죄송하지만 우리나라의 자율주행 플랫폼은 무엇인가요?

1. 구글 TPU?

구글의 TPU(Tensor Processor Unit)는 원래 신경망 컴퓨팅 전용 칩으로 현재 4세대를 개발 중이며 7나노미터를 사용할 예정이다. 프로세스, 초당 행렬 곱셈은 2조 개 이상의 부동 소수점 연산에 해당하며, 동일한 기간의 CPU 및 GPU보다 더 높은 성능을 제공합니다. Google의 자매회사인 Waymo는 훈련에 TPU를 사용하지만, 공개된 정보에 따르면 Waymo의 실제 차량에는 Intel의 Xeon 프로세서가 사용됩니다.

2. Mobileye의 EyeQ5

Mobileye는 Intel에 인수되어 MIPS 아키텍처를 버리고 모든 것을 Intel의 Atom 아키텍처로 전환했습니다. 수십 개의 OEM(Original Vehicle Manufacturer)과 협력해 왔습니다. 현재 EyeQ5가 제공하는 컴퓨팅 파워 레벨은 최대 24 TOPS이며, 8개의 멀티스레드 CPU 코어와 18개의 모빌아이의 최신 비주얼 프로세서를 탑재하고 있습니다. 불행하게도 모빌아이의 칩 업데이트 속도는 느리고, 치열한 시장 경쟁에 직면해 뒤처지기 시작했다.

3. Qualcomm의 Snapdragon Ride

Qualcomm은 보안 시스템 온 칩, 보안 가속기, 자율 주행 소프트웨어 스택을 포함한 완전한 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션 세트를 제공합니다. 자율주행 컴퓨팅 플랫폼은 130W의 전력 소모로 700TOPS의 컴퓨팅 파워를 달성할 수 있습니다. 외신 보도에 따르면 크루즈와 아르고 모두 현재 차량 테스트에 퀄컴의 자율주행 칩을 사용하고 있다고 한다.

퀄컴은 휴대폰 칩 분야에서는 엄청난 경쟁력을 갖고 있지만, 자율주행 연산에서 비중이 큰 GPU에서는 신트랙에서의 성능이 아직 지켜봐야 할 만큼 역량 축적이 부족한 것은 분명하다.

4. Xilinx의 FPGA

FPGA는 사용자가 내부 회로 연결을 맞춤 설정할 수 있는 고성능, 저전력 프로그래밍 가능 칩입니다. 자일링스는 앞서 국내 AI R&D 기업인 센지안 테크놀로지(Shenjian Technology)를 인수하고 딥러닝 프로세서 DPU 설계와 신경망 압축 및 컴파일 기술을 확보했으며 머신러닝과 컴퓨터 비전 분야에 계속해서 주력할 예정이다. 2020년 중국의 Hongjing Zhijia는 최신 "Gemini" 자동차급 자율주행 플랫폼을 개발하고 성공적으로 만들기 위해 Xilinx의 매우 유연한 자동차 등급 XA Zynq™ UltraScale™ MPSoC 플랫폼과 Vitis™ 소프트웨어 개발 플랫폼을 선택했습니다.

5. Horizon의 'Journey 5' 프로세서

Horizon은 2019년 중국 최초의 자동차급 AI 칩을 출시했습니다. 이후 Journey 2와 Journey 3는 Chang'an과 Ideal에서 판매되었습니다. , Great Wall, SAIC 및 기타 많은 독립 브랜드 자동차 회사는 20개 모델의 사전 조립 차량 대량 생산을 달성했습니다. 새로 출시된 Zhengcheng 5 시리즈는 최대 128Tops의 단일 칩 AI 컴퓨팅 성능을 갖추고 있으며 주로 L4 높은 수준의 자율 주행을 목표로 합니다. Horizon은 2021년 4월 신차 제조 업체인 Li Auto와 심층적인 협력을 맺고 Li Auto에 고성능 지능형 컴퓨팅 플랫폼을 제공할 예정입니다.

이 밖에도 Tesla, Texas Instruments, Black Sesame 등 다수의 회사도 칩 플랫폼 설계에 참여하고 있으며 해당 컴퓨팅 플랫폼을 출시했지만 공간적 제약으로 인해 소개하지는 않습니다. 하나씩.