dsp算力

A. 280TOPS算力爆表！北京车展最强国产自动驾驶平台是它

▲左右分别为黑芝麻CEO单记章、COO刘卫红

黑芝麻CEO单记章此前是全球视觉芯片领军企业OmniVision创始团队成员，在硅谷芯片行业打拼了20多年，在图像处理芯片和软件算法上具有丰富的经验和技术积累。

CTO齐峥是英特尔奔腾二代芯片主要设计成员、CSO曾代兵是中兴微电子总工程师，COO刘卫红则曾是博世中国ADAS主力部门——底盘与控制系统事业部的中国区总裁。

正因为有超强的研发团队，让黑芝麻这家初创公司可以在3年时间内做出ADAS芯片华山一号A500并量产上市，在今年推出华山二号A1000芯片，发布FAD自动驾驶平台。

今年以来，新车如果没有配备L1/L2级自动驾驶，都“不好意思卖”，自动驾驶的普及程度正在快速提高，而更高等级的L3级甚至L4级自动驾驶也已经到了量产前夜，行业内对自动驾驶芯片和计算平台解决方案需求呈爆发性增长态势。仅自动驾驶芯片的市场规模，都有望达到万亿美元级别，成为半导体行业最大单一市场。

因此，FAD此时进入自动驾驶市场可谓正当其时。

今年8月，一汽智能网联开发院与黑芝麻达成技术合作协议。一汽智能网联开发院将启动基于华山二号A1000的智能驾驶平台的开发，以满足后续量产车型需求。双方将共同推动人工智能技术在汽车工业领域的应用，加速国产智能驾驶芯片的产业化落地。

另外，黑芝麻也已经签约多个FAD定点车型，预计明年就将有搭载FAD自动驾驶平台的车型上市。此外，国内外也已经有多家企业开始测试FAD自动驾驶平台，测试车辆已经上路。

黑芝麻在自动驾驶芯片和域控制器中取得的巨大成功，让行业研究机构开始重视这家刚成立4年有余创业公司。今年4月，硅谷最强智库之一的CBInsights发布中国芯片设计企业榜单，黑芝麻在车载芯片领域上榜，成为中国芯片设计企业65强之一。

今年7月，黑芝麻华山二号A1000芯片也亮相世界人工智能大会，与平头哥、依图、寒武纪等高端人工智能芯片同台亮相。

可以说，黑芝麻经过四年多的发展，已经成为全球领先的自动驾驶芯片设计公司，甚至已经有能力和芯片行业的老大哥们一较高下。同时，黑芝麻的快速进步，也推动着国内自动驾驶芯片设计再上新台阶。

在与两位创始人的交谈中，他们还透露了一个彩蛋，明年黑芝麻将发布性能更强的芯片，届时搭载这一芯片的FAD自动驾驶平台最高算力有望突破1000TOPS，其算力已经可以进行完全自动驾驶。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

B. 安防产品里的处理器--DSP,ISP,SOC

安防产品里的处理器--DSP,ISP,SOC

安防产品中，芯片处于很核心的位置。安防里面的芯片主要是前端摄像机，编解码设备，录像存储的NVR,DVR,IPSAN，以及后端各种服务器使用到的各种处理器，类似于电脑的CPU。安防行业里一般称为DSP或者ISP，SOC等。

分类

按照使用于产品的不同，我们可以将安防产品里的处理器分为这样几大类：

摄像机用

摄像机用的处理器一般又分为两种，一种是处理图像的。比如模拟摄像机，SDI数字摄像机常用的处理器，称为ISP。另外一种是网络摄像机和编码设备使用的，主要功能是将模拟，数字信号编码压缩成网络信号的，称为SOC或者DSP。一般这种处理器还自带有ISP功能。

NVR/DVR用

  DVR/NVR使用的处理器主要作用是将接入摄像机的视频信号进行编码压缩（不管摄像机是模拟还是网络的），同时支持VGA/HDMI解码输出显示，接入硬盘进行存储。同时还支持音频，报警输入输出，网络，智能分析等功能。

服务器用

安防用服务器使用的处理器和我们常见的专业类服务器使用的一样。核心功能是计算和运算，信息处理、程序运行等。

网络摄像机常用处理器

模拟摄像机常用处理器

DVR/NVR常用处理器

服务器用处理器

发展趋势

从国外为主，到国内占据绝大部分市场。

早期的安防处理器以Ti，安霸等国外和台湾厂商的为主，到现在主要是国内厂商的产品，比如海思，国科，君正。其中海思目前应该占有70%的市场份额。

从标清到更高清。

目前H.265编码的300万，500万，800万，甚至1200万的网络摄像机处理芯片越来越多的进入市场。推动着安防从早期的标清，高清，全高清也走向300万，500万，甚至更高清的时代。

更多AI功能。

早期的安防芯片智能分析功能比较薄弱，现在基本的智能分析功能已经是标配，人形侦测，人脸识别，人数统计，车牌识别等功能已经内置到处理器里。

自带算力。

除了常见的AI功能，比较高端的处理器已经自带算力，支持深度学习，能进行更多智能算法相关的操作。

云边结合，去中心化。

越来越多的前端摄像机芯片带有AI功能，自带算力。很多早期只能在中心进行的智能分析，可以在摄像机端完成，减轻中心压力，云边结合，系统数据可靠性，安全性更高，容灾能力更强。

处理器的主要参数/性能

参考资料：

安防芯片：五个发展趋势，三大投资方向

海思智能安防主流芯片浅析

富瀚

Techpoint Inc .

Nextchip

C. CES 2019：高通认为难以从单一数据反应人工智慧算力所带动优势

AI人工智慧无疑是下一阶段软体、硬体竞逐发展的目标，那么AI算力表现该怎么衡量，哪种运算模式设计才不会局限人工智慧发展呢？

针对目前越来越多处理器开始强调人工智慧应用，而此次在Snapdragon855也不例外延续SnapdragonAIE设计，甚至在新款HexagonDSP内规划特定区块用于人工智慧学习演算，但是对于目前市场常见的人工智慧算力测试衡量软体，Qualm认为其实是很难从单一数据反应人工智慧算力所带动优势。

就实际应用来看，人工智慧如何在使用者拿起手机之后，可以透过环境感知与装置端学习判断使用者当下可能需要执行什么功能，因此可以预先让手机把处理器、记忆体效能进行动态调整，借此提升使用者执行app的效率。另外，在使用相机拍照时，透过前期数据与后续使用学习也能让相机拍摄表现不断提升，或是在信件搜寻透过记录使用者近期内容使用习惯，进而更快找出最符合条件的档案资料。

而上述这些人工智慧应用案例，其实很难简单透过单一测试衡量结果数据呈现人工智慧所带动体验，更何况不同使用需求的人工智慧演算法、使用框架也会有所不同，加上不同处理器运算特性加成影响，就会出现截然不同的「效能」表现，因此对于市场常见以CPU、GPU、DSP等运算元件整合评分的测试模式，Qualm认为实际上很难正确反映实际人工智慧算力所带来优势。

预期未来将由第三方软体定义公正的人工智慧算力表现量测方式

就QualmTechnologies产品部门资深副总裁KeithKressin说明，在特定的情况之下，不同处理器所采用人工智慧运算模式有所差异时，确实会因为恰好符合测试软体执行量测方式需求，导致在实际量测人工智慧算力表现结果优异，但实际在CPU、GPU与DSP的实际效能表现却不尽理想，因此就很难实际描绘这款处理器实际效能表现。

同时，就近期联发科强调在HelioP90的人工智慧算力表现赢过QualmSnapdragon855，但以CPU、GPU与DSP各个运算元件实际效能来看，实际上很难说Snapdragon855效能无法匹敌HelioP90。

会有这样的落差，绝大部分因素与目前的人工智慧算力量测多半还是基于传统CPU、GPU与DSP算力加总，借此推算整体算力表现，但这样的量测方式充其量仅能反应其中一种应用的效能表现。

不过，就Qualm的立场自然很难自行推动人工智慧算力量测软体，主要还是以建议角度与提供这些量测软体的厂商和合作，虽然内部团队确实有制作可以用简单图像方式代表人工智慧算力提升前后差异，却仅能用来比较旗下产品使用人工智慧的执行效能前后表现。

若是要有更客观的人工智慧量测表现的话，基本上还是要由诸如UL、Basemark在内第三方量测软体厂商打造，借此呈现公正的效能数据表现结果。

但以KeithKressin个人看法而言，则认为现阶段恐怕还不会有太多足以反应具体人工智慧算力表现的软体，主因在于目前人工智慧软体技术均快速快速成长，加上市场目前对于人工智慧算力运作方式仍未有一定可作为参考基准情况，因此预期至少还要再等一些时日才能让人工智慧算力量测变得更具公信力。

QualmTechnologies产品部门资深副总裁KeithKressin

认为现有运算模式才不会局限人工智慧运算表现

而针对近期推出的Snapdragon855处理器，KeithKressin认为此款处理器整合不少Qualm技术力，甚至进一步推出足以挑战传统x86机种处理器的Snapdragon8cx，接下来也准备衔接5G网路所带动发展，本身在制程技术精进持续发展自然是无庸置疑，但预计什么时候从现有7nmFinFET制程进入5nmFinFET，甚至更小的3nmFinFET，则不会是现在着眼重心，而是如何在7nmFinFET制程技术下，让处理器效能有更好表现。

至于针对市场目前常见「NPU」、「APU」等借由独立晶片执行人工智慧运算的设计，确实Qualm在Snapdrasgon855采用的HexagonDSP内规划特定区块用作人工智慧运算，并且整合电脑视觉技术，但本质上仍视为一款DSP运算元件，同时整体设计依然维持以CPU、GPU、DSP搭配SnapdragonAIE软硬体异构运算模式，认为必要时以CPU、GPU、DSP最大资源进行人工智慧运算，必然好过一开始仅规划特定区块的运算元件作为人工智慧加速的设计，同时也能针对不同需求进行弹性运算资源调度。

未来中高阶处理器产品划分将更明确

另外，KeithKressin也再次说明去年新增加Snapdragon700系列处理器，实际定位除了比Snapdragon600系列更着重人工智慧运算，但在目前SnapdragonAIE软体运算模式均下放到Snapdragon600系列，甚至400系列以下产品，加上处理器本身是否采用新版技术，因此可能在部分时间点会出现Snapdragon600系列运算效能超越Snapdragon700系列的情况，原因就在于Snapdragon600系列产品现阶段依然是市场主力销售产品，同时去年也仅推出一款Snapdragon710处理器，因此预期今年以后持续推出更多处理器产品，就会有更明确产品定位分布。

对于未来下一个普及应用发展市场，KeithKressin则认为包含笔电、车载、XR等都会是接下来蓬勃应用Snapdragon系列处理器产品类别，至于至今发展许久的手机产品虽然在年成长表现趋缓，甚至可能出现下滑情形，但以一年整体手机出货量依然出现破亿规模情况来看，基本上仍是Qualm相当重要的产品应用项目。

D. DSP的运算能力单位MAC是什么含义

DSP一个机器指令周期能实现乘加运算，这是DSP的精髓。 实现这个运算的内核就是MAC。

E. 能用DSP+ISP+GPU共同来为来为手机拍视频提供算力吗

这个东西最大的问题是需要相关的底层软件的更新，一般来说小米，oppo他们都是买高通，联发科之类的芯片，所以他们基本没有能力来做这样的升级。对于华为来说做这样的升级也很麻烦，他们也没有什么动力来对以前的芯片组来提供升级，让用户买个新的不香吗？

F. 思皓X6音响配置曝光 将于4月23日开启预售

易车讯 近日，我们获得了思皓X6的音响配置信息。新车将配备环绕立体声音响系统，采用320W（峰值600W）外置独立功放音响系统；8信道数字信号处理器DSP搭配11个高品质扬声器等。据悉，新车将于4月23日开启预售。

动力方面，思皓X6将搭载1.5T发动机，发动机最大功率110kW，传动部分预计采用6速湿式双离合变速箱或6速手动变速箱。

G. 最高280 TOPS算力，黑芝麻科技发布华山二号，PK特斯拉FSD

芯片作为智能汽车的核心「大脑」，成为诸多车企、Tier 1、自动驾驶企业重点布局的领域。
围绕着自动驾驶最为关键的计算单元，国内诞生了诸多自动驾驶芯片创新公司，在该领域的绝大部分市场份额依然被国外厂商控制的当下，他们正在争取成为「国产自动驾驶芯片之光」。
成立于 2016 年的黑芝麻智能科技便是这一名号的有力争夺者。
继 2019 年 8 月底发布旗下首款车规级自动驾驶芯片华山一号（HS-1）A500 后，黑芝麻又在这个 6 月推出了相较于前代在性能上实现跃迁的全新系列产品——华山二号（HS-2），两个系列产品的推出相隔仅 300 余天，整体研发效率可见一斑。
1、国产算力最高自动驾驶芯片的自我修养
华山二号系列自动驾驶芯片目前有两个型号的产品，包括：
应用于?L3/L4?级自动驾驶的华山二号 A1000?；针对?ADAS/L2.5?自动驾驶的华山二号 A1000L。
简单理解就是，A1000 是高性能版本，而 A1000L 则在性能上进行了裁剪。
这样的产品型号设置也让华山二号系列芯片能在不同的自动驾驶应用场景中进行集成。
相较于 A500 芯片，A1000?在算力上提升了近?8 倍，达到了?40 - 70TOPS，相应的功耗为?8W，能效比超过?6TOPS/W，这个数据指标目前在全球处于领先地位。
华山二号 A1000 之所以能有如此出色的能效表现，很大程度是因为这块芯片是基于黑芝麻自研的多层异构性的?TOA 架构打造的。
这个架构将黑芝麻核心的图像传感技术、图像视频压缩编码技术、计算机视觉处理技术以及深度学习技术有机地结合在了一起。
此外，这款芯片中内置的黑芝麻自研的高性能图像处理核心?NeuralIQ ISP?以及神经网络加速引擎?DynamAI DL?也为其能效跃升提供了诸多助力。
需要注意的是，这里的算力数值之所以是浮动的，是因为计算方式的不同。
如果只计算 A1000 的卷积阵列算力，A1000 大致是 40TOPS，如果加上芯片上的 CPU 和 GPU 的算力，其总算力将达到?70TOPS。
在其他参数和特性方面，A1000 内置了 8 颗 CPU 核心，包含 DSP 数字信号处理和硬件加速器，支持市面上主流的自动驾驶传感器接入，包括激光雷达、毫米波雷达、4K 摄像头、GPS 等等。
另外，为了满足车路协同、车云协同的要求，这款芯片不仅集成了 PCIE 高速接口，还有车规级千兆以太网接口。
A1000 从设计开始就朝着车规级的目标迈进，它符合芯片 AEC-Q100 可靠性和耐久性 Grade 2 标准，芯片整体达到了 ISO 26262 功能安全 ASIL-B 级别，芯片内部还有满足 ASIL-D 级别的安全岛，整个芯片系统的功能安全等级为?ASIL-D。
从这些特性来看，A1000 是一款非常标准的车规级芯片，完全可以满足在车载终端各种环境的使用要求。
A1000 芯片已于今年 4 月完成流片，采用的是台积电的 16nm FinFET 制程工艺。
今年 6 月，黑芝麻的研发团队已经对这款芯片的所有模块进行了性能测试，完全调试通过，接下来就是与客户进行联合测试，为最后的大规模量产做准备。
据悉，搭载这款芯片的首款车型将在?2021 年底量产。
随着 A1000 和 A1000L 的推出，黑芝麻的自动驾驶芯片产品路线图也更加清晰。
在华山二号之后，这家公司计划在 2021 年的某个时点推出华山三号，主要面向的是 L4/L5 级自动驾驶平台，芯片算力将超越 200TOPS，同时会采用更先进的 7nm 制程工艺。
华山三号的?200TOPS?算力，将追平英伟达 Orin 芯片的算力。
去年 8 月和华山一号 A500 芯片一同发布的，还有黑芝麻自研的 FAD（Full Autonomous Driving）自动驾驶计算平台。
这个平台演化至今，在 A1000 和 A1000L 芯片的基础上，有了更强的可扩展性，也有了更广泛的应用场景。
针对低级别的 ADAS 场景，客户可以基于 HS-2 A1000L 芯片搭建一个算力为 16TOPS、功耗为 5W 的计算平台。
而针对高级别的 L4 自动驾驶，客户可以将 4 块 HS-2 A1000 芯片并联起来，实现高达 280TOPS 算力的计算平台。
当然，根据不同客户需求，这些芯片的组合方式是可变换的。
与其他大多数自动驾驶芯片厂商一样，黑芝麻也在可扩展、灵活变换的计算平台层面投入了更多研发精力，为的是更大程度上去满足客户对计算平台的需求。
反过来，这样的做法也让黑芝麻这样的芯片厂商有了接触更多潜在客户的机会。
根据黑芝麻智能科技的规划，今年 7 月将向客户提供基于 A1000 的核心开发板。
到今年 9 月，他们还将推出应用于 L3 自动驾驶的域控制器（DCU），其中集成了两颗 A1000 芯片，算力可达 140TOPS。
2、黑芝麻自动驾驶芯片产品「圣经」
借着华山二号系列芯片的发布，黑芝麻智能科技创始人兼 CEO 单记章也阐述了公司 2020 年的「AI 三次方」产品发展战略，具体包括「看得懂、看得清和看得远」。
这一战略是基于目前市面上对自动驾驶域控制器和计算平台的诸多要求提出的，这些要求包括安全性、可靠性、易用性、开放性、可升级以及延续性等。
其中，看得懂直接指向的是?AI 技术能力，要求黑芝麻的芯片产品能够理解外界所有的信息，可以进行判断和决策。
而看得懂的基础是看得清，这指的是黑芝麻芯片产品的图像处理能力，需要具备准确接收外界信息的能力。
这里尤其以摄像头传感器为代表，其信息量最大、数据量也最多，当然传感器融合也不可或缺。
看得远则指的是车辆不仅要感知周边环境，还要了解更大范围的环境信息，这就涉及到了车路协同、车云协同这样的互联技术，所以我们看到黑芝麻的芯片产品非常注重对互联技术的支持。
作为一家自动驾驶芯片研发商，这一战略将成为黑芝麻后续芯片产品研发的「圣经」。
3、定位 Tier 2，绑定 Tier 1，服务 OEM
现阶段，发展智能汽车已经成为了国家意志，在政策如此支持的情况下，智能汽车的市场爆发期指日可待。
根据艾瑞咨询的报告数据显示，到 2025 年全球将会有 6662 万辆智能汽车的存量，中国市场的智能汽车保守预计在 1600 万辆左右。
如此规模庞大的智能汽车增量市场，将为那些打造智能汽车「大脑」的芯片供应商培育出无限的产品落地机会。
作为其中一员，黑芝麻智能科技也将融入到这股潮流之中，很有机会成长为潮流的引领者。
作为一家自动驾驶芯片研发商，黑芝麻智能科技将自己定位为?Tier 2，未来将绑定 Tier 1 合作伙伴，进而为车企提供产品和服务。
当然，黑芝麻不仅能提供车载芯片，未来还将为客户提供自动驾驶传感器和算法的解决方案，还有工具链、操作平台等产品。
凭借着此前发布的华山一号 A500 芯片，黑芝麻智能科技已经与中国一汽和中科创达两家达成了深入的合作伙伴关系，将在自动驾驶芯片、视觉感知算法等领域展开了诸多项目合作。
另外，全球顶级供应商博世也与黑芝麻建立起了战略合作关系。
目前，黑芝麻的华山一号 A500 芯片已经开启了量产，其与国内头部车企关于 L2+ 和 L3 级别自动驾驶的项目也正在展开。
如此快速的落地进程，未来可期。
有意思的是，黑芝麻此番发布华山二号系列芯片，包括中国一汽集团的副总经理王国强、上汽集团总工程师祖似杰、蔚来汽车 CEO 李斌以及博世中国区总裁陈玉东在内的多位行业大佬都为其云站台。
这背后意味着什么？给我们留下了很大的想象空间。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。