来源：内容由半导体行业观察（ID：icbank）
编译自anandtech
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虽然 CES 最初可能是消费电子展，但多年来，这一全球性活动已经扩展到涵盖从企业技术到汽车的所有内容。因此，该展会不仅是 CPU 和 GPU 公告等方面的常规重点活动，而且还成为主要汽车技术公告的举办地。对于英特尔的自动驾驶子公司 Mobileye，这两条路径今年将直接走到一起，因为今天早上该集团宣布了他们的下一代 4 级自动驾驶 SoC，EyeQ Ultra。
EyeQ Ultra 旨在于 2025 年发布，是 Mobileye 迄今为止最雄心勃勃的 SoC，而不仅仅是为了性能。事实上，作为一个公认很少涉及汽车相关公告的网站，正是性能相对不足才让我们今天的公告如此有趣。但我们在这里超越了自己；所以让我们从基础开始。
EyeQ Ultra 是 Mobileye 的第七代汽车 SoC，旨在实现 4 级自动驾驶——也称为“高度自动化”级驾驶。虽然不是 5 级（完全自动化）的“圣杯”，但 L4 是开发自动驾驶汽车的汽车公司更直接的目标，因为它的自动化程度允许汽车启动，并在必要时安全停止他们自己。在实践中，4 级系统很可能是机器人出租车和其他固定位置车辆的基础，此类自动驾驶汽车只需要在有限的天气条件下在已知且明确定义的区域内运行。
Mobileye 目前已经拥有实现 L4 自动化的硬件，但该硬件由六到八个协同工作的 EyeQ 芯片组成。对于研发阶段来说，这已经绰绰有余了——毕竟，只是让它全部工作是一件大事——但由于 L4 现在在 Mobileye 的掌握之中，该公司正在致力于该技术的下一步产品化：制造它对于大众市场车辆来说，足够便宜且足够紧凑。这就是 EyeQ Ultra 的用武之地。
在高层次上，EyeQ Ultra 旨在成为 Mobileye 首款面向大众市场的自动驾驶 SoC，为此，Mobileye 正在设计一款单芯片 L4 驱动系统——也就是说，所有必要的处理硬件都包含在单个高端 SoC。因此，当连接到合适的摄像头和传感器时，EyeQ Ultra——以及单独的 Ultra——将能够按照 L4 标准驾驶汽车。
但也许关于 EyeQ Ultra 最有趣的一点是，Mobileye 打算用一种理论上来说并不是特别强大的芯片来进行 L4 驱动。该芯片的官方性能数据是 176 TOPS，可以肯定的是，这在今天（2022 年）已经是很高的性能了。但这只是 Mobileye 瞄准的 2025 年高端 SoC 计划性能的一小部分。简而言之，Mobileye 不仅相信他们可以做到 L4，而且他们可以以竞争对手的一小部分性能和功耗做到这一点。
归根结底，Mobileye 将推向市场的论点是，自动驾驶作为一个领域已经足够成熟，并非一切都需要在软件或高度灵活的加速器中完成。相反，是时候开始构建真正的 ASIC，使用高度专业化的固定功能（或其他有限的灵活性）组件来做一件事，并且做得很好。总体而言，这是大多数特定任务处理器的自然发展路径，Mobileye 相信自动驾驶汽车系统也终于准备好朝着这个方向前进。
然后深入研究速度和馈送，EyeQ Ultra 将拥有几种不同类型的内核，每个内核用于涉及操作 L4 自动驾驶车辆的不同任务。这些内核包括：
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12 个 RISC-V CPU 内核
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ARM GPU
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ARM DSP
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SIMD 内核
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VLIW 核心
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粗粒度可重构阵列 (CGRA) 内核
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深度学习核心
后 4 组内核构成 Mobileye 的“专有加速器”，是完成大部分工作的地方。根据 Mobileye 的说法，总共有 64 个这样的加速器内核，尽管该公司并没有详细说明每个特定组中有多少个内核。反过来，整个芯片将建立在 5nm 工艺上（大概是台积电的）。
归根结底，Mobileye 在如此多的灵活性有限的硬件上的投资意味着，这家芯片制造商可用于高吞吐量通用计算的硬件相对较少——而且，正如他们的推理所言，对它的需求也相对较少。有了足够的加速器吞吐量，即使是 176 TOPS 也足以满足 L4 级自动驾驶汽车的需求。
在 Mobileye 看来，如此专注于特定任务的硬件会带来几个好处：首先，它可以减少所需的硅片总量。这不仅使他们能够将所有内容都集成到单个芯片上，而且还降低了相关的系统成本；第二个好处是工号：需要点亮的晶体管越少，消耗的工号就越少。尽管汽车（尤其是电动汽车）中的电力相对容易获得，但它可以与多个芯片相加。因此，Mobileye 希望通过 EyeQ Ultra 将其作为一个主要的功能差异化因素：如果较低的成本不能吸引汽车制造商，希望较低的功率和冷却要求会。
与此同时，虽然 Mobileye 没有说出任何具体的竞争对手，但总体而言，他们的新闻稿/销售宣传似乎是对 NVIDIA 的一个隐晦的攻击，其自己的 Atlan SoC 将于 2025 年在同一时间段推出。事实上，即使是今天宣布的时间（太平洋时间上午 8 点）也是针对 NVIDIA 的 CES 2022 主题演讲开始的，而不是与英特尔上午 10 点的主题演讲同步。因此，Mobileye 似乎非常清楚他们认为谁是他们的主要竞争对手。
这是一场引人注目的竞争，不仅因为所涉及的公司（主要是英特尔与 NVIDIA），还因为 NVIDIA 以 TOPS 为中心的汽车 SOC 推广。作为参考，NVIDIA 正在宣传 Atlan，因为仅 SoC 就可以提供超过 1000 TOPS 的吞吐量，如果像 NVIDIA 喜欢的那样用于高端多芯片 Drive PX 设置，吞吐量会更高。
因此，Mobileye 非常注意与 NVIDIA 的规格大战，因为与 Mobileye 基于加速器的低吞吐量方法相比，后者的高深度学习吞吐量确实看起来很有吸引力。从根本上说，TOPS 吞吐量的差异只是反映了两组之间设计理念的差异——NVIDIA 的软件定义方法与 Mobileye 的更多任务特定的加速器——但该公司理所当然地担心一个大的 TOPS 数字会看起来有多好。
但也许更重要的——尽管挥之不去——问题是哪种方法会产生更好的结果。Mobileye 的方法基本上锁定了他们当前的技术攻击和相关的自动驾驶算法，而 NVIDIA 则为更灵活的方法敞开了大门。但是，如果要花费一条胳膊和一条腿，那么灵活有什么好处，尤其是在整个行业都在努力降低成本以使自动驾驶技术应用于更多车辆的时候？
更重要的是，正是这种对比使 Mobileye 使用 EyeQ Ultra 的方法如此有趣。虽然 NVIDIA 正在采取相当于蛮力的方法，但没有理由怀疑它不会奏效。另一方面，Mobileye 对特定任务硬件的更大投资带来了更大的风险，但如果他们能够兑现承诺，那么他们将只使用一小部分芯片和一小部分功耗，所有这些都会与 NVIDIA 相比具有很大优势。
无论好坏，自动驾驶汽车行业仍处于早期阶段。到目前为止，一切都是一系列实验，即使 2025 年即将到来，EyeQ Ultra 即将推出，这仍然只是更大转变的开始。因此，公司仍有足够的时间来争夺汽车市场的地位——但真正的大众市场商业化并不遥远。
因此，对于 Mobileye 和其他汽车 SoC 制造商来说，是时候开始保持竞争了。
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