電子發燒友網報道(文/梁浩斌)最近三星宣布將為車載應用提供專業的存儲器解決方案,并推出了車規級GDDR7 DRAM。GDDR7此前是專為超高帶寬的計算應用提供,比如高性能GPU等,最高支持128GB/s傳輸速率。
與此同時通過多通道,比如為單個GPU連接四到八個GDDR7顯示內存,可以實現高達512GB/s至1TB/s的數據傳輸速率,以滿足智能汽車的高速數據傳輸需求。
伴隨著智能汽車中自動駕駛以及智能座艙對算力的需求激增,以往普遍性能落后同期消費電子產品的汽車電子領域,已經成為了高算力芯片的重要市場,甚至是芯片算力提升的重要驅動力。
短短幾年間,智能座艙以及自動駕駛芯片的算力翻了數倍,2017年英偉達推出的Xavier自動駕駛芯片,算力為30TOPS;到了2019年,特斯拉推出HW3.0芯片,144TOPS的算力已經遙遙領先于同行;而到了2021年,蔚來發布的新車ET7中,搭載的四顆英偉達Orin X自動駕駛芯片算力已經高達1016TOPS;去年英偉達推出了單芯片算力高達2000TOPS的Thor芯片,并提供雙芯方案,共計可提供超過4000TOPS的總算力,預計將會在2025年在量產車型上被搭載。
汽車芯片算力暴漲,外圍部件當然也需要同步升級,正如PC內部的CPU、顯卡、DRAM、固態硬盤、電源等,如果出現一塊短板,都可能會影響到整套系統的性能發揮。更大的芯片算力意味著需要更加高速的存儲器,來為其計算的海量數據做基礎支撐。
據Yole的預測數據,2021—2027年全球汽車存儲器的年均復合增長率(CAGR)高達20%,與之相對應的,是同期汽車半導體整體市場的CAGR僅為10%。也就是說,未來汽車存儲器市場需求將會持續高速增長,而這也將會是存儲廠商重點搶占的市場。
在汽車存儲器市場中,汽車座艙是存儲器的主要應用領域,隨著智能座艙的持續演進,更多的屏幕、觸控、傳感器、高性能SoC等,都需要更多外圍的存儲器技術,包括NOR Flash、 NAND Flash、DRAM等。
而對于自動駕駛而言,存儲器需求主要會在高帶寬DRAM、高密度NOR Flash等,同時得益于自動駕駛芯片算力不斷提高,以及傳感器數量的增多,自動駕駛也將會是存儲需求增長最快的領域。
在特斯拉的HW3.0自動駕駛模塊中,采用了8顆LPDDR4 DRAM,總容量16GB,最高傳輸速率約為4GB/s,也就是帶寬32Gbps。而近期有外媒曝光的HW4.0模塊中,則采用了16顆GDDR6,總計32GB,同時存儲方面也從HW3.0上使用的32GB 閃存升級到128GB,盡管仍是UFS2.1標準,接口速率不變。
英偉達方面,自動駕駛芯片Xavier內部集成了八通道、256bit的LPDDR4X內存控制器,每個通道最多支持32bit帶寬的LPDDR4X-4266內存,最高支持127.1GB/s速率。而在Orin上,內存控制器最高可以支持204GB/s速率和最高64GB的DRAM,與此同時算力是Xavier的7倍。
最新的英偉達Thor芯片盡管沒有公布支持的內存帶寬,但其單芯片算力是Orin的8倍,對應支持的內存帶寬必然會有進一步提升。因此在GDDR6預計即將在特斯拉HW4.0上首發之后,GDDR7會跟隨下一代自動駕駛芯片而進入汽車市場。當然,閃存方面,盡管特斯拉最新硬件依然是UFS2.1,但UFS3.1已經在理想L9等車型上應用,規格更高的閃存同樣會逐步進入到智能汽車上。
與此同時通過多通道,比如為單個GPU連接四到八個GDDR7顯示內存,可以實現高達512GB/s至1TB/s的數據傳輸速率,以滿足智能汽車的高速數據傳輸需求。
伴隨著智能汽車中自動駕駛以及智能座艙對算力的需求激增,以往普遍性能落后同期消費電子產品的汽車電子領域,已經成為了高算力芯片的重要市場,甚至是芯片算力提升的重要驅動力。
短短幾年間,智能座艙以及自動駕駛芯片的算力翻了數倍,2017年英偉達推出的Xavier自動駕駛芯片,算力為30TOPS;到了2019年,特斯拉推出HW3.0芯片,144TOPS的算力已經遙遙領先于同行;而到了2021年,蔚來發布的新車ET7中,搭載的四顆英偉達Orin X自動駕駛芯片算力已經高達1016TOPS;去年英偉達推出了單芯片算力高達2000TOPS的Thor芯片,并提供雙芯方案,共計可提供超過4000TOPS的總算力,預計將會在2025年在量產車型上被搭載。
汽車芯片算力暴漲,外圍部件當然也需要同步升級,正如PC內部的CPU、顯卡、DRAM、固態硬盤、電源等,如果出現一塊短板,都可能會影響到整套系統的性能發揮。更大的芯片算力意味著需要更加高速的存儲器,來為其計算的海量數據做基礎支撐。
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在汽車存儲器市場中,汽車座艙是存儲器的主要應用領域,隨著智能座艙的持續演進,更多的屏幕、觸控、傳感器、高性能SoC等,都需要更多外圍的存儲器技術,包括NOR Flash、 NAND Flash、DRAM等。
而對于自動駕駛而言,存儲器需求主要會在高帶寬DRAM、高密度NOR Flash等,同時得益于自動駕駛芯片算力不斷提高,以及傳感器數量的增多,自動駕駛也將會是存儲需求增長最快的領域。
在特斯拉的HW3.0自動駕駛模塊中,采用了8顆LPDDR4 DRAM,總容量16GB,最高傳輸速率約為4GB/s,也就是帶寬32Gbps。而近期有外媒曝光的HW4.0模塊中,則采用了16顆GDDR6,總計32GB,同時存儲方面也從HW3.0上使用的32GB 閃存升級到128GB,盡管仍是UFS2.1標準,接口速率不變。
英偉達方面,自動駕駛芯片Xavier內部集成了八通道、256bit的LPDDR4X內存控制器,每個通道最多支持32bit帶寬的LPDDR4X-4266內存,最高支持127.1GB/s速率。而在Orin上,內存控制器最高可以支持204GB/s速率和最高64GB的DRAM,與此同時算力是Xavier的7倍。
最新的英偉達Thor芯片盡管沒有公布支持的內存帶寬,但其單芯片算力是Orin的8倍,對應支持的內存帶寬必然會有進一步提升。因此在GDDR6預計即將在特斯拉HW4.0上首發之后,GDDR7會跟隨下一代自動駕駛芯片而進入汽車市場。當然,閃存方面,盡管特斯拉最新硬件依然是UFS2.1,但UFS3.1已經在理想L9等車型上應用,規格更高的閃存同樣會逐步進入到智能汽車上。
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