HUAWEI MDC

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我是靠谱客的博主傻傻雪糕，最近开发中收集的这篇文章主要介绍HUAWEI MDC，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

自动驾驶汽车或无人驾驶汽车是通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、导航&IMU惯导、V2X模块等车载传感器来感知周围的环境，依据所获取的信息进行决策判断，由适当的工作模型来制定相应的策略，如预测本车与其他车辆、行人等在未来一段时间内的运动状态，并进行避免碰撞路径规划。在规划好路径之后，接下来需要控制车辆沿着期望的轨迹行驶。这其中涉及到传感器环境感知、高精地图/GPS精准定位、V2X车联网通信、多传感器数据融合、控制决策与规划运算、运算结果的电子控制与执行等过程，在此过程中需要一个强劲的“大脑”来统一进行实时分析、处理海量的数据与进行复杂的逻辑运算，对计算能力的要求非常高。

基于自动驾驶的感知和算力要求，自动驾驶汽车的核心控制器都需要具备强劲的计算性能，一般认为，L2需要的计算力<10TOPS，L3需要的计算力为30~60TOPS，L4需要的计算力>100TOPS，L5需要的计算力目前未有明确定义（有预测需要至少1000TOPS），目前的计算平台仅能满足部分L3、L4级别的自动驾驶所需。

华为认为，在未来，每一辆汽车都将是一个装在车轮上的移动数据中心（Mobile Data Center，MDC）。针对自动驾驶对计算平台的需求，华为推出MDC智能驾驶计算平台解决方案，集成了华为自研的Host CPU芯片、AI芯片、ISP芯片与SSD控制芯片，并通过底层的软硬件一体化调优，在时间同步、传感器数据精确处理、多节点实时通信、最小化底噪、低功耗管理、快速安全启动等方面领先业界。

华为经过多年发展，目前已经建立起了完善的芯片体系，包括专为5G提供支持的巴龙系列芯片、基于全新达芬奇架构研发的昇腾系列AI芯片、在手机上搭载的CPU处理器芯片麒麟系列，以及服务器级处理器芯片鲲鹏系列。其中，昇腾系列AI芯片主打AI算力需求。昇腾310使用了华为自研的高效灵活CISC指令集，每个AI核心可以在1个周期内完成4096次MAC计算，集成了张量、矢量、标量等多种运算单元，支持多种混合精度计算，支持训练及推理两种场景的数据精度运算。

作为NPU，昇腾310集成了FPGA和ASIC两款芯片的优点，包括ASIC的低功耗以及FPGA的可编程、灵活性高等特点，从而其统一架构可以适配多种场景，功耗范围从几十毫瓦到几百瓦，弹性多核堆叠，可在多种场景下提供最优能耗比。

相较而言，英伟达使用的GPU是通用AI芯片，算力高但功耗也高。具体来说，英伟达的Xavier 算力为30 TOPS，功耗则达30W，能效为1 TOPS/W，相比之下，华为昇腾310 算力为16 TOPS，功耗仅为8W，能效为2 TOPS/W。

另外，在自动驾驶芯片领域，Mobileye的 EyeQ系列则是典型ASIC芯片的代表，不过，在算力方面，Mobileye EyeQ4的算力为2.5 TOPS，功耗为3W,能效0.83 TOPS/W，相比之下，华为昇腾310的优势也格外明显。而且昇腾310芯片后续还会以每两年一次的速度持续迭代优化。

华为发布的能够支持L4级别自动驾驶的计算平台MDC 600，基于8颗昇腾310 AI芯片，同时还整合了CPU和相应的ISP模块。MDC 600的算力高达352TOPS（TOPS：万亿次/秒），整体系统的功耗算力比是1TOPS/W。虽然MDC 600瞄准的是L4级别自动驾驶，但现阶段市场对于L4级别的自动驾驶需求并不旺盛。因此，华为推出了MDC 300。MDC 300主要瞄准的是L3级别自动驾驶，即拥堵跟车、高速巡航、自动泊车等应用场景。等之后高级自动驾驶市场需求起来之后，华为将会做更多的MDC 800／900这样系列化的新产品。

综合起来，相比当前业界其他自动驾驶计算平台，华为MDC具有“三高一低”的技术优势：

高性能：搭载多颗华为最新发布的人工智能Ascend芯片，MDC600最高可提供352TOPS的算力，满足L4级别的自动驾驶需求。高算力意味着可以接入与实时处理更多的外部传感器数据流（如摄像头、毫米波雷达、激光雷达、GPS等），为自动驾驶提供更安全可靠的计算力支持，能够应付处理更复杂路况。

高安全&可靠：凝聚华为30年的ICT设备研发、设计、生产制造经验，端到端的冗余备份设计，规避单点故障；支持-40°C~85°C的环境温度，应对苛刻外部环境；遵从业界车规级可靠性与功能安全等级（如ISO 26262的ASIL D级）要求。

高能效：领先业界的端到端1TOPS/W的高能效（业界一般为0.6TOPS/W）。高能效的主要价值，不仅在于节能和延长续航里程，还可以实现同等算力下功耗温度更低，提升电子元器件的可靠性，且无需配置风扇散热或水冷散热等易损部件，减小体积，降低对车辆现有结构的影响。

确定性低时延：底层硬件平台需要搭载实时操作系统，高效的底层软硬件一体化优化集成，内核调度时延低于10us，内部节点通信时延小于1ms，为客户的端到端自动驾驶带来小于200ms的低时延（业界一般是400~500ms），提升自动驾驶过程中的安全性。

华为MDC还是一套开放的平台，具备组件服务化、接口标准化、开发工具化的特性，基于此平台可快速开发、调测、运行自动驾驶算法与功能。针对不同级别的自动驾驶算法，采用一套软件架构和不同硬件配置，支持L3~L5自动驾驶算法的平滑演进升级。举例来说，在一套能够实现L4级自动驾驶的架构中，通过增减激光雷达、摄像头等传感器数量和算力配置，来实现Robo-taxi、中高端车型、普通车型的需求。算力方面，可以根据实际需求增减MDC智能驾驶计算平台上昇腾310芯片的数量，来达到自动驾驶对算力的不同需求。

此外，华为MDC智能驾驶计算平台还能够兼容AUTOSAR与ROS，结合配套提供的工具链与HIL仿真平台，车企可灵活快速开发不同级别的智能驾驶应用。

基于MDC解决方案，华为与奥迪开展了L4级别自动驾驶的联合创新。搭载华为MDC的奥迪Q7汽车在国内某地段的测试情况显示，在傍晚光线昏暗的某城乡结合部道路上，针对复杂的交通状况，如车道线不清晰、横过马路的行人、自行车及电动车等，顺利完成了高速巡航、拥堵跟随、交通灯识别、行人识别、地下车库自动泊车等场景下的自动驾驶功能。联合创新开发的自动驾驶相关算法，也在业界权威KITTI的2D、3D、BEV等测试项中取得了不俗的成绩。除奥迪外，一汽、沃尔沃（乘用车）、东风、苏州金龙、山东浩睿智能、新石器等公司也都已跟华为在自动驾驶方面展开合作。

面对传统汽车产业升级转型、消费市场升级、挽救生命与普及平等出行权的时代趋势，华为MDC将通过芯片级的创新能力、平台级的工程能力与完善的开发调测诊断工具链，成为使能自动驾驶的“汽车大脑”，为传统汽车行业装上智能化的AI引擎，与汽车厂商一起，引领自动驾驶进入快车道。