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汽車芯片,走到分岔口
2023/09/18
對于汽車芯片供應(yīng)商來說,繼續(xù)選擇單芯片、更先進(jìn)制程工藝,還是選擇Chiplet方案,是一個戰(zhàn)略抉擇。而如何選對方向則考驗著企業(yè)的判斷力。
本文來自于微信公眾號“半導(dǎo)體行業(yè)觀察”(ID:icbank),作者: L晨光,投融界經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

當(dāng)前,在電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化和共享化等“新四化”趨勢推動下,汽車已經(jīng)成為“輪子上的數(shù)據(jù)中心”,汽車半導(dǎo)體用量迅速提升。預(yù)計到2030年,高端汽車物料清單中,芯片比重將從當(dāng)前的4%左右提升至20%以上。

隨著汽車電動化和智能化進(jìn)程的加快,汽車對新一代芯片的要求也在不斷提升。

過去一個普通的單片機(jī)就可以應(yīng)付整車的電子控制系統(tǒng),而如今隨著輔助駕駛、語音識別、多媒體、車聯(lián)網(wǎng)...等新興場景的快速崛起,對芯片計算性能提出了更高的要求。

汽車芯片從原來通用型、分散化的單一功能芯片快速轉(zhuǎn)向集成化的多功能SoC芯片。比如,在智能座艙領(lǐng)域,CPU算力用于提高任務(wù)處理能力,還需要GPU算力來處理視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),高效的AI算力來滿足智能化交互體驗要求,以提升人機(jī)交互體驗。

這些不同的IP核組成了性能強(qiáng)大的SoC。而在SoC的背后,不同的制程工藝在一定程度上決定了硬件性能的上限。

尤其是在“軟件定義汽車”的趨勢下,芯片硬件作為運行軟件的基礎(chǔ),需要為未來OTA等迭代升級預(yù)留空間。

因此,汽車芯片的制程工藝變得至關(guān)重要。

為滿足這些要求,業(yè)內(nèi)正在加速研發(fā)性能更強(qiáng)的芯片,先進(jìn)制程越來越多地成為滿足汽車芯片應(yīng)用的重要籌碼之一。

今年7月,臺積電歐洲總經(jīng)理Paul de Bot在第27屆汽車電子大會上表示,汽車行業(yè)的芯片和采購芯片的方式都變得越來越復(fù)雜。

長期以來,汽車行業(yè)一直被認(rèn)為是技術(shù)落后者,只注重落后工藝,但實際上,汽車行業(yè)在2022年開始使用5nm工藝—— 距離5nm進(jìn)入量產(chǎn)僅兩年。

臺積電強(qiáng)調(diào):“不可能為汽車行業(yè)預(yù)留閑置產(chǎn)能,建議汽車制造商盡快開始計劃轉(zhuǎn)向先進(jìn)節(jié)點?!?/span>

汽車芯片,邁向先進(jìn)制程

在傳統(tǒng)車用半導(dǎo)體制備中,由于汽車本身空間較大,對集成度的需求沒有手機(jī)等消費電子緊迫。加上半導(dǎo)體元器件主要集中在發(fā)電機(jī)、底盤、安全、車燈控制等領(lǐng)域,對算力沒有太高的要求。以往,汽車芯片大多采用40nm及以上的成熟工藝制程,跟消費電子芯片在工藝上差了不止一個量級。

但在汽車智能化的革命浪潮之下,隨著智能座艙、自動駕駛水平的提升,都依賴大算力、低功耗芯片的支持,24nm乃至48nm制程工藝的車規(guī)級芯片顯然已經(jīng)跟不上產(chǎn)業(yè)的快速轉(zhuǎn)型。

汽車芯片正由過去工藝制程相對落后、量大價低的行業(yè)洼地,搖身一變成為芯片行業(yè)高精尖技術(shù)的應(yīng)用先鋒,芯片企業(yè)爭相搶占的技術(shù)制高點。

這意味著,汽車芯片將不再與成熟工藝制程綁定,先進(jìn)工藝制程將成為芯片行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的制高點。

車規(guī)級芯片根據(jù)功能分為計算控制芯片、存儲芯片、功率半導(dǎo)體、傳感器芯片等幾大類。從芯片工藝制程來看,不同汽車芯片對工藝要求存在較大差異。MCU主要是依靠成熟制程,全球約70%的MCU生產(chǎn)來自臺積電;而智能座艙、自動駕駛及AI芯片等主控芯片出于性能和功耗考慮,持續(xù)追求先進(jìn)制程,高級別自動駕駛正在推動汽車算力平臺制程向7nm及以下延伸。

在此趨勢下,催生了高通、英偉達(dá)、英特爾、聯(lián)發(fā)科等高性能計算玩家進(jìn)入車用市場,推動汽車算力平臺制程向7nm及以下延伸。

從趨勢上看,智能座艙和自動駕駛被視為未來的“機(jī)會風(fēng)口”之一,也是制程工藝競爭最為激烈的領(lǐng)域。

目前,智能座艙的明星產(chǎn)品是2019年高通發(fā)布的驍龍8155芯片,是全球首個采用7nm工藝的汽車芯片。

高通8155座艙平臺一經(jīng)問世便被稱為“車規(guī)級芯片天花板”,也成為衡量一款智能車科技水平高低的標(biāo)尺。在當(dāng)今智能汽車市場,如果沒有8155的支持,座艙系統(tǒng)將極大減少對潛在車主的吸引力。而車企“言必稱8155”的景象,也像極了智能手機(jī)時代爭搶高通芯片首發(fā)機(jī)會的舊事。

2021年底,高通再次發(fā)布了全球首個5nm汽車芯片——驍龍8295,相比8155的8TOPS算力,8255芯片AI算力達(dá)到30TOPS、GPU性能提升2倍、3D渲染能力提升3倍,增加了集成電子后視鏡、機(jī)器學(xué)習(xí)視覺、乘客監(jiān)測以及信息安全等功能,一顆芯片可帶11塊屏。

目前來看,高通智能座艙芯片沿襲智能手機(jī)芯片的優(yōu)勢。從2014年推出第一代驍龍620A以來,高通已發(fā)布四代智能座艙芯片,芯片制程由28nm升級至5nm。

高通如此迅速的將目前最先進(jìn)的5nm制程工藝芯片完成車規(guī)級驗證引進(jìn)到汽車領(lǐng)域,掀起了智能汽車時代高端芯片新的較量,最先進(jìn)制程的芯片將不再只是消費級電子產(chǎn)品的專屬。

除了座艙芯片外,高通的Snapdragon Ride自動駕駛平臺的核心SoC也基于5nm制程打造,并集成了高性能CPU、GPU和AI引擎等核心組件,最高算力可達(dá)700TOPS。

在自動駕駛時代,“CPU+GPU+XPU”的異構(gòu)主控SoC芯片將逐漸成為主流,算力正在快速攀升。

在自動駕駛芯片領(lǐng)域,英偉達(dá)、Mobileye最新的自動駕駛芯片均采用7nm制程工藝,而特斯拉自研的自動駕駛芯片采用了三星14nm制程。前不久,供應(yīng)鏈傳出特斯拉HW4.0芯片將轉(zhuǎn)投臺積電制造,采用4nm/5nm工藝打造。

以Mobileye EyeQ5芯片為例,該芯片采用了7nm FinFET工藝,單顆算力為24TOPS。而同樣是7nm制程的英偉達(dá)Orin芯片,單顆的算力達(dá)到了256TOPS,幾乎達(dá)到了前者的10倍。

CES2022器件,Mobileye發(fā)布了三顆自動駕駛芯片,其一是面向L4級自動駕駛的芯片EyeQ Ultra,另外兩顆是面向L2級自動駕駛的芯片EyeQ6L和EyeQ6H。

EyeQ Ultra是一顆更高算力的自動駕駛芯片,基于5nm制程打造,具備12核、24線程CPU,同時還有兩個通用計算加速器和兩個CNN加速器,其AI性能能夠達(dá)到176TOPS。EyeQ Ultra預(yù)計將在2025年實現(xiàn)量產(chǎn)上車。EyeQ6系列兩款芯片都將基于7nm制程打造,在算力性能和尺寸等方面進(jìn)行了提升,預(yù)計2024年實現(xiàn)量產(chǎn)。

另一邊,英偉達(dá)在SoC芯片方面,從Parker、Xavier、Orin到還未量產(chǎn)的Thor,在算力、功耗、工藝先進(jìn)性上不斷提升,持續(xù)領(lǐng)先高階自動駕駛。

英偉達(dá)的Orin,是7nm高算力芯片的代表,于今年3月官宣量產(chǎn),該芯片一經(jīng)推出就獲得了比亞迪、理想、蔚來、奔馳、沃爾沃、現(xiàn)代、奧迪等大批主機(jī)廠選用。

而英偉達(dá)下一代 SoC芯片——Thor,集成了770億晶體管,單片算力能夠達(dá)到2000TOPS的性能怪獸,算力達(dá)到了現(xiàn)款產(chǎn)品Orin的近8倍,預(yù)計將在2025年左右量產(chǎn)。制程工藝暫時還未透露,不過根據(jù)推測大概將采用臺積電的4nm工藝。

由于性能的強(qiáng)大,Thor可同時為自動泊車、智能駕駛、車機(jī)、儀表盤、駕駛員監(jiān)測等多個系統(tǒng)提供算力,將自動駕駛、信息娛樂等功能劃分成不同的任務(wù)區(qū)間,同時運行,互不干擾。

將芯片算力從幾百TOPS一下子“卷”到2000TOPS級的雷神Thor,明確傳達(dá)出英偉達(dá)不會被限定在自動駕駛,還會覆蓋智能座艙領(lǐng)域,實現(xiàn)汽車智能化技術(shù)的“大一統(tǒng)”。事實上,這也符合汽車電子電氣架構(gòu)從分布式向集約式,中央集中架構(gòu)發(fā)展的技術(shù)趨勢。

此外,安霸最新AI域控制器芯片CV3系列,恩智浦新一代 S32 系列車用處理器,三星最近同意供應(yīng)現(xiàn)代汽車Exynos Auto V920娛樂芯片等,也將采用臺積電5nm工藝。

而聯(lián)發(fā)科更是“一鳴驚人”,計劃推出采用3nm制程的“天璣車載平臺”。據(jù)了解,“天璣車載平臺”將采用3nm制程打造,包含了用于驅(qū)動8K、120Hz HDR屏幕的MiraVision顯示技術(shù),能夠兼容“多個原生HDR攝像頭”的圖像信號處理單元,可以通過聯(lián)發(fā)科的APU技術(shù)為汽車提供一定程度的ADAS輔助駕駛功能,此外還能外掛聯(lián)網(wǎng)模塊,從而實現(xiàn)WiFi7、5G網(wǎng)絡(luò)、GPS,甚至是衛(wèi)星聯(lián)網(wǎng)能力。

除了行業(yè)大廠之外,本土SoC已進(jìn)展至7nm,地平線、黑藝麻智能、芯馳科技、芯警科技都發(fā)布了相關(guān)產(chǎn)品。其中,芯擎科技自研的“龍鷹一號”作為國內(nèi)首款車規(guī)級7nm芯片近日宣布首發(fā)上車,該芯片擁有8核CPU、14核GPU,以及8 TOPS AI算力的獨立NPU,最多可支持7屏高清畫面輸出和12路視頻信號接入,并在行業(yè)內(nèi)率先配備雙HiFi 5 DSP處理器。

今年4月,黑芝麻智能推出首款自研的7nm芯片武當(dāng)C1200,基于行業(yè)先進(jìn)工藝,確保算力、功耗、成本能夠更好平衡。

地平線CTO黃暢在2022全球AI芯片峰會的演講中透露,征程6芯片將采用7nm工藝,到征程7或征程8時,地平線的工藝制程將走在行業(yè)前列。

縱覽汽車芯片產(chǎn)業(yè)格局,過往把持車用半導(dǎo)體市場的主要為恩智浦、英飛凌、意法半導(dǎo)體、瑞薩電子等傳統(tǒng)汽車芯片大廠。但隨著ADAS、自動駕駛技術(shù)的興起,智能汽車對于計算和數(shù)據(jù)處理能力的需求暴增,讓本來就對這塊市場有興趣的科技公司又有了進(jìn)擊的理由。

傳統(tǒng)車用芯片雖然標(biāo)榜高可靠度與穩(wěn)定性,但考慮到自動駕駛的長期發(fā)展,汽車處理器芯片所需要的運算效能一定要提升,先進(jìn)制程成為不可或缺的關(guān)鍵。

綜合來看,目前采用7nm制程的汽車芯片中,已經(jīng)有不少的產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入量產(chǎn),主要是智能座艙或自動駕駛芯片,比如英偉達(dá)Orin、特斯拉第二代FSD芯片、驍龍8155、芯擎科技“龍鷹一號”等。目前的一些5nm制程汽車芯片大部分仍處于研發(fā)當(dāng)中,或逐漸進(jìn)入量產(chǎn)階段,比如高通第四代座艙芯片驍龍8295、高通驍龍Ride自動駕駛平臺的核心SoC、安霸最新AI域控制器芯片CV3系列等等。

此外,為支持汽車芯片廠商,臺積電在2022年三季度就推出了針對ADAS和智能數(shù)字駕駛艙的汽車芯片的5nm工藝平臺“N5A”,符合AEC-Q100、ISO26262、IATF16949等汽車工藝標(biāo)準(zhǔn)。

臺積電還計劃在2024年推出業(yè)界第一款基于3nm的汽車芯片平臺“N3AE”,計劃在2025年量產(chǎn)3nm汽車芯片。

行業(yè)廠商的一系列產(chǎn)品動態(tài)和規(guī)劃都在標(biāo)明,先進(jìn)制程汽車芯片開始快速迭代,并進(jìn)入量產(chǎn)加速期。

Chiplet,備受汽車行業(yè)矚目

然而,隨著先進(jìn)制程迭代到5nm、3nm,摩爾定律逐漸趨緩,先進(jìn)制程的開發(fā)成本及難度日益提升。

同時,也并不是所有的芯片廠商都可以像英偉達(dá)、高通那樣通過多個規(guī)?;膽?yīng)用市場來平攤高昂的先進(jìn)制程工藝芯片的研發(fā)成本。

對此,包含汽車芯片在內(nèi)的半導(dǎo)體行業(yè)開始拓展新的技術(shù)路線試圖延續(xù)摩爾定律,而如今被視為“救命稻草”的Chiplet概念也由此提出。

Chiplet也稱作“芯?!被颉靶⌒酒保菍⒃疽粔K復(fù)雜的SoC芯片,從設(shè)計時就按照不同的功能單元進(jìn)行分解,然后每個單元選擇最適合的制程工藝進(jìn)行制造,再通過先進(jìn)封裝技術(shù)將各個單元彼此互聯(lián),就像“樂高積木”一樣封裝為一個SoC芯片。

汽車芯片,走到分岔口

簡而言之,Chiplet旨在將芯片性能與芯片工藝解耦,從而解決芯片設(shè)計中面臨的復(fù)雜度大幅提升問題,以及先進(jìn)制程中面臨的高成本、低良率問題。

在Chiplet的系統(tǒng)級架構(gòu)設(shè)計下,通過2.5D/3D堆疊等先進(jìn)封裝技術(shù),使用10nm工藝制造出來的芯片可以達(dá)到7nm芯片的集成度,其研發(fā)投入和一次性生產(chǎn)投入則比7nm芯片的投入要少的多。

汽車芯片,走到分岔口

此外,模塊化的芯粒可以減少重復(fù)設(shè)計和驗證環(huán)節(jié),降低芯片的設(shè)計復(fù)雜度和研發(fā)成本,加快產(chǎn)品的迭代速度。同時,降低對先進(jìn)工藝制程的依賴,對于車載應(yīng)用市場來說,本身也是一種降本策略。

目前汽車電子是Chiplet技術(shù)的主流應(yīng)用方向之一。

智能汽車電子電氣架構(gòu)從分布式ECU到集中式多域控制器,再到未來的中央計算平臺演進(jìn),Chiplet技術(shù)具備獨特的優(yōu)勢。

上文提到,隨著汽車產(chǎn)業(yè)智能化和網(wǎng)聯(lián)化程度的不斷提高,汽車自動駕駛和智能座艙采用了復(fù)雜的SoC芯片,計算/感知/執(zhí)行都需要更快的數(shù)據(jù)傳輸能力給予支撐,而Chiplet可以大幅簡化汽車芯片迭代時的設(shè)計工作和車規(guī)流程,同時增加汽車芯片的可靠性。

從需求端來看,有行業(yè)人士指出,由于不同車企的產(chǎn)品定位差異,實際上對于芯片的性能要求并不相同。

但現(xiàn)實情況是,市面上能拿到的芯片,都是標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品。車企只能在功能定義、軟件算法層面進(jìn)行差異化的開發(fā)。同時,產(chǎn)品路線圖必須與芯片廠商保持一致。此外,為了拿到最新一代產(chǎn)品的首發(fā),車企往往還需要支付不菲的費用。

尤其是隨著中央計算架構(gòu)的逐漸到來,平臺要實現(xiàn)的功能非常復(fù)雜,集成度持續(xù)處于不斷提升的特點,這意味著通用芯片不足以承載不同車企的需求定義。

因此,對于汽車行業(yè)來說,Chiplet是定制汽車SoC的一種新方式。最重要的是,這種方式可以讓車企重新獲得架構(gòu)控制權(quán),并決定計算平臺需要如何擴(kuò)展。

在成本方面,相比于直接生產(chǎn)SoC,使用小芯片生產(chǎn)有助于提升晶圓面積利用率,且小芯片可以重復(fù)利用,從而降低產(chǎn)品總設(shè)計、驗證和制造成本。此外,采用Chiplet技術(shù)后,各大廠商可以專注于自己的芯粒和IP,省去多余的IP費用。

以AMD為例,通過Chiplet的設(shè)計思路,除了能夠降低40%的制造成本,還可以更加靈活地銷售服務(wù)器芯片,根據(jù)需要添加和移除小芯片,并能針對不同的功能選項制定不同芯片的價格區(qū)間。

眾所周知,特斯拉在全球率先啟用AMD的座艙計算平臺方案(Ryzen APU和基于RDNA 2架構(gòu)的GPU),后者便是Chiplet技術(shù)應(yīng)用的排頭兵,從2015年就開始布局相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品落地。

去年,AMD正式發(fā)布了采用RDNA 3架構(gòu)的新一代旗艦GPU,這是該公司首度在GPU產(chǎn)品中采用Chiplet技術(shù),擁有多達(dá)580億個晶體管,每瓦特性能提升了54%,并且提供高達(dá)61TFLOP的算力。

而這只是第一步。按照計劃,AMD將尋求在芯片設(shè)計方面更符合客戶喜好的產(chǎn)品,比如,基于Chiplet技術(shù),客戶可以靈活配置第三方IP,尤其是汽車智能化的需求不斷釋放,未來異構(gòu)集成的模式,或許會成為市場主流。

看到這個機(jī)會的,還有英偉達(dá)。英偉達(dá)此前推出的NVIDIA NVLink-C2C,這是一種超高速的芯片到芯片、裸片到裸片的互連技術(shù),支持定制裸片與NVIDIA GPU、CPU、DPU、NIC和SoC之間實現(xiàn)一致的互連。

借助先進(jìn)封裝技術(shù),NVLink-C2C互連鏈路的能效最多可比PCIe Gen 5高出25倍,面積效率高出90倍,可實現(xiàn)每秒900GB乃至更高的一致互聯(lián)帶寬。

“為應(yīng)對摩爾定律發(fā)展趨緩的局面,必須開發(fā)小芯片和異構(gòu)計算?!罢驹谟ミ_(dá)的角度,這家已經(jīng)在自動駕駛賽道占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢的芯片巨頭,同樣覬覦市場規(guī)模巨大的跨域市場。

比如,英偉達(dá)去年亮相的“超級汽車芯片Thor”,單顆芯片算力達(dá)到2000TFLOPS,并通過多顆芯片的NVLink-C2C互連來支持多域計算,以分離自動駕駛等關(guān)鍵安全功能和信息娛樂等功能的處理。

而英偉達(dá)與聯(lián)發(fā)科的聯(lián)姻,更是將Chiplet進(jìn)一步推向舞臺中央。

今年5月,英偉達(dá)與聯(lián)發(fā)科宣布,雙方將共同為新一代智能汽車提供解決方案,合作的首款芯片鎖定智能座艙,預(yù)計2025年問世,并在2026年至2027年投入量產(chǎn)。

在這款芯片設(shè)計上,聯(lián)發(fā)科將開發(fā)集成英偉達(dá)GPU芯粒的SoC,搭載NVIDIA AI和圖形計算IP,基于Chiplet實現(xiàn)主芯片與GPU芯粒間高速互連。

能看到,Chiplet技術(shù)的出現(xiàn),也意味著汽車芯片除了聚焦先進(jìn)制程外,通過架構(gòu)創(chuàng)新實現(xiàn)算力跨越也已成為可能。

汽車行業(yè)的各方似乎都在為Chiplet造勢。Tier1和OEM正在寄希望于Chiplet可以實現(xiàn)下一代具有差異化的車輛平臺。在產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的共同推動下,Chiplet正在不斷擴(kuò)大其商業(yè)應(yīng)用版圖。

寫在最后

過去幾年, 汽車芯片從通用型、分散化的單一功能芯片快速轉(zhuǎn)向集成化的多功能SoC芯片,SoC幾乎成了智能汽車行業(yè)皇冠上的明珠。

在這個趨勢下,汽車芯片也“精益求精”,一方面在先進(jìn)工藝制程上大有追平消費芯片之勢;另一方面,瞄準(zhǔn)Chiplet技術(shù)尋求“另辟蹊徑”。

對于汽車芯片供應(yīng)商來說,繼續(xù)選擇單芯片、更先進(jìn)制程工藝,還是選擇Chiplet方案,是一個戰(zhàn)略抉擇。而如何選對方向則考驗著企業(yè)的判斷力。

汽車 芯片 英偉達(dá)
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