智能座舱SoC算力评估及应用总结

本文转自：智能座舱产业联盟

精确评估SoC算力的必要性

智能座舱的系统稳定性、用户体验和性能表现都依赖于SoC（系统级芯片）的计算能力。为了实现最佳性能，系统架构师需综合考虑以下因素：

• 计算能力分配：合理分配算力资源，确保关键功能流畅运行。
• 实时性要求：满足显示、音频和视觉系统等功能的延迟要求。

功耗限制与扩展空间：平衡当前需求与未来功能升级的可能性。

尽管理论上算力越强，功能支持越丰富，但实际选择SoC时需权衡成本、市场成熟度、供货稳定性等因素。此外，国际地缘政治可能限制SoC的选择空间，即便选用性能最强的SoC，也需持续优化以应对不断升级的需求。

多层次评估与优化策略为了精准评估SoC算力，架构师需采取多层次分析方法：

1. 了解算力单元：深入研究CPU、GPU、NPU等核心部件的性能特点，明确它们在显示、视觉处理、音频计算中的作用。2. 功能需求分解：将功能需求拆解成模块，逐一分析算力需求和资源瓶颈。

3. 动态优化：结合实际场景，通过性能模拟和测试调整算力分配，同时兼顾功耗与热管理。

4. 未来规划：确保SoC具备扩展性和适配性，为长期竞争力奠定基础。

SoC的集成化趋势从计算机到智能座舱的发展中，SoC的集成化趋势愈加明显：

• 计算机领域：从“CPU+显卡+声卡”的多芯片架构演变为集成显卡和声卡的单芯片架构，满足高性价比需求。
• 智能手机领域：SoC融合CPU、GPU、NPU等多个单元，支持多功能应用，同时实现低功耗和紧凑设计。

智能座舱领域：相比手机SoC，座舱SoC在算力配置和AI性能上更强大，以满足多屏显示、高品质音响、人机交互等需求。

智能座舱SoC的核心设计特点智能座舱SoC在架构设计上更注重算力的充裕性和功能拓展性，主要区别包括：

• 功耗设计：座舱SoC功耗限制宽松，强调高性能和多功能支持。
• 算力和接口：具备更强的AI性能和接口能力，支持多屏显示和高级交互功能。

AI算力配置：AI算力是核心能力，用于语音识别、手势交互和自动驾驶辅助等复杂功能。

SoC主要算力单元功能解析

• CPU：负责系统逻辑和应用管理，处理用户输入、应用逻辑等任务。
• GPU：图形渲染及并行计算，支持多屏显示和视觉特效。
• DSP：优化音频和视频信号，提升语音和音质表现。
• NPU：加速AI算法，支持语音识别、自然语言处理和图像处理等。
• DPU：管理显示接口，实现高效的图像输出。

VPU：专注视频编解码任务，支持实时视频处理。

智能座舱SoC算力分解应用智能座舱的算力需求根据具体功能模块细化：

• 中控娱乐屏：由CPU、GPU、DPU协作支持触控响应、图形渲染和显示输出。
• 多媒体音视频播放：增加VPU以优化视频编解码性能。
• 流媒体后视镜：由CPU、ISP、DPU协同处理图像采集、优化和显示。
• 抬头显示器：结合导航软件，利用CPU、GPU、DPU生成道路航向信息。

智能座舱SoC通过高集成度和多算力单元协作，满足复杂多样的功能需求，并在性能、稳定性和扩展性上不断优化，为汽车智能化奠定了基础。未来，随着技术和市场的快速发展，智能座舱SoC的处理能力和应用场景将持续拓展，为用户提供更丰富的交互体验。