Автомобілі з ШІ змінюють вимоги до обчислень, пам’яті та перевірки систем

Перехід від автомобілів, визначених програмним забезпеченням, до автомобілів з ШІ ставить питання: чи встигатиме за новими можливостями апаратна частина.

Автовиробники поспішають інтегрувати в автомобілі передові можливості ШІ, розраховуючи на ринок фізичного ШІ, обсяг якого протягом наступного десятиліття, за очікуваннями, перевищить трильйон доларів.

Щоб конкурувати на цьому ринку, виробникам доведеться модернізувати наявні системи автомобілів, визначених програмним забезпеченням, і перейти до автомобільної електроніки, здатної ефективно працювати з потребами таких систем в обчисленнях, пам’яті та енергії.

«Автомобіль, визначений програмним забезпеченням, — це той, функціональність якого змінюється завдяки оновленням після виходу з заводу. Автомобіль із ШІ йде далі: він постійно інтерпретує дані, ухвалює рішення й адаптує поведінку в реальному часі», — сказав Пол Каразуба, віцепрезидент із маркетингу продуктів підрозділу Silicon IP у Rambus. «Йдеться не лише про програмне забезпечення, яке змінюється, а про інтелект, що активно впливає на роботу автомобіля».

Щоб ефективно використовувати ці можливості, потрібно переосмислити базову архітектуру автомобіля, ланцюги постачання компонентів і даних, а також методи створення, інтеграції, тестування й моніторингу складних адаптивних систем. Усе це має працювати в суворих умовах довкілля.

«ШІ сам по собі не є ціннісною пропозицією, але це необхідна технологія для подальшого розвитку автомобілів, визначених програмним забезпеченням, і автомобілів із ШІ», — сказав Моріц Нойкірхнер, старший директор із розвитку напрямів і стратегічних партнерств в Elektrobit.

ШІ використовують в автомобілях уже багато років — наприклад, у системах сприйняття для передових систем допомоги водієві. У випадку автомобілів із ШІ змінюється досвід користувача: функції стають помітними й безпосередньо доступними, а розробникам відкривається більше можливостей працювати з прискорювачами ШІ та інструментами розробки. Перші орієнтовані на клієнтів застосунки зосереджені на голосових помічниках і розмовних інтерфейсах. Водночас нові інструменти для розробників допомагають створювати менш помітні, але важливі рішення — зокрема дистанційну діагностику за допомогою ШІ та засоби спостережуваності для моніторингу, аналізу й обслуговування автомобільного програмного забезпечення протягом його життєвого циклу.

Перехід до автомобілів із ШІ відкриває для виробників напівпровідників нові джерела доходу.

«Перехід до так званих автомобілів із ШІ можна розглядати як наступне покоління автомобілів, визначених програмним забезпеченням», — сказала Пола Джонс, старша директорка автомобільного напряму в Infineon.

Традиційні автовиробники зараз працюють над такими автомобілями: ключові функції визначатиме програмне забезпечення на апаратній основі із зональних модулів керування, центральних обчислювальних блоків і стандартного зв’язку, доповнених функціями ШІ та оновленнями через бездротову мережу. Для виробників напівпровідників, як-от Infineon, це можливість постачати критично важливі апаратні й програмні компоненти — автомобільні мікроконтролери, Ethernet і сенсори.

Як саме інженери реалізовуватимуть ці зміни, поки не визначено. Різні автовиробники шукають власні підходи до спільних завдань.

Ставки на обчислювальну архітектуру

Одне з головних питань для нової галузі — наскільки централізованою має бути обчислювальна архітектура автомобіля. Зазвичай виробники обирають між двома підходами: централізованою системою з великими й потужними чипами або розподіленою архітектурою з компонентами, підібраними під конкретні завдання.

«Різні автовиробники роблять різні ставки», — сказав Міхал Сивінський, виконавчий віцепрезидент, директор із продуктів і маркетингу та генеральний менеджер напряму безпекових рішень в Arteris.

За його словами, результат стане зрозумілим за кілька років, коли обидва підходи достатньо довго працюватимуть у серійних автомобілях. Нині зарано визначати, який із них кращий: між ними триває своєрідне перетягування каната.

Обидва варіанти мають переваги й недоліки. «Автомобіль-сервер» робить ставку на максимальну обчислювальну потужність, пропускну здатність і використання доступного енергетичного бюджету, пояснив Сивінський. Це підхід «грубої сили»: можна створити потужні чипи й встановити в автомобілі кілька таких, щоб вони виконували роль центральних обчислювальних вузлів. Але централізація створює єдину точку відмови, навіть якщо систему проєктують з особливим акцентом на безпеку й захищеність.

Розподілена архітектура дає змогу підбирати для кожного завдання спеціалізований компонент і оптимізувати систему, замість того щоб використовувати однакові обчислювальні ресурси для всього. За словами Сивінського, це класичний вибір між одним універсальним рішенням і набором спеціалізованих.

Розробники також експериментують із різними типами чипів.

«Ще одна проблема — дедалі частіше графічні процесори використовують для завдань, для яких раніше їх не застосовували», — сказав Роб Фішер, директор із продуктового менеджменту в Imagination Technologies.

Раніше ШІ-обробку могли доручати нейронному процесору, а тепер для цього можуть розглядати графічний процесор. Такий підхід поки не є типовим і створює нові варіанти, які потрібно враховувати.

Потенціал для автомобілів із ШІ мають і чиплети.

«У Cadence ми бачимо в чиплетах новий спосіб постачати технології: вони дають змогу створювати чипи під конкретні застосування, а системи стають дедалі складнішими — ШІ працює всюди на периферії», — сказав Сильвен Гійє, технічний директор Secure-IC, компанії Cadence.

У роботах і автомобілях у різних місцях потрібні обчислення, інференс ШІ та функції безпеки. Використовувати ті самі чиплети в усій системі може бути економічніше. Гійє вважає, що вони відіграватимуть важливу роль у нових автономних системах із багатьма сенсорами.

Вузькі місця в роботі з даними й пам’яттю

Під час проєктування автомобілів із ШІ не менш важливо за вибір засобів обробки даних визначити, як ефективно передавати інформацію від сенсорів і систем зв’язку.

«Навантаження ШІ генерують більше даних, ніж будь-коли, і ефективне передавання їх до процесорів стає не менш важливим, ніж самі обчислення», — сказав Каразуба з Rambus.

Серед головних вузьких місць він назвав передавання даних, енергоефективність і довіру до системи. Автомобільна електроніка має забезпечувати потрібну продуктивність і водночас відповідати суворим вимогам до безпеки, захищеності й надійності протягом усього строку експлуатації автомобіля.

Сенсори ШІ постійно отримують нові дані, тож завдання полягає в пошуку потужніших рішень, які залишатимуться практичними за вартістю.

«Хмара точок — це набагато більше даних, які треба передати до центрального процесора, значно потужнішого за процесори традиційних електронних блоків керування. Як доставити ці дані?» — сказав Свен Копач, керівник напряму автономних автомобілів у Keysight Technologies.

Копач навів приклад камери заднього виду: коли водій вмикає задній хід, на екрані потрібно показати зображення, тож камера має отримати коротку команду на ввімкнення — приблизно 20 байтів. Після цього відеопотік рухається у зворотному напрямку. Для такого асиметричного зв’язку використовують SerDes, оптимізований для відповідних сценаріїв. В автомобільній промисловості виробник може прагнути заощадити навіть 10 центів на модулі. Важлива й кількість кабелів: автовиробники переходять на оптичний зв’язок, оскільки з’єднання кожного вузла з іншими через Ethernet потребувало б значного обсягу додаткової проводки.

Нові вимоги до навантажень змушують автовиробників переосмислювати, кому довіряти обробку даних. За словами Копача, виробники хочуть самостійно визначати, як саме обробляти дані, а не покладатися на «чорну скриньку». Наприклад, виробник першого рівня може продавати автовиробнику модуль обробки даних, але той прагне зберегти гнучкість у виборі способу його поєднання з іншими системами. Він також може більше довіряти новому гравцеві ринку, наприклад Nvidia, який має досвід обробки хмар точок і розпізнавання об’єктів.

Системи автомобілів із ШІ мають перевіряти дані сенсорів, рішення ШІ та оновлення для нетипових ситуацій і протягом тривалого строку експлуатації.

«Якщо автомобіль, можливо, їздитиме 20 років, технологія, встановлена в перший день, має залишатися в ньому, а системи ШІ до цього не звикли», — сказала Керрі Брауен, керівниця напряму автономних автомобілів у Keysight Technologies.

ШІ, яким користуються люди, постійно навчається й змінюється, але в автомобілі він має працювати правильно. Потрібно повторно перевіряти рішення й підтверджувати коректність усього циклу. Дані мають пройти весь шлях — від збору до використання в автомобілі; виробник має довести, що рішення, ухвалені на їхній основі, безпечні для людей, які на них покладаються.

Вимоги до даних і перевірки також підкреслюють проблему нестачі пропускної здатності та місткості пам’яті під час розробки автономних автомобілів. «Важлива наша здатність переміщувати й зберігати байти, щоб забезпечити ефективну роботу», — сказав Рахул Ріте, директор із систем автономного сприйняття в Rivian, на цьогорічному форумі JEDEC Automotive Electronics Forum. За його словами, поступове підвищення продуктивності потребує експоненційного збільшення обчислювальних ресурсів і пам’яті. Пропускна здатність і місткість пам’яті стають ресурсами, що обмежують розвиток автономного водіння й фізичного ШІ.

Строк служби автомобільних компонентів в епоху автомобілів із ШІ

Автомобільні чипи мають служити довше за компоненти в інших галузях, зокрема в центрах обробки даних. Тому автовиробники вже ухвалюють рішення щодо архітектури ШІ, зважаючи на тривалість її роботи.

Керрі Брауен навела як приклад перехід до автомобільного Ethernet і оптичного автомобільного Ethernet для внутрішнього зв’язку. Це може зменшити кількість окремих фізичних вузлів — зокрема реле й комутаторів. Якщо застосувати Ethernet і для магістральної мережі, і для периферійних пристроїв — керування сидіннями, електросклопідіймачів та інших електронних блоків, — їх можна об’єднати в одну IP-мережу. За словами Брауен, так галузь прагне прибрати частину фізичних компонентів автомобіля, щоб збільшити строк його служби.

Триваліша експлуатація автомобілів із ШІ також створює для автовиробників додатковий стимул продавати оновлення програмного забезпечення. «Виробники говорять навіть про довший строк служби платформи: майбутнім джерелом доходу для автомобілів, визначених програмним забезпеченням, можуть стати функції, доступні завдяки звичайним програмним оновленням. Вони хочуть, щоб платформа працювала довше», — сказав Копач.

Висновок

Перехід до автомобілів із ШІ визначатиме не стільки кількість ШІ в автомобілі, скільки надійність роботи всієї системи протягом строку її служби.

Оскільки програмне забезпечення й моделі змінюватимуться після початку виробництва, автовиробникам потрібно зберігати докази того, що кожне оновлення працює безпечно в різних версіях автомобіля й упродовж років експлуатації. Успішною стане архітектура, яку виробники зможуть масштабно впроваджувати, перевіряти, обслуговувати й фінансувати.

Підтримку систем протягом усього строку служби потрібно закладати ще на етапі розробки, але водночас передбачати можливість їх подальшого розширення. Інженерія за допомогою ШІ може пришвидшити розробку, однак результати мають залишатися відстежуваними й відтворюваними.

«ШІ докорінно змінює способи проєктування, реалізації, тестування, інтеграції та кваліфікації автомобільного програмного забезпечення», — сказав Нойкірхнер з Elektrobit.

Це може скоротити цикли розробки, підвищити продуктивність інженерів і спростити роботу зі складністю розробки автомобілів, визначених програмним забезпеченням. Але для цього програмне забезпечення й докази його коректної роботи мають залишатися відстежуваними, відтворюваними та контрольованими протягом усього життєвого циклу.

Він також застеріг від поширеної помилки програм SDV — вважати, що легкість розробки систем із нуля є підставою перебудовувати все. Складніше завдання — повторно використовувати наявні напрацювання, щоб зберегти комерційну доцільність і водночас контрольовано розвивати платформи, версії автомобілів, модельні роки й покоління. Така послідовність потрібна, щоб розробка автомобілів із ШІ була економічно життєздатною в масштабі.

Нагадаємо, аналіз соціальних мереж дає змогу досліджувати зв’язки між людьми, групами й організаціями, виявляти ключових учасників і простежувати поширення інформації та впливу.