根據艾瑞咨詢的報告數據顯示，到 2025 年全球將會有 6662 萬輛智能汽車的存量，中國市場的智能汽車保守預計在 1600 萬輛左右。
如此規模龐大的智能汽車增量市場，將為那些打造智能汽車「大腦」的晶元供應商培育出無限的產品落地機會。
作為其中一員，黑芝麻智能科技也將融入到這股潮流之中，很有機會成長為潮流的引領者。
作為一家自動駕駛晶元研發商，黑芝麻智能科技將自己定位為?Tier 2，未來將綁定 Tier 1 合作夥伴，進而為車企提供產品和服務。
當然，黑芝麻不僅能提供車載晶元，未來還將為客戶提供自動駕駛感測器和演算法的解決方案，還有工具鏈、操作平台等產品。
憑借著此前發布的華山一號 A500 晶元，黑芝麻智能科技已經與中國一汽和中科創達兩家達成了深入的合作夥伴關系，將在自動駕駛晶元、視覺感知演算法等領域展開了諸多項目合作。
另外，全球頂級供應商博世也與黑芝麻建立起了戰略合作關系。
目前，黑芝麻的華山一號 A500 晶元已經開啟了量產，其與國內頭部車企關於 L2+ 和 L3 級別自動駕駛的項目也正在展開。
如此快速的落地進程，未來可期。
有意思的是，黑芝麻此番發布華山二號系列晶元，包括中國一汽集團的副總經理王國強、上汽集團總工程師祖似傑、蔚來汽車 CEO 李斌以及博世中國區總裁陳玉東在內的多位行業大佬都為其雲站台。
這背後意味著什麼？給我們留下了很大的想像空間。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。