SiMa與新思科技近期宣布達成合作，助力汽車原始設備制造商（OEM）在全系列車輛平臺（從入門級到高端車型）上擴展人工智能（AI）應用。AI在汽車高級駕駛輔助系統（ADAS）中可謂不可或缺，應用于自動緊急制動（AEB）、車道保持輔助（LKA）、自適應巡航控制（ACC）等功能。不僅如此，隨著OEM廠商以L2++級和L3級自動駕駛應用為目標，并逐步向完全自動駕駛的L4級、L5級邁進，AI的應用規模也將隨著自動駕駛級別的提升而不斷擴大。AI還被部署到多種車載信息娛樂系統（IVI）應用中，例如駕駛員監控系統（DMS）和駕駛艙數字助手，并且采用了ChatGPT或Deepseek等最新的生成式人工智能（GenAI）。盡管汽車行業正為這些應用引入前沿AI算法，但整合了各種汽車系統的電子電氣（EE）架構正朝著新的集中式區域架構發展，新的集中式區域架構能夠在集中式高性能計算（HPC）模塊中整合更高級別的AI。
隨著中央計算的應用的普及，這些集中式計算模塊需要更強的性能來應對日益增長的復雜性并同時支持運行多個應用。隨著集中式架構的普及，汽車制造商也在以更快的速度部署其平臺，將傳統OEM廠商的7年平臺推出周期已縮短至3年，眾多采用軟件定義汽車（SDV）框架的新興電動汽車（EV）OEM廠商均已采用這一短周期模式。
那么，如何在開發周期縮短、成本壓力增大的背景下，借助軟件定義汽車(SDV)技術，在OEM廠商的入門級、中級和高端全系列車型中實現性能提升、復雜性管控、功耗降低，并適應持續演進的AI算法，將成為行業亟待破解的難題。
SiMa.ai與新思科技達成戰略合作
雙方的合作于2024年末宣布，提供了一套可擴展的AI解決方案，既整合了新思科技的電子數字孿生（eDT）建模技術，又納入了SiMa面向應用開發環境的完整機器學習（ML）軟件棧，能夠對IP、子系統、芯粒和片上系統（SoC）實現充分完整的定制化設計。
▲ 圖1.ADAS/IV組合式中央計算方案
新思科技產品管理與市場部負責人Ravi Subramanian指出：“SiMa與新思科技的攜手合作，充分展現了汽車制造商如何革新軟硬件協同設計流程，以應對當下車載體驗落地過程中成本持續攀升、復雜度不斷加劇的挑戰。”通過提供高效的軟硬件協同設計環境，雙方能夠助力客戶靈活適配迭代迅速的AI算法，快速開發針對ADAS與IVI應用和經工作任務優化的車載機器學習SoC及芯粒。
為盡早優化SoC或芯粒架構，客戶可借助新思科技的Platform Architect（PA）工具，在芯片制造前為汽車軟件開發提供SoC/芯粒建模支持。通過PA工具，可用于對大語言模型（LLM）算法的工作任務進行優化，還可對內存帶寬與容量進行分析研究。此外，用于早期軟件開發和RTL前性能分析的Virtualizer開發套件（VDK），與用于RTL后硬件加速的ZeBu工具相結合，能夠驗證子系統的性能與功耗，從而加速軟件定義汽車（SDV）系統的開發進程。
在早期軟件開發的同時，客戶可基于SiMa的SoC參考設計規劃SoC或芯粒的硬件架構。以SiMa的單芯片MLSoC為起點，SiMa與新思科技的合作能為客戶提供基于SoC和Multi-Die的多種選擇，助力客戶在可擴展的半導體戰略中實現盡可能高的靈活性。
面向汽車系統及子系統設計的Multi-Die技術
汽車行業采用Multi-Die技術來設計基于芯粒的半導體，為實現OEM廠商所需的可擴展系統提供了一條減少設計工作量、縮短開發時間并降低成本的切實可行之路。圖2展示了Multi-Die系統如何將高性能基礎芯片與相連的AI及IVI加速器芯粒相結合。這種設計提供了統一的硬件處理架構和軟件開發環境，助力OEM平臺實現規模化拓展。針對定制化的車規級半導體，開發基于FinFet的高性能、高復雜度ADAS/IVI處理器，需要先進的專業技術，成本也居高不下。通過將諸多復雜功能（如輸入輸出數據通道、數字信號處理器（DSP）、應用主機處理等）集成到基礎芯片中，并將最新的AI處理功能部署在AI及IVI加速器芯粒中，可大幅降低設計成本與復雜性。
為了在定制化SoC中實現所需功能，客戶可在預定義的基礎芯片參考架構中實現高級功能，其中包含UCIe芯片間接口、先進電源與系統管理、調試跟蹤、SiMa參考平臺的啟動安全機制及新思科技的IP。
SiMa與新思科技的合作，對當前汽車行業正在研究的各類Multi-Die芯粒架構形成了有利地補充，例如由IMEC牽頭、代表歐盟開展的“汽車芯粒計劃（ACP）”，以及日本的“汽車先進SoC研究（ASRA）”。隨著IMEC、ASRA、UCIe聯盟汽車工作組等機構進一步明確基于芯粒的架構，基于UCIe的Multi-Die架構已被納入下一代可擴展芯粒系列的規劃中，旨在快速拓展ADAS/AD及IVI應用中的AI功能。得益于這種基于Multi-Die技術的SoC架構，AI芯粒可快速升級，無需為每次迭代重新設計基礎芯片，從而加速汽車領域定制化AI解決方案的設計與開發。
▲ 圖2.采用Multi-Die技術的可擴展ADAS和IVI系列
為實施定制化戰略，汽車制造商正積極攜手能夠兼顧高性能與低風險的技術領軍企業。通過利用新思科技提供的車規級接口（包括UCIe接口IP）、安全組件、DSP處理器及基礎IP，外加SiMa提供的機器學習加速器（MLA）AI IP和高性能基礎芯片架構，客戶能夠針對復雜的單芯片SoC或Multi-Die設計量身打造專屬的解決方案。
完整全面的軟件套件對汽車客戶而言至關重要，該套件可支持ML模型的識別、開發、訓練與部署。鑒于ML模型種類繁雜且新模型迭代日新月異，一種能讓客戶靈活運用最新頂尖模型的架構便顯得尤為關鍵。如圖3所示，SiMa.ai的Palette?軟件開發套件（SDK）支持客戶將任意格式的ML模型編譯后在MLA上高效運行，既能為數據集實現最佳精度，又能同步優化性能與功耗，實現一舉兩得的效果。
▲ 圖3.AI軟件開發環境
圖4展示了一種采用SiMa可定制基礎芯片與AI芯粒架構的方案。
▲ 圖4.SiMa基礎芯片與AI芯片的可定制、可擴展架構
結語
SiMa與新思科技的合作可謂強強聯手，匯聚行業領軍者之力，為復雜的單芯片SoC或Multi-Die設計提供定制化解決方案。客戶可依托新思科技設計服務專家的支持，與SiMa緊密協作，實現并優化定制化方案。雙方的合作，為汽車制造商在ADAS和IVI系統中部署可擴展的AI解決方案開辟了事半功倍的快捷路徑。
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