如何通过接口IP实现更高的汽车MCU性能

作者：Ron DiGuiseppe 和 Hezi Saar,人工智能正在许多行业掀起波澜，汽车也不例外。如今的汽车比以往任何时候都更智能、更互联，而人工智能是这一切的核心。许多新的高级驾驶辅助系统 （ADAS） 应用，例如自动紧急制动、自适应巡航控制和车道保持辅助，都是使用最新的 AI 算法构建的。除ADAS外，AI还越来越多地用于其他应用，例如电池管理、域/区域控制和电动汽车（EV）电机控制。
将 AI 引入车辆子系统的核心是具有并行处理能力的微控制器，以支持 AI 工作负载。这就是像英飞凌这样的公司发挥作用的地方。英飞凌 AURIX TC4x 系列微控制器 （MCU） 是英飞凌最新推出的汽车 MCU，适用于下一代电动汽车、ADAS、汽车电气/电子 （E/E） 架构和经济实惠的 AI 应用。为了实现在车载传感器和汽车MCU之间移动数据以通过AI算法进行处理所需的连接，英飞凌使用了Synopsys接口IP。两家公司在支持高性能汽车应用方面有着悠久的合作历史。
英飞凌汽车微控制器副总裁Jörg Schepers博士表示：“我们日益由人工智能驱动的汽车领域将有助于降低系统复杂性，最大限度地减少潜在故障点，通过提高效率来减少排放，并在降低成本的同时提高可靠性。凭借与新思科技的长期合作，以及将新思科技控制器和PHY IP（包括PCIe、MIPI和以太网）集成到我们的汽车芯片中，我们正在提供定义汽车世界的智能和连接性。
汽车电动化和自动驾驶功能的影响,汽车领域正在不断发展，汽车电气化、自动驾驶能力和不断变化的汽车 E/E 架构极大地塑造了其未来。物体检测和自动转向等应用的性能取决于 AI 算法根据车载传感器收集的大量数据提供实时洞察的能力。如果没有高速、低延迟的连接，这一切都无法实现。
这些功能使各种 AI 驱动的汽车应用栩栩如生，包括>
电机控制：人工智能可以使用预测分析来控制电机内部转子的旋转，而不是依靠昂贵的硬件传感器来监视和控制车辆的电动机。
ADAS：人工智能算法可以帮助识别ADAS中的雷达或LiDAR在汽车的接近和距离上看到的内容，从而实现自动驾驶、车道保持、物体检测和自动制动等系统的更准确性能。
电池管理：机器学习算法可以帮助监控电池健康状况。而且，基于这种洞察力以及驾驶曲线，人工智能可以帮助准确预测电池的剩余使用寿命。在快速充电方面，AI可以控制每个单体电池的充电状态，并结合低延迟集群，实时实现整个电池组的优化电池平衡。
导航：人工智能可以帮助引导驾驶员以最快或最有效的路线到达目的地，从而节省时间以及燃料/电力。
合作提供质量、可靠性和安全性,英飞凌和新思科技携手合作，为当今和未来的汽车奠定技术基础。英飞凌 AURIX TC4x MCU 具有可扩展性，符合 ASIL-D 标准，采用该公司的三核 1.8 架构和 AURIX 加速器套件，包括新的并行处理单元 （PPU） 和多个智能加速器。
为了支持其 MCU 系列中的 5Gbps 以太网、10BASE T1S 以太网、PCI Express 和 MIPI D-PHY 接口，英飞凌依靠 Synopsys 接口 IP，为最广泛使用的协议提供领先的功耗、性能、面积 （PPA） 和安全性。汽车级 IP 根据 AEC-Q100 质量标准进行设计和测试，以确保额外的可靠性，并符合 ISO 26262 功能安全标准，有助于对目标 ASIL 进行 SoC 级评估和认证。此外，其 AURIX TC4x 系列的 PPU 由 Synopsys ARC EV 处理器 IP 提供支持，可加速递归神经网络 （RNN）、径向基函数神经网络 （RBF）、卷积神经网络 （CNN） 和多层感知器等 AI 算法。通过使用Synopsys ARC MetaWare Toolkit for AURIX TC4x和Synopsys Virtualizer开发套件（用于对汽车系统进行虚拟测试和评估）和Synopsys Virtualizer开发套件，共同的客户可以在软件开发方面抢占先机，该工具包提供了一整套工具、运行时软件和库，用于对PPU进行编程。
新思科技和英飞凌都致力于实现高性能汽车系统。对于英飞凌而言，与能够支持其现在和未来汽车IP要求的供应商合作，提供可靠性、质量和安全性非常重要。反过来，Synopsys 会随着汽车标准的发展而与时俱进，以确保我们广泛的 IP 满足最新要求。
随着人工智能算法变得越来越复杂，汽车原始设备制造商、一级供应商和半导体供应商将需要更强大的处理能力和超快速的连接能力，以将更大的智能注入他们的车辆。幸运的是，新思科技（Synopsys）和英飞凌（Infineon）等公司正在继续合作，以定义下一代汽车设计的可能性。