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包括基于 SOC 芯片硬件的 ASIL 分解需求到各个核，确保核间设计一致性可以满足 ASIL D 需求，并应用标准的 ASIL D 开发流程到整个功能安全设计中，从底之上分别对安全流程、Drive AGX、操作系统 Drive OS、Drive Work、传感器、冗 余架构设计、安全策略几个方面分别进行相应的安全设计。英伟达系列芯片如何考虑信息安全对于英伟达芯片来说，有... 阅3 转0 评0 公众公开 23-03-31 17:20 |
英伟达系列芯片如何应用于智能汽车开发看这两篇文章就够了（一）当前快速发展的智能汽车在布局高端车型上，通常会以高算力作为一个竞争要点，如果考虑到集AI算力、逻辑算力于一体的超异构芯片而言，英伟达绝对算得上是各家车企都十分青睐一家芯片公司。英伟达系列主流智驾芯片的发展史英伟达在推出真正的芯片之前，在2010年开发完成了第一个完... 阅3 转0 评0 公众公开 23-03-31 17:18 |
MCU结构。MCU的位数位数是指MCU每次处理数据的宽度，位数越高意味着MCU数据处理能力就越强，目前最主要的是8、16、32位三种，其中32位占比最多且增长迅速。国内外典型企业相较于消费和工业级MCU，车规级MCU对运行环境、可靠性和供货周期的要求较高，此外车规级MCU认证门槛比较高，认证时间长、进入难度大，所以整体看MCU市场格局较为集中，2021... 阅1 转0 评0 公众公开 23-01-26 23:27 |
”同样，均胜电子智能驾驶系统设计负责人李茂青也提到了相同的观点：“在域控制器系统设计中对于硬件方案的选型上除了关注芯片本身的功能性能外，还需要充分了解芯片公司的产品Roadmap，是否有灵活的家族化芯片系列，后续的芯片能不能PIN to PIN地在硬件平台上升级，继而可以在提升硬件性能的同时降低开发成本？” 20）芯片的生态（工具链）:... 阅42 转2 评0 公众公开 22-12-01 15:04 |
「雷神」超级芯片登场，英伟达与其它AI芯片公司的算力差距再次扩大 | 雷峰网。当然，黄仁勋也不忘用超强的AI算力普惠包括医疗和工业在内的边缘计算领域，推出了基于英伟达IGX边缘AI计算平台及解决方案。GTC 2022上，英伟达推出了新的边缘AI计算平台IGX平台，IGX平台由NVIDIA IGX Orin超级计算机驱动，能更简便的为制造、物流、医疗等安全敏感行... 阅32 转0 评0 公众公开 22-10-11 16:22 |
英伟达雷神芯片来了，算力是Orin的8倍编辑/ 马晓蕾编辑/ 涂彦平设计/ 赵昊然来源/ 路透社，作者：Joseph White路透社报道，9月20日在美国加州圣克拉拉市举办的2022秋季GTC大会上，芯片巨头英伟达（NVIDIA）发布了新的车载芯片“DRIVE Thor”，单颗算力达到2000TFLOPS，可为安全可靠的自动驾驶汽车提供人工智能（AI）工作负载。DRIVE Thor是第一... 阅28 转1 评0 公众公开 22-10-11 16:19 |
▲英伟达DRIVE Sim可实时建立3D数字孪生通过AI技术，英伟达方面可以对物体进行采集和重建，这些素材将会被加载到Omniverse（英伟达此前发布的计算机图形与仿真模拟平台）中，并且随时可以在DRIVE Sim中使用，在DRIVE Map的协助下，开发者可以放置动态物品如车辆或者行人，然后仿真系统可以对环境进行更改，然后进行闭环测试，从而规避更多的风... 阅23 转0 评0 公众公开 22-09-21 08:43 |
CUDACUDA是我们接触最多的，CUDA已形成了事实上的垄断，AI或者说人工智能深度学习等高密度计算都离不开CUDA，反过来CUDA也让英伟达的GPGPU热卖，形成滚雪球的良性循环，让英伟达的GPGPU也形成了垄断。OpenCL是一个并行计算的应用程序编程接口（API），CUDA高于OpenCL，它是支持OpenCL的，在NVIDIA CUDA架构上OpenCL是除了C for CUDA外新增的一... 阅117 转1 评0 公众公开 22-07-17 15:47 |
GPU是协处理器，CPU才是主人，GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，可以看成是CPU的协处理器，因此GPU并行计算，是指CPU+GPU的异构计算架构。每一个核都相当于GPU中的ALU，一个CPU内核最多有8个ALU，GPU则可以轻易达到数千个。GPU的CPU开销即Draw Call驱动开销长久以来人们都觉得ARM的GPU即MALI效果不如高通的Adreno，实际... 阅654 转2 评0 公众公开 22-07-17 15:47 |
