半年前,要找車規(guī)5nm芯片只有恩智浦(NXP)曾宣布下一代汽車芯片選用臺積電5nm制程,預(yù)計2021年秋交付首批樣片;今天卻已不只一個,2018年7月高通收購NXP失敗,現(xiàn)在也挺進了5nm車規(guī)芯片,產(chǎn)品有望最快在2023年底量產(chǎn)上市;特斯拉也在備戰(zhàn)“芯片升級”,與三星電子合作為全自動駕駛開發(fā)5nm芯片。
剛剛,IT行業(yè)5nm芯片被曝集體翻車余音未了,車規(guī)5nm芯片又甚囂塵上了。汽車芯片真的進入了5nm時代?我們來分析一下,這炙手可熱的車規(guī)5nm芯片究竟貨色如何?
5nm集體“發(fā)燒”為哪般?
和手機、電腦等設(shè)備相比,汽車運行環(huán)境的惡劣程度不是一點半點,尤其是熱環(huán)境。現(xiàn)實是,別說車規(guī),就是消費設(shè)備用的5nm也還存在問題。因為10年前困擾臺積電和三星的問題又回來了。
5nm是目前EUV(極紫外線)光刻機能實現(xiàn)的最先進芯片制程,也是手機廠商的重要賣點,2020年下半年,蘋果A14、麒麟9000、驍龍888等5nm制程芯片相繼面世。不過,公開信息顯示,上述芯片無一幸免被曝實際功耗不低,發(fā)熱未減:“一度達80℃”、“發(fā)熱降頻”、“變身火龍”、“高燒不退”。一時間,5nm芯片集體翻車成為熱議。
廠商一直在追隨甚至想超越摩爾定律,遇到的最大問題是芯片內(nèi)部的晶體管漏電。進入深亞微米制造制程時代之前,動態(tài)功耗一直是芯片設(shè)計的焦點,而在深亞微米制程,動態(tài)功耗在總功耗中的比例越來越小,靜態(tài)功耗比例則越來越大;進入納米時代,漏電流功耗對整個功耗的影響變得非常顯著。在90nm制程電路中,靜態(tài)功耗可以占到總功耗40%以上。
為什么呢?原來集成電路每一代制造制程的進步都是由縮短CMOS晶體管的溝道長度實現(xiàn)的。不斷縮短溝道長度使電源電壓、閾值電壓、柵極氧化層厚度等制程參數(shù)隨之按比例縮小,而短溝道效應(yīng)(SCE)、柵極隧穿電流、結(jié)反偏隧穿電流等漏電流機制越來越顯著,引起芯片漏電流功耗的上升。另外,溝道長度越短,漏電流功耗增加越快。
在5nm制程之前,因為采用了當(dāng)時創(chuàng)新的FinFET(鰭式場效應(yīng)晶體管)來替代傳統(tǒng)平面式晶體管,臺積電、三星和英特爾都成功抑制了漏電流功耗。
智能坐艙vs.自動駕駛
2015年開始,高通切入智能座艙和自動駕駛市場,近年來憑借其SoC芯片的強大算力,其14nm驍龍820A座艙SoC已經(jīng)拿下不少客戶,甚至成了2020年不少中高端車型的標(biāo)配。
2019 CES展上,高通發(fā)布基于臺積電第一代7nm制程的第一款車規(guī)級數(shù)字座艙SoC驍龍SA8155,入局車載市場。其強大之處在于優(yōu)秀的運算能力和協(xié)同匹配能力,高通將其定義為“一機多屏多系統(tǒng)”的終極解決方案。今年伊始曝光諜照的長城WEY全新車型將是首款搭載8155的量產(chǎn)車型。
那么,智能座艙和自動駕駛能否相提并論呢?答案是否定的,前者與后者高度相關(guān),但不可等同。智能座艙主要包括高清顯示、儀表、主動安全報警(駕駛員監(jiān)控)、實時導(dǎo)航、在線信息娛樂、緊急救援、車聯(lián)網(wǎng)以及人機交互系統(tǒng)(語音識別、手勢識別)等。其主要作用在于通過改變?nèi)藱C交互方式,提升駕駛者和乘員體驗,有助于將產(chǎn)品屬性升級為服務(wù)屬性。毫無疑問,人工智能(AI)將賦能人車交互的智能化升級。智能座艙在半導(dǎo)體技術(shù)的支持下還是比較容易一步步實現(xiàn)。
自動駕駛呢?應(yīng)該沒有馬斯克說的那么容易在不久的將來就能實現(xiàn)。因為它涉及的問題實在是太多了。就說芯片的算力吧,不可與智能座艙同日耳語。據(jù)稱,高通8155芯片CPU處理器和GPU圖形處理器算力是同級產(chǎn)品的3-5倍。而CES 2020上發(fā)布基于5nm制程Snapdragon Ride自動駕駛平臺核心SoC基礎(chǔ)算力為10TOPS,其中單顆SoC支持NCAP標(biāo)準(zhǔn)下的L1/L2級自動駕駛,多顆SoC組合可以實現(xiàn)L4級自動駕駛,最大算力可達700TOPS以上。
2020年11月,華為智能駕駛專家電話會議紀(jì)要中關(guān)于芯片的討論就很能說明問題:“自動駕駛未來需要大算力芯片,市場一是自動駕駛,二是智能座艙。智能座艙里也會有很多人工智能應(yīng)用,比如語音識別,以前用科大訊飛的方案是在云端做,體驗感很差?,F(xiàn)在用智能座艙芯片,像高通或華為基本上都有七八個T算力,地平線也一樣,其征程二也有大概6個T算力(實際上是4TOPS)。大算力計算芯片一定是一個大趨勢,也是一個門檻……自動駕駛有三個核心要素,第一是數(shù)據(jù),第二是場景,第三是算力。特斯拉已經(jīng)遠超國內(nèi)的自己在那里吹牛逼的公司了。”
算力vs.真實性能
汽車芯片市場競爭激烈已是不爭的事實,英特爾(Mobileye)、英偉達(NVIDIA)、AMD三大巨頭都已入局,特斯拉更是先發(fā)制人開始自研自動駕駛芯片。眼下,為了標(biāo)榜智能,汽車行業(yè)正在經(jīng)歷一場算力競賽。比如,2019年4月特斯拉算力達到144TOPS,當(dāng)時已比Mobileye增加了幾十倍;最近,無論智己還是蔚來都宣稱已經(jīng)在用上千TOPS的芯片。
不同主機廠的算力比較
地平線創(chuàng)始人兼CEO余凱發(fā)問:“幾百T、上千T的算力增長可以持續(xù)嗎?”他認為:“畢竟有摩爾定律的物理極限在,1000T、2000T到5000T,如果按照現(xiàn)在摩爾定律的功耗標(biāo)準(zhǔn),超過了10000T,這個車就是一輛燃燒的汽車,所以在技術(shù)上沒有可持續(xù)性,而且在人工智能角度也不是那么有意義?!?/p>
應(yīng)該說,汽車行業(yè)已進入“重新定義汽車”時代,不管是“軟件定義汽車”還是“芯片定義汽車”,說的都有道理,因為軟件必須建立在電子電氣架構(gòu)核心的計算能力上,芯片硬件是運行軟件的基礎(chǔ)。因此,芯片的算力支撐至關(guān)重要,但一味追求算力并無實際意義。
在拼馬力的傳統(tǒng)汽車時代,馬力并不反映用戶可感知到的汽車動力性能,而是破百秒數(shù);在智能汽車時代拼算力,也不能代表用戶可感知到的智能駕駛性能。以特斯拉公布的數(shù)據(jù)為例,與上一代英偉達芯片比,其算力增加了3倍,但其真實計算性能提升了21倍,為什么?因為其真實計算性能是以每秒“準(zhǔn)確識別”了多少幀圖像來衡量的,與FPS(每秒“傳輸”幀數(shù))還是有一些差別。
真實計算性能:每秒準(zhǔn)確識別幀數(shù)
5nm制程的挑戰(zhàn)
再看5nm制程技術(shù)本身的挑戰(zhàn),不管是IT應(yīng)用還是更嚴(yán)苛的汽車, 7nm之時,F(xiàn)inFET技術(shù)已基本走到盡頭,下一步將由環(huán)繞柵極晶體管(GAAFET)接替。但由于技術(shù)風(fēng)險和成本壓力,頭部代工廠在5nm時代仍不得不使用FinFET。結(jié)果就是芯片漏電流功耗暴增,幾乎抵消了制程進步的紅利。
半導(dǎo)體制程的演變
據(jù)透露,英特爾已計劃在5nm(接近臺積電3nm制程)時切換到GAAFET,臺積電則計劃在3nm后再說,三星為了追上臺積電,決定在3nm時就采用GAAFET。不過在GAAFET正式啟用之前,芯片發(fā)熱仍然是一個問題。因此,不管是5nm和已規(guī)劃的3nm都存在新的可靠性挑戰(zhàn),尤其是汽車應(yīng)用。
主機廠自研芯片雷聲大雨點小
主機廠自研芯片的目的無非是不想受制于供應(yīng)商,同時降低成本,但談何容易?幾十億的投入令大規(guī)模量產(chǎn)自動駕駛芯片的廠商不過三家——英偉達、Mobileye(現(xiàn)已被英特爾收購)和特斯拉。除了特斯拉自給自足外,大多造車新勢力都只能選用另兩家的芯片。像蔚來、理想用的是Mobileye EyeQ4,小鵬用的是英偉達Xavier。
到目前為止,全球車企中真正自研芯片的只有特斯拉一家,其他的或許只是發(fā)聲而已。就像智能手機產(chǎn)業(yè)一樣,真正自研芯片的廠商鳳毛麟角,絕大部分還是走分工協(xié)作的道路,因為專業(yè)的分工才能帶來效率,這或許就是生態(tài)合作的意義吧。
5nm之戰(zhàn),商用為王
時至今日,2018年起沿用至今的座艙芯片還是英特爾14nm的Apollo Lake架構(gòu)處理器;無論是英偉達還是Mobileye,最新款自動駕駛芯片的制程都是7nm;而自動駕駛量產(chǎn)之王特斯拉搭載的自動駕駛FSD電腦使用的第一代自研芯片HardWare 3還是基于三星14nm制程制造。當(dāng)然,三星電子正在加緊5nm車用芯片制程研發(fā),預(yù)計有可能在今年四季度開始量產(chǎn)特斯拉的5nm芯片。
從制程成熟度來看,此前高通驍龍888 5G芯片就是三星5nm代工。不過有消息稱,三星曾面臨良品率低的問題,一直在進行改善。三星在芯片設(shè)計方面有著行業(yè)頂尖實力,同時掌握了先進芯片制造的主動權(quán),但如果三星無法順利提升5nm EUV產(chǎn)能,則上述高通5nm車規(guī)產(chǎn)品的量產(chǎn)也可能受到影響。
另外,值得一提的是,三星與特斯拉和高通的關(guān)系孰親孰疏也是左右誰先量產(chǎn)的重要因素,或許是現(xiàn)金為王吧。
表面上看,似乎5nm車規(guī)芯片將成為芯片廠商和主機廠爭奪智能汽車下一個技術(shù)制高點的利器,但歸根結(jié)底還要用商用量產(chǎn)的事實說話,另外,說何時量產(chǎn)上車也要眼見為實,在此前,發(fā)布的多少和預(yù)計量產(chǎn)都有可能只是過眼云煙。
結(jié)論是,5nm汽車時代到來就像實現(xiàn)真正自動駕駛的時間,不是說出來的,而是看主機廠和半導(dǎo)體廠商如何共同解決遇到的各種問題,防止承受不起的翻車。
因此,5nm汽車才剛剛起步!
責(zé)任編輯:xj
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