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【汽車 ECU 大軍集結,多核心 MCU 強勢出線】
汽車各種網域及區域控制器將與現今分散式系統的邏輯軟體功能整合,因此開發複雜度問題也將由具有眾多個別電子控制單元 (ECU) 的車輛網路,轉移至中央網域/區域 ECU 的軟硬體架構。其中除了要將運算能力擴充為 15k DMIPS (Dhrystone 每秒百萬指令),也需要依據 ISO26262 彈性整合不同 ASIL (車輛安全完整性等級) 的各種功能,讓系統可用性成為需要克服的技術挑戰。
Gigabit 乙太網路可在網域電腦之間交換大量資料,與感測器和致動器通訊的部分可繼續使用 CAN、Flexray 及 LIN 等傳統網路技術。最後的關鍵因素在於密碼安全性。不論是在外車輛軟體更新的安全性、偵測網路操控及保護私密資料,都需要在所有 ECU 類別提供強大的安全功能。凡此種種皆增加對微控制器 (MCU) 的需求,讓微控制器系列的可靠度 (亦即強固程度及擴充能力) 成為重要標準。
所謂的強固電腦,必須具備可證明的決定性行為,處理時間急迫的功能,並在故障時快速回復。具備最佳化架構的「多核心 MCU」,在此能以即時控制功能展現自己的強項——傳統處理器具有複雜的記憶體管理和多種快取層級,通常無法可靠預測最大的功能執行次數。技術可靠度也是強固電腦系列的基本特性,若具備嚴格的開發程序、廣泛模擬老化效應,以及提供測試能力的特殊功能區塊,運作時就可達到 ppb (十億分之一) 程度的錯誤率。
此外,整合式快閃及 RAM 記憶體與其安全機制,則可確保整個生命週期過程中的強固度。快速調整因應未來需求擴充能力也扮演重要角色。在不從頭開始開發的前提下,能以多快速度因應市場需求變化?如果是複雜的多核心系統,依據 ISO26262 的軟體架構及功能安全概念,需要投入高度的研發工作。現今需要符合成本效益的單核心 ASIL-D 電腦,也需要六核心電腦配備 16 MB 以上的快閃記憶體、大型功能安全 RAM 區塊,以及應用程式專屬的特殊加速器。
最後則需要全方位的安全架構,因應所有的功能元素,例如運算核心、記憶體區塊、匯流排及通訊介面等項目。處理器上隔離的「安全孤島」不足以排除可能發生的安全關鍵故障事件。在網域電腦的 ECU 概念中,需要結合處理器和具備ASIL-D功能的微控制器以保證最高的功能安全。全新的車輛 E/E 架構可支援在外車輛的軟體更新,其中需要強大的硬體安全模組,以提供保護避免更新遭到操控,並對抗攻擊維護車輛內部網路流量的安全。
延伸閱讀:
《適合汽車 ECU 的微控制器,為未來車款提供可靠的運算能力》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0813/48766.html
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【自動駕駛之安全關鍵&技術瓶頸】
隨著自動駕駛技術的進步,未來提高安全性的方法歸結為兩個關鍵領域:邊緣推論和車載運算能力。隨著車輛自主性越來越高,將需要更多的運算能力來處理由外部攝影機和感測器提供車輛的資訊。這些資訊必須以最低的延遲來處理,因為在高速情況下,不到一秒的時間就可產生完全不同的結果。其次,需要提高車載人工智慧 (AI) 在邊緣推論的能力。
人類擅長在看到一件事會將其聯想到另一件事,但邊緣 AI 演算法無法始終保持這種連接力。當它們遇到這種相似但不同的情境,它們需要快速處理此新刺激物,並查看與已輸入資訊的比較。若它可以更快、更準確地執行,邊緣運算案例所導致的撞擊事故可能性就越小。邁向全自動化解決方案所面臨的問題在於運算需求。Level 5 的自動駕駛汽車所需的運算能力約為非自動駕駛汽車的 5~10,000 倍。
傳統上,這種運算量需要大量功率並需要大型高熱硬體;但「神經網路加速器」(NNA) 擁有可透過分散式的低功耗封裝因應 Level 5 大量運算需求的潛力。除了先進駕駛輔助系統 (ADAS),汽車內數位儀錶盤以及大量互動式圖文視頻內容的使用,使得圖形工作需要圖形處理單元 (GPU) 進行輔助;結合「分塊區域保護」(TRP) 功能,使車輛可將儀錶板分割成多個方格。
當方格上顯示安全關鍵資訊,GPU 將可針對這些方格進行性能優先順位元排序,之後重新檢查以防止出現瞬間故障。阻礙電動汽車大規模部署另有兩個技術瓶頸:基礎設施和電池技術。由於單一電池可能會受到過度磨損,透過 AI 預測和排程,除了不可或缺的部分,其他電池的使用是可以安排優先次序的,這意味著:不會消耗不必要的電量、電池退化速度將減緩,續航里程也會隨之增加。
延伸閱讀:
《Imagination:電動和智能仍面臨巨大挑戰》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0513/47896.html
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