7月17日,一則重磅消息震驚整個AI產業──全球最大的FPGA 廠商賽靈思(Xilinx)宣佈收購中國 AI 晶片領域的明星新創公司深鑒科技;一直以來賽靈思不僅是深鑒科技的忠實投資者,也是深鑒科技的重要合作夥伴,深鑒科技在其AI核心技術的研究上極其依賴於賽靈思,其推出的兩款DPU都是基於賽靈思的FPGA元件,而賽靈思也正是FPGA的發明者。

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賽靈思大中華區銷售副總裁唐曉蕾(Maria Tang)
(來源:國際電子商情-ESMC)

賽靈思在汽車領域的佈局和創新

在7月24日深圳舉行的賽靈思汽車應用媒體說明會上,賽靈思大中華區銷售副總裁唐曉蕾(Maria Tang)、賽靈思汽車產品行銷經理孫蕾蕾和賽靈思機器學習資深產品行銷經理羅霖詳細介紹了賽靈思在汽車市場的佈局,以及收購深鑒科技之後的產品路線圖。

唐曉蕾表示,賽靈思收購深鑒科技後,將會在AI、大資料、邊緣運算領域有更多的創新和佈局。此外,唐曉蕾也正重點介紹了今年3月推出的新一代技術自我調整運算加速平台ACAP。

作為全球FPGA的發明者以及第一家無晶圓半導體公司,2017年,賽靈思銷售額到了23.5億美元,全球市佔率超過60%,客戶達到2萬多個,分佈在多個不同的產業和市場領域。先前筆者曾經採訪過賽靈思全球銷售和市場部亞太及日本地區高級總監Stephen Chow (周海天),瞭解換帥後賽靈思2018年的發展策略,同時也談到了賽靈思在人工智慧領域的佈局和規劃。

對於賽靈思來說,2018年人工智慧將是關注的重點,目前FPGA的應用領域主要集中在伺服器如雲端運算、大數據分析等。2017年賽靈思的平台不僅被亞馬遜的語音運算平台採用,同時中國大陸的華為、騰訊、阿里巴巴也是透過賽靈思的FPGA來進行雲端運算和加速運算。

展望2018年下半年,汽車自動駕駛將是賽靈思的重點發展方向。在今年的3月份,賽靈思推出了新一代技術ACAP自我調整運算加速平台,對於ACAP,賽靈思定義為一個新的運算類別,希望超越傳統的CPU和GPU,希望未來不管是工業還是資料中心,都能用ACAP來耕耘這個市場。

從運算終端發展來看,從PC到智慧手機,未來是一個邊緣智慧時代,包括車聯網、5G、工業4.0等。唐曉蕾表示,未來基於FPGA的異質運算將是大勢所趨。

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賽靈思在產品上有哪些更新?
(來源:國際電子商情-ESMC)

隨著數位化的出現,很多互聯網公司進入到汽車領域,包括百度的阿波羅計畫,菜鳥物流的自動駕駛,京東的送貨機器人,這個市場的玩家越來越多。賽靈思在汽車領域並不是新玩家。

賽靈思從2004年開始進入汽車行業,首先是在歐美國家進入tear 1的車廠。到2014年已經有14個品牌,目前已經有很多中國的品牌在使用。很多汽車行業對於FPGA非常感興趣。到2018年,已經有29個品牌、110個車型採用賽靈思產品,累計出貨晶片超過4,000萬顆。

唐曉蕾表示:「汽車是供應鏈很長的市場,需要長期的投入。我們希望能夠跟著大中華地區一起成長;」她指出,賽靈思透過Zynq 7000 (雙核心)以及MP SOC (四核心)切入自動駕駛領域,主要創新應用在全螢幕顯示、駕駛員監控、倒車影像等領域,還有雙鏡頭攝影機、環頸系統等都可以找到賽靈思的產品應用方向。

前後攝影機、環景攝影機和ADAS 光達(Lidar;編按:中國大陸譯為「激光雷達」)都可以用到賽靈思的產品。據介紹,在前置攝影機市場賽靈思目前佔據38%的市場比例;未來歐美的新車出廠,如果要達到5星安全標準,前置攝影機是必備的需求,因此未來該市場可望繼續成長。

在光達領域,賽靈思目前市佔率為90%以上;唐曉蕾表示,當設計在變的時候,FPGA本身硬體和軟體都在變,可以配合演算法的快速更新,因此在新興的行業中FPGA是首選。4D雷達主要透過RF感測器來確定目標的位置。光達由於成本較高,目前汽車產業在考慮4D雷達的使用。對於4D雷達來說,由於需要大量使用同步處理流水線,賽靈思的FPGA在這個領域更具優勢。

孫蕾蕾則表示,光達的成本正逐漸降低,但不會說4D雷達將取代雷射雷達,4D雷達也不會像2D雷達一樣的成本,現在雷射雷達還是2D雷達的20倍的價錢,未來價格會逐漸接近。賽靈思在大中華區的合作夥伴,包括海康威視,不管是停車系統還是自動環視系統都會用到賽靈思的產品。

戴姆勒賓士無人駕駛為何選擇賽靈思?

7月11日,賽靈思和車廠戴姆勒(Daimler)宣佈,兩家公司正強強聯手採用賽靈思汽車應用領域的人工智慧(AI)處理技術共同開發車載系統。此項可擴展的解決方案由結合SoC元件和AI 加速軟體的賽靈思汽車平台提供支援,將為當今汽車應用領域中的嵌入式 AI 帶來諸如高性能、低時延以及業界最佳的功率等眾多優異特性。

提到與戴姆勒的合作,孫蕾蕾表示,大的車廠會有很多不同的技術團隊,會跟進不同的技術方向,不會在大的客戶看到一種技術方向。戴姆勒在跟賽靈思的合作過程中,發現賽靈思的產品在低延時、高功耗的產品是不可取代的;孫蕾蕾表示,在低延時、高信號比、靈活度上賽靈思的優勢將會一直存在。

為什麼無人駕駛技術要選擇賽靈思的FPGA平台呢?孫蕾蕾表示,對於無人駕駛來說,反應速度非常重要。需要用到攝影機、光達和雷達。有的汽車雷達需要10個,所有的頻道要分析大的資料量,另外運算器、加速器也非常重要。所以賽靈思做了很多的功夫。另外OEM廠商開發的時候希望有一些差異性,所以賽靈思的產品是可以用自己的IP來做更新。

FPGA還有一個優勢是可擴展性。動態功能交換,整個硬體可以用不同的功能,同樣的FPGA為什麼需要這麼大的邏輯單元?比如你開車在高速公路和低速公路上需要的功能不同。

以後的汽車因為無人駕駛,需要對汽車的速度進行同步。在低速的時候,要看到交通號誌、行人、停車這些不同的功能,所以同一個FPGA可以做不同的功能。孫蕾蕾表示,賽靈思是第一個無線更新軟硬體升級的,所以為客戶增加了很多的靈活度。另外FPGA的散熱能力增加了,可在高溫的工作環境下正常運作。

針對ADAS/AD的嵌入式視覺要求

從過去的40年到近兩年,每天都會有很多創新的演算法出現,如何能夠有效的支撐這些新的網路?對於ASIC來說這是一個巨大的挑戰。雖然目前有很多的晶片架構都針對人工智慧,但在人工智慧發展初期的一些應用上,在還沒找到最優的演算法和性能的時候,絕對是FPGA更合適。

羅霖表示:「如果一旦有一個網路出來,我有一個很靈活的平台,我可以快速的部署我最新的創新,這是客戶最需要的東西。」

在很多時候,時間是花在資料的搬運上,在運算架構上,我們希望資料能夠儘量停在晶片上。這意味著客戶需要大量的晶片上記憶體,賽靈思的嵌入式FPGA和Nvidia的Tegea X1相比,具有更好的儲存性能,可以降低時延。

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目前主要的雲端服務廠商已經廣泛使用FPGA服務,透過完整的加速堆疊支援軟體發展,以及針對嵌入式系統的FPGA設計的軟體驅動工具和方法,賽靈思面的將不再只是硬體工程師。羅霖表示,在底層平台賽靈思已經幫客戶定義好了一些標準的硬體平台,上面很多的感測器包括感測器、USB和MIPI的介面,創建工程,上面可以用高階語言來開發。同時利用機器學習的庫來很快的部署應用。

談到未來的產品路線規劃。羅霖表示,目前賽靈思主要提供的產品包括前置攝影機,一級單目、雙目、偏離檢測等,包括司機疲勞駕駛檢測,下一步會在2019年做到L1\L2,會把前置攝影機和毫米波雷達融合,採用的是大一點的Zynq元件,另外中國大陸市場現在要求很強的自動停車系統,讓駕駛可以自如的完成停車動作。

再下一步是L3的規劃,包括多攝影機和感測器的平台,比如自動停車,OMS (駕駛艙類人車智慧交互應用),透過這種技術可以防止出現把小孩關在車中的情況。L4將採用ACAP,據介紹目前已經有一些歐美的客戶開始測試。

羅霖表示,賽靈思正面向ADAS和AD的機器學習做了很多的研發和優化,實現功耗、成本、靈活、上市時間的平衡。為了降低嵌入式開發學習的難度,目的是提供客戶的開發效率。

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