來源：半導體產業縱橫

　　在激烈的市場競爭中，誰能率先將這些技術實現量產並形成差異化方案，誰就有望佔據智能汽車時代的芯片高地。

　　跟手機行業一樣，汽車的主芯片步入SoC時代後，造芯片越來越像“高級組裝”。ARM這樣的底層技術公司，提供標准的CPU、GPU等處理器IP。

　　SoC芯片廠在購买了IP核心後，把CPU、GPU、NPU等處理器核心連接起來，再加上內存、電源、I/O接口等輔助模塊，就設計出一顆SoC芯片了。

　　現在，ARM要更進一步，推出面向汽車市場的計算子系統（Compute Subsystems，CSS），直接把CPU核心，以及電源/時鐘、IO、安全島等基礎計算組件，還有GPU和ISP等視覺處理器一塊打包，做成標准件提供給SoC芯片公司。

　　這樣一來，SoC公司只需專注在差異化的部分：研發或採購NPU以及其他加速器，然後將其與CSS子系統進行連接即可。

　　在日前的ARM年度技術大會上，我了解到ARM計劃在2025年將汽車CSS推向市場。

　　這一舉動將大幅減少汽車SoC开發過程中的“基礎性”、“重復性”工作，加速芯片設計速度，減少所需的工程師數量，並降低开發成本。

　　更爲重要的是，汽車CSS系統同時支持單芯片和Chiplets技術。基於標准的UCle接口，可以將兩顆SoC芯片拼成一顆，實現更強大的性能。

　　當前半導體行業的制造工藝越來越難突破，單一芯片性能難以取得重大進展，通過Chiplets技術將兩顆芯片“拼”起來提供了解決方案。在消費電子領域，蘋果M系列芯片的Max和Ultra版本，就是通過“拼接”方式提升芯片性能的典型案例。

　　在汽車領域，瑞薩剛剛發布的3nm汽車SoC X5H便是支持Chiplets技術的先行者。該芯片在本身已經擁有400TOPS的片上NPU的基礎上，還可以通過UCle接口連接外部NPU，將AI性能提升3～4倍。

　　將Chiplets技術引入汽車領域，爲芯片制造商提供了新的可能——既可以“拼接”出性能更強的芯片，也可以通過UCle接口靈活搭配不同的組件，以應對不同的使用場景。

　　爲了進一步加速汽車芯片的研發進程，ARM還提供了雲端的虛擬原型解決方案。

　　車企或Tier 1在开發SoC芯片時，在芯片設計完畢之前即可开始爲其編寫基礎軟件。而如果沒有該解決方案，按照傳統的流程，則需要等芯片設計完畢且流片回來後，才能开始編寫各種軟件。

　　ARM方面宣稱，基於雲端虛擬原型开發解決方案，可以將芯片的上車時間最快縮短2年。

　　隨着智駕算法全面擁抱端到端和Transformer，SoC芯片對CPU的要求日益提升。

　　ARM在今年年初也推出了3個全新的汽車CPU IP核心，分別爲Neoverse V3AE、Cortex-A720AE和Cortex-A520AE。這三個CPU IP均採用了ARM最新的V9架構，相比此前的A78AE、A55AE等核心，在基礎性能和AI性能上都有明顯提升。

　　經過ARM的測試，在激光雷達點雲轉換和生成BEV視圖兩個常見的自動駕駛任務中，新款CPU相比老款都有明顯提升。

　　AI能力方面，ARM的汽車CPU IP也在不斷進化。A76AE通過NEON SIMD指令集加速矢量運算，支持實時 AI 推理；A78AE 增強了Hybrid Mode，可靈活切換計算模式，同時計算單元翻倍，大幅提升性能；最新的A720AE 基於Armv9-A 架構，支持 SVE2 提升並行計算能力，I8MM 優化深度學習推理，BFloat16 支持低精度 AI 運算，並通過 Flop-Parity 提高浮點計算精度。

　　隨着功能安全和性能的持續優化，這些升級使 ARM CPU 更加適用於下一代自動駕駛和智能座艙的復雜計算需求。

　　縱觀國內的芯片公司，雖然目前各家已發布的汽車SoC芯片，大部分還在使用A78AE或者A55AE等上一代CPU IP。但據我了解，在新一代產品中，已經有兩家公司確定採用Neoverse V3AE和A720AE。

　　從各種標准化的IP核心到到CSS計算子系統，再到Chiplets技術的應用，ARM不斷降低汽車芯片开發的門檻，並大幅提升設計效率。這些技術革新不僅加速了汽車電子領域的技術進步，也推動了汽車行業向智能化、自動化方向邁進。

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標題：2025年开始，造汽車芯片更容易了

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