Arm：汽车开发周期再缩短两年，多个“首次”造就新的里程碑

Arm在汽车领域已经深耕30多年，拥有涵盖Cortex-M/R/A系列处理器、GPU、图像信号处理器(ISP)、以及系统IP在内的广泛的IP产品组合。其关键的发展里程碑，包括2000年初推出支持锁步安全功能的CPU；2018年推出专为汽车应用打造的汽车增强(AE)IP；2021年发起名为“SOAFEE”(面向嵌入式边缘的可扩展开放架构)的项目，旨在让生态系统中的合作伙伴实现共同协作，解决汽车行业面临的软件层面的挑战。

Arm汽车事业部全球市场副总裁Dennis Laudick

Arm汽车事业部全球市场副总裁Dennis Laudick在接受《电子工程专辑》采访时表示，汽车行业正经历巨大的转型，并发展成为一个由技术驱动的行业。这其中，人工智能的演进、用户希望获得如同消费电子般的驾乘体验、以及电动汽车市场的快速转型，是最重要的三大驱动因素。

“从Arm的角度来看，以上趋势最终都会带来相同的结果。”Dennis指出，第一，汽车中的软件数量及其复杂度会进一步激增；第二，行业需要更多的算力支持；第三，随着软件爆发式的增长，几乎所有的车企和供应链参与者都表示需要重新思考汽车产品的开发流程。

为此，Arm于近日发布了性能最强的汽车增强(AE)处理器IP和虚拟原型平台，意在加速产品交付，并从根本上重塑产品的开发流程。

虚拟原型平台，加速汽车开发转型

传统的汽车开发周期实施线性流程：首先处理器IP交付后，芯片开发随即开启，大约两年后硬件推出，之后软件开发者再着手开发。如今，Arm在新一代Arm AE IP上利用虚拟原型开发，使软件开发者无需等待物理芯片就绪，就能开始进行设计。 

全新虚拟原型平台可基于业界领先的新一代 Arm AE IP实现软件开发，使软件开发者无需等待物理芯片就绪，就能提早启动设计。其目的在于大幅度缩短上市进程，并解决行业计算和供应链挑战。因此，它在汽车开发与部署中实施更广泛的“左移”策略上发挥了重要作用。

但如果没有来自EDA以及云服务设计合作伙伴的协作，仅仅拥有一个虚拟原型平台也是不够的。鉴于此，Arm与Autoware Foundation、BlackBerry QNX、Elektrobit、Kernkonzept、LeddarTech、Mapbox、Sensory、塔塔科技(Tata Technologies)、TIER IV、维克多(Vector)等诸多合作伙伴共同打造了全栈软件解决方案，并携手亚马逊云科技(AWS)、Cadence、Corellium、西门子等企业共同推出了虚拟原型和云解决方案，在基于以上的全栈软件中实现更早、更无缝的开发体验。

这样，借助虚拟原型平台，汽车合作伙伴无需等待物理芯片就绪，就能通过虚拟原型的方式对IP进行评估，实现基于全新硬件的软件开发，可缩短多达两年的开发周期。这一变化至关重要，因为为了跟上软件指数级的增长速度，提早启动开发流程就显得尤为关键。

多个“首次”造就新的里程碑

新增的Arm AE IP产品组合包括首次为汽车应用引入服务器级的Arm Neoverse V3AE、Arm Cortex-A720AE、Arm Cortex-A520AE、Cortex-R82AE，和一款可配置的ISP。该产品组合还提供一系列可配置的重要系统IP，涵盖适用于各种SoC解决方案的互连、通用中断控制器(GIC)和内存管理单元(MMU)。

Arm带来丰富的硬件IP、新的系统 IP，以及计算子系统路线图，为各种汽车应用实现性能、功能安全、可扩展等方面的支持

• 首次引入Neoverse技术

除了加快上市进程、优化总体拥有成本，以及提高灵活性，以便复用软件的投资等方面的需求，合作伙伴对提高汽车算力和性能水平的呼声越来越大。鉴于Arm Neoverse技术能够满足服务器市场需求，Arm决定将服务器级性能的Neoverse 技术引入汽车应用中，为 AI 加速的相关工作负载带来服务器级的性能。

Neoverse V3AE专为需要超高单线程性能的高端ADAS和自动驾驶等用例而设计。与上一代性能最强的AE IP(Cortex-A78AE)相比，Neoverse V3AE每核性能可提升 50%，这也是V3AE IP获得NVIDIA DRIVE Thor平台采用的原因所在。此外，Arm还在Neoverse V3AE设计中添加了包括瞬时故障保护(TFP)在内的关键AE功能，以支持专为功能安全设计的应用，并同时采用部署于新型云和数据中心设计中相同的底层CPU性能和指令集架构(ISA)，以满足汽车应用中不断增长的计算需求。

• 首次引入Armv9架构

首批专为汽车应用量身打造的基于Armv9架构的Cortex-A处理器包括：Arm Cortex-A720AE和Arm Cortex-A520AE，前者为广泛的软件定义汽车 (SDV) 应用带来业界领先的持续性能及SoC 的设计灵活性，后者则提供领先的能效和功能安全特性，可充分扩展适用于多样化汽车用例。

其实早在2020年，Arm就推出了Cortex-A78AE和Cortex-A65AE CPU，并得到了汽车行业的广泛采用，目前正在进行中的设计项目超过25个，首个Cortex-A78AE汽车计算用例现已进入量产阶段。

在智能手机等广泛使用的消费电子设备中，Cortex-A720是许多SoC的核心支柱，此番为了适配汽车增强特性，工程团队在“大核”Cortex-A720 CPU了添加了不少关键AE功能，例如增强的分核-锁步(Split-Lock)、可选的瞬时故障保护(TFP)和增强的软件测试库(STL)等；“小核”Cortex-A520AE可以实现以前CPU设计的大核工作负载，因此无论是在异构 SoC(大小核混用)，还是作为主处理器，Cortex-A520AE都能发挥至关重要的作用。

测试数据显示，与上一代的Cortex-A78AE相比，Cortex-A720AE的可持续性能显著提升(即在相同功耗预算下性能更高）。在点云变换和鸟瞰图等感知基准测试中，将汽车相关工作负载从Cortex-A78AE迁移到Cortex-A720AE后，性能可提升约30%。 

通过Arm DynamIQ Shared Unit(DSU-120AE)的全新AE版本将Cortex-A720AE 与Cortex-A520AE进行CPU集群配置，可实现更灵活、可扩展的异构SoC设计。DSU-120AE在单个集群中支持多达14个核心，并可支持Cortex-A720AE和Cortex-A520AE成对混用。

• 首次引入64位实时处理器 

新一代 Arm Cortex-R82AE是Arm首次将64位计算引入到实时安全处理。Cortex-R82AE可支持更高性能的安全岛设计，在64位内存空间中实现与应用处理器核心无缝集成和交互，它还支持传统的实时计算用例和部分多功能操作系统(RichOS)工作负载。而之前推出的Arm Cortex-R52和Cortex-R52+已经广泛应用于汽车行业“安全岛”，目前有超过20个基于这两款处理器正在进行的设计项目。

• 满足未来的汽车视觉

Mali-C71AE和Mali-C78AE是Arm当前主流的图像信号处理器(ISP)产品，而Mali-C720AE则是Arm针对视觉系统的不同用例开展一项长期研究项目后开发的全新ISP。

“一般情况下，人类视觉对应的摄像头系统和计算机视觉算法对输入数据的处理方式全然不同。而在此次更新后，它可以同时支持人类视觉与计算机视觉的处理类型，实现同步运行。此外，对于ISP而言最大的一个挑战是需要大量的手动调优，但此次更新后可支持可微分，基本上可以实现自动调优。”Dennis说。

Mali-C720AE支持多个并行管线，有助于减少处理图像的时间，加快计算系统的整体反应速度。多个ISP流水线还可减少内存使用量，进而节省SoC功耗和面积。此外，通过 Mali-C720AE，合作伙伴可在不影响功能安全的前提下，根据具体需求灵活地添加或移除处理模块，以达到面积平衡的效果。

• 计算子系统(CSS)

计算子系统其实是CPU集群，通过中间连接件和安全岛能够实现预验证、预配置的RTL 子系统。它能以更快、更简单的方式支持构建更加复杂的系统，特别适合对汽车计算需求不断激增的应用，尤其是ADAS、自动驾驶和IVI应用。下图左侧列出了具体的功能列表，右下角代表了Arm生态系统如何在技术上对接且利用CSS，并将其宝贵的资源用于差异化。据悉，Arm首款汽车应用的CSS预计于2025年交付。

Arm汽车计算子系统(CSS)示例

“Arm推出汽车CSS的原因，是考虑到ADAS和IVI的高端系统正变得越来越复杂，很多合作伙伴希望Arm除了交付IP组件外，也能够为他们提供子系统的支持。“Dennis强调称，Arm的与众不同在于推出新产品时会直接将生态系统的支持带入到新品中，他们不再仅仅是“幕后英雄”，未来，生态系统中的每一位伙伴都将参与进来，协同创新。

从IP授权商到计算平台企业的转型

在汽车行业中，日常听到比较多的话题大多来自芯片、操作系统、整车等，作为基础底层架构的IP似乎被提及的并不多。但Dennis对我们表示，其实Arm架构早已被广泛应用在汽车行业的基础部分，目前市场上85%的IVI系统，以及超过50%以上的ADAS系统都搭载了Arm技术。

而随着软件定义汽车(SDV)逐渐成为行业的趋势和共识，越来越多的车厂对于参与到软件运行平台的构建展现出了浓厚的兴趣——他们想要更多地了解软件运行在何种平台之上；他们希望平台在具备高稳定性、高一致性、高可靠性的同时，兼具高灵活性和高扩展性。

“十年前，大部分车厂只与自身供应链中的供应商进行探讨和交流。但如今，我和我的团队会花大量的时间与车厂进行沟通，这是非常显著的变化。”Dennis举例称，如果客户要为ADAS创建一个32位CPU的计算集群，就会涉及到互联技术、安全岛、软件、电源管理等多个组件，系统开发复杂度急剧攀升，车厂十分希望这样的平台可以实现标准化，因此他们期待我们不仅提供 IP，还能提供子系统的方式给予支持。

另一方面，车厂也十分关心汽车电子电气架构的演进方向，比如未来是智能座舱和智能驾驶集成在一起？还是会出现一个超级中央计算架构，由它完全控制？Dennis从两个阶段给予了解读，即在L2/L2+级阶段，ADAS和IVI系统会进一步的整合；L3/L4级阶段，算力需求完全超越单独数据中心，如果还要再分一部分算力给IVI系统，且要分区，要保证服务质量和性能，目前还面临很大的技术挑战，这也是Arm与SOAFEE成员一直在探讨的话题。

因此，“算力和软件”会是Arm接下来重点关注的两大方向。Dennis说他个人倾向于用两种方式来看待未来整个汽车行业的发展趋势：第一，汽车已变成了一个“车轮上的数据中心”，目前汽车中的计算量正逐渐等同于一个数据中心；第二，汽车本身已经成为了一个完整的电子生态系统，拥有不同类型的传感器、计算控制器、执行器等数百个计算设备，这些在以前都是完全不可思议的事情。

除此之外，他还特别强调称，“很多厂商需要重新思考产品开发的流程”。

2000年初，Dennis曾就职于OEM厂商和一级供应商(Tier 1)，当时主要做仪表盘和收音模块，那时采用的是线性生产流程，也被称之为V模型，是非常传统的模式，要花很长时间才能构建起来。但现在，整个汽车行业已经从传统的以硬件为中心，向以软件为中心进行转变，这与当年智能手机市场的变化十分相似，如果不能及时拥抱变化，就会被淘汰。

“对Arm来说，我们的优势是业务涉及广泛，包括物联网、数据中心和移动等诸多领域，能够有机会一直观察和学习其他行业是如何解决软件相关的问题。这也是为什么我们发起SOAFEE项目，希望将其他行业的知识带入汽车领域的初衷。”Dennis说。

结语

从2023年四季度开始，不少芯片厂商的汽车业务开始出现放缓迹象，欧美、日韩也都在谈论延缓电动汽车的计划，这是短期调整还是电动汽车市场整体调头向下的信号？行业众说纷纭。

Dennis对《电子工程专辑》表示，任何包括电动汽车在内的新技术、新应用的落地与发展都有周期现象，未来的世界需要不断提高效率，不可能一直依赖于内燃机型的生产，因此目前只是处于一个正常的周期波动范围内。而汽车归根结底是一个以技术为主导的行业，产量的短期升降并不会影响对新技术的探索、采用与创新。