本文引用的方向：智能汽车时代的加速度导致对计算机能源的前所未有的智能系统。越来越多的模型需要由创新技术集中的虚拟助手，例如电子和电气体系结构，智能驾驶中的多势融合，智能和生成机舱中的多模式相互作用，以胜任多个任务，例如图形表示，AI的发现和安全计算。如今，功能安全性，高效且灵活的计算机功率，产品生命周期和软件生态系统兼容性的“四个中心要素”是衡量智能汽车芯片和市场竞争力创新的中心标准。传统的汽车计算机架构通常用于使用非统一的计算机ModelSto形式的计算机单元，例如CPU和GPU或NPU。自动驾驶算法从L1到L5 REQ的快速演变不断增加该软件的更大适应性，并且几种架构开始显示出不同的开发轨迹，因为信息和娱乐设备和娱乐设备不断增加。同时，新的挑战开始出现，例如系统的快速复杂性，大规模的数据处理，增加的资源编程困难和快速的软件迭代以及不灵活的硬件体系结构构成了瓶颈，限制了许多方面的汽车智能发展，例如技术，安全和成本。市场迫切需要一种汽车芯片体系结构，该体系结构可以提供灵活的高性能能力，有效的图形和AI加速度，同时符合功能性安全标准，该标准与广泛的软件生态系统相关联并降低总成本。功能安全不仅是安全性，而且是芯片成本控制的关键。功能安全始终是COnsumers，OEM，1级和芯片供应商感到担忧，但这并不是智能驾驶技术快速发展而出现的问题。该行业完全是ISO26262标准和经过认证的庇护系统，锁定锁和双设置线束解决方案，例如比较垫子的结果。但是，随着汽车芯片的CPU，GPU和NPU变得越来越复杂，占据了更多的空间，硅成本以及最初提供MCU的这些功能安全解决方案的复杂性已大大增加，这使得Market Ounder of Market在汽车芯片的功能安全解决方案领域实现了创新。 DXS GPU IP是汽车电子场中的一种创新产品，重点介绍了智能小屋和自动驾驶场景的详细优化。它的设计完全反映了该行业在功能安全方面的最新进展，确保了提高性能，更大的安全性和有效的控制芯片成本。最大的DXS Imagination GPU性能比以前的想象世代的最大性能高出50％，其计算机功率从0.25Tflops扩展到1.5Tflops，具有单个核，允许图形和最高为192GPIXELS/s的6tflops和24top。在实施功能安全方面，DXS Imagination GPU使用了开放且对GPU操作开放的分布式安全机制（DSM），因此该地区只有10％的信封中只有10％的ISO26262。IL-B功能安全认证。 DSM使用处理器的并行功能在不活动的周期内执行安全测试。这不仅会影响性能，而且还可以保证安全性并打破了传统安全设计的局限性，例如阻塞和备份。这种创新的设计解释说，从建筑层面上，功能安全领域仍然有许多创新的机会。那正是因为GPU DXS在功能安全性和计算性能方面取得了先驱。在2025年5月在上海举行的汽车芯片行业（AEIF 2025）的汽车电子产品和生态发展论坛的第12届创新会议上，富有想象力的DXS GPU IP宣布将是“ 20”以解决创新和高级GPU技术的“ 20”。从公司的IP GPU产品开始，包括电子系列中的最后一辆汽车GPU IP，据了解，它使用了这种功能安全机制，其成本和复杂性都具有明显的优势。目前，DXS GPU IP已集成到R-car 5 5系列的SOC中，并商业地应用了智能驾驶技术，以满足入门级别的一般需求。高灵活性和有效的计算机功率是汽车处理器的中心特征。对于汽车芯片设计公司，计算是不可避免的ER芯片使用并行处理器（例如GPU和NPU）处理计算表示形式和日益复杂的图形。但是，随着汽车的电子和电气体系结构从控制率的控制转变为中心控制，运动核处理器不仅需要更大的计算机功率，而且还需要具有柔性高性能体系结构，而无需在多种应用中被阻止的柔性体系结构，即在多种应用中，即NPU或GPU架构。这也导致了汽车和许多其他IA边缘应用中平行高性能的发展。通过可以针对应用程序进行优化和定义的并行计算处理器的这种架构，想象力重新定义了汽车中汽车中并行计算机信息的行业标准，并且具有未来的技术观点和能力。 2025年5月，Imagination推出了新一代的电子IP GPU架构系列专为智能端场场景而设计。该GPU系列具有有效的并行处理体系结构，Infor Power ExtensionsFlexible -Martic用于人工智能工作负载，并提供出色的图形性能。电子系列的GPU结构整合了神经核和爆炸处理器。这是从200个顶部（INT8/fp8）灵活地添加到2topopy的计算机功率，它满足了广泛的计算机食品需求，从基本的横向计算机科学到高度智能的驾驶。这种体系结构的设计为您提供了想象力。电子GPU具有NPU的高性能和柔性GPU。指令编程和数据多路复用机制的优化使最终计算的平均能源效率提高了35％，并在相同的计算机功率条件下将系统的能耗降低了20％。这种有效且灵活的计算机分配和容量AI和水准绘画处理DADS完美地满足了许多IA计算机处理要求和图形处理的应用，包括口服阶段，包括汽车，优化了中央汽车芯片的性能和能量消耗，这些芯片同时处理中央计算模式下的传导和机舱需求。此外，当在硬件级别更新虚拟化技术时，电子系列IP GPU承认了多达16个虚拟机任务的任务绝缘，该任务允许多个异步并行性（例如AI，图形和用户界面），可确保Smart Cockpit中多个汽车场景的要求。具有“灵活性和有效的计算机功率”（例如Nucleus），电子系列GPU不仅满足了未来智能汽车处理器的计算机功率需求，而且还促进了智能汽车体验的新改进。较长的产品生命周期：GPU拱门随着智能驾驶和智能机舱技术从旗舰型型号到中段和低模型，ITECTER编程打破了总成本困境。严格控制OEM芯片可以打破传统发展模型的局限性。行业数据表明，传统的汽车计算机芯片的价格在2亿至3亿美元之间，3 - 5年的研发周期。如果需要迭代算法，则有必要重新分配具有固定功能架构的NPU芯片，并且每次迭代的成本是初始开发成本的40％，占总数的50％。这种“高投资开发模型，长周期，低弹性”清楚地揭示了针对“符合多个模型的10年生命周期的芯片”的Theoem目标的成本限制。因此，与基本上固定在建筑功能的基于NPU的汽车控制芯片相比，使用GPU的汽车芯片在此类总成本压力下可能会略微面对可以通过更大的可编程性来应用跨大小算法，交叉销售，交叉销售和横向应用程序来应用GPU使用的硬件设计。因此，基于GPU架构的汽车芯片比基于NPU的汽车芯片具有更长的产品生命周期和更高的应用灵活性。当然，配置计算处理能力和汽车芯片的AI图形的灵活性将降低成本并增加产品生命周期。根据电子系列的GPU IP和GPU产品中的想象力，使用软件定义的硬件设计可以将芯片硬件生命周期扩展到10年以上。该集成的设计单元可以在几种主要情况下重复使用，例如汽车和行业，将硬件设计成本降低了40％，并大大降低了R＆D的投资恢复周期。开放软件生态系统：单个开发，多元化实施软件生态系统和AdaptaptabiliTY已成为各种高性能计算的重要阈值。 NVIDIA的CUDA生态系统在计算AI和汽车芯片的计算方面发挥了领导作用。因此，如果其他汽车和EndreyCreat是一个更开放的软件生态系统。随着他们继续根据这一目标建立和加强许多标准组织，主要参与者正在支持新一代的汽车开发人员解决软件生态系统的问题。例如，我们拥有为未来建立开放系统的想象力，而这的核心优势是“多次发展”。可以通过OpenCL和Vulkan等传统API直接调用其计算机功率。开发人员可以使用诸如Oneapi和Apache TVM等工具链轻松地将工作负载迁移到电子系列GPU的神经元核心。该程序员不仅显着降低了乘数开发的成本，还为设备提供了弹性y适应算法的未来变化。 Electronic系列GPU面对AP快速迭代 - 诸如AI和多模式交互之类的诸如AI型AI和多模式互动的许可，不需要硬件迭代，并且可以快速通过软件更新来适应以确保产品继续满足新需求。在自主驾驶领域，IP Imagination GPU也遵循“多阶层部署”的概念。当将FP16管与有效的计算机库（例如Imgblas和Imngn）集成时，传感器数据处理速度（例如Radar Points Cloud Data和Visual Slam）已得到显着改善，从而有效地减少了CPU和NPU的负载。同时，通过与OpenCL，Vulkan和Coreavi安全驱动程序等开放标准的兼容性，该系统可以在复杂的情况下响应和操作稳定，这使其可以通过多种情况渗透到茶般的方案，例如Smart Cabins和AB，例如AB，吸引系统排水的技术基础。从想象力电子系列和其他产品的GPU实施的建筑创新（例如智能汽车）中使用的AI芯片（例如智能汽车）还重建技术逻辑，并为Endrey AI Computing Revolution开辟了前奏。在智能汽车空间中，具有四个关键要素的技术MOTE：功能安全性，高效且灵活的计算机功率，生命周期管理和开放软件生态系统，鼓励行业将“硬件积累”转换为“智能进化”。此外，在更广泛的情况下，“软件定义”的概念有助于消费电子产品，工业互联网，智能的石警，智能贸易和其他边缘领域，以采用AI技术。这种变化的深刻重要性在于打破了“云端”的技术障碍。当智能汽车GPU架构接纳智能城市交通p时通过软件更新和工业设备单元可以在AI消费电子交互情况下重复使用通过软件更新和工业设备单元进行重新编程，Endeside AI已从单个功能模块演变为“增长的代理”。 Endanese芯片的演变将成为所有智能设备（如今天的CPU）的“数字”。