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解读英伟达强大的车载处理芯片
来源: 未知 发布时间: 2015-04-16 浏览次数:101

随着汽车智能化程度的不断提升,越来越多的用户开始不满足于只能在车内听听音乐、导航一下回家路线或打个免提电话的枯燥生活,他们需要的是一整套集成化多媒体系统:要有科技感十足的交互界面,要能聪明的规划行驶路线,甚至还要成为另一个移动办公终端……实现这一切,当然需要汽车也装一块更强的图形处理芯片,就像我们电脑和手机。
  
  TegraK1:英伟达称其为全宇宙最先进的移动处理器
  
  基于汽车市场对运算能力更强GPU的需求,著名视觉计算技术公司英伟达(NVIDIA)日前推出了可应用于汽车领域的全新图形处理器TegraK1,并在2014年CES(国际消费电子产品展)中正式展出。相应的,他们也为移植到汽车上研发了特别版本即“TegraK1VCM”(使用TegraK1处理器的视觉计算模块),并提供给汽车OEM厂商和一级供应商,TegraK1VCM芯片可为车辆提供一个完整的计算机系统,能够运行包括QNX、安卓、Linux或Windows在内的多个操作系统,可广泛应用于汽车安全和多媒体娱乐系统。相比之前的处理芯片,TegraK1具有更强的性能,在基于雷达摄像机的高级驾驶员辅助系统(ADAS)传感系统中,可实现包括行人探测、交通标识识别、车道识别等功能,应用于碰撞预防(PCS)、车道偏移警示(LDW)以及主动巡航控制(ACC)系统。
  
  结构方面,TegraK1芯片会基于英伟达(Nvidia)的Kepler架构,拥有超级多的192个内核(流处理器),以及四个CPU核心和一个节电核心,最后统一封装在小巧的模块中,分为32位和64位两个版本,显而易见的,英伟达对他们的新产品非常自信,并大胆宣称,TegraK1芯片是目前全宇宙最先进的移动处理器。
  
  TegraK1VCM芯片的革命性在何处?
  
  当然,就电子新技术而言,我们的立足点还会在汽车应用本身。事实上,将最先进的图形处理技术应用到汽车领域,TegraK1VCM芯片本身就是革命性的,况且,它还让汽车驾驶辅助系统自主升级、虚拟化仪表和跨平台兼容成为现实。
  
  驾驶安全辅助系统也能轻松升级
  
  如今在一些中高级车型上看到驾驶员辅助系统并不算新鲜事,比如我们熟悉的就有泊车辅助和盲点探测系统等等,尽管名称叫法不同,但基本工作原理大同小异,并且往往使用专门的、封闭的硬件操作。这就衍生出了一些问题:比如复杂精密的结构对维修和后期升级要求很高,同时,“各为其主”的工作方式无形中也增加了不必要的能耗损失。但TegraK1VCM芯片就可提供了一个开放、可扩展的平台,这无疑是创新的。
  
  举个例子:汽车厂商推出了一项全新功能,但它同样基于现有硬件:摄像头、车身电子稳定系统、图形芯片等等,而我的车型均有配备,那么只需要支付相对低廉的升级费用,即可使用到这些新功能,而不再需要购买新的汽车。就像我们更新电脑、手机上的应用软件客户端一样轻松。对于厂商,这无疑增加了用户购买高配车款的满足感;对于用户,这显然提升了车辆使用周期。
  
  让定制智能化仪表成为可能
  
  随着车辆仪表盘承载的显示内容越来越多,固有的机械化表盘已不能胜任,那些更具科技感和实用性的数字化虚拟仪表盘开始装配到更多中高级车型上,但让人不满的是:显示延迟、操作延迟以及效果单一等问题依旧广泛存在。
  
  应用新的TegraK1VCM芯片后,这些囧相将大幅改善,除了更快的运算速度,其强大的3D图形渲染效果,让显示界面可模拟实际材料光线反射与折射的效果,英伟达称其为材料定义语言(MDL)。比如,数字仪表组和信息娱乐系统可以用各种各样的虚拟材料来定制。从铜、钛以及表面拉丝处理的铝到缝制皮革和碳纤维,这些材料种类繁多。同时,驾驶员也可以自行选择钟爱的仪表样式和显示方式,就像我们为电脑游戏中的人物更新形象一样简单。
  
  支持多种操作系统并且低能耗
  
  前文已经提到,TegraK1处理器还是会以VCM(视觉计算模块)的形式提供给汽车OEM厂商和一级供应商。事实上,VCM芯片并不是英伟达公司进入汽车领域的第一款产品,早在之前推出的四代Tegra系列芯片就已广泛应用于量产汽车中,目前这个数字已经超过了450万辆。比如我们熟悉的宝马、大众、标致雪铁龙以及比亚迪等厂商均有采用。相应的,使用TegraK1处理器后,新的视觉计算模块可以提供一个更完整的计算机系统,能够运行包括QNX、安卓、Linux或Windows在内的各种操作系统。这样带来的直接好处就是:汽车的研发过程被大幅优化,同时也弥合了消费类电子领域创新速度与汽车行业通常较长的开发周期之间的差距。更重要,全新处理器的能耗也将大幅缩减,用英伟达的官方介绍:在同样的功耗下,TegraK1的性能可以提升40%,而在同样的频率下,TegraK1的功耗能够节省55%。

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