Перспективы развития автомобильной памяти

Перспективы развития автомобильной памяти

Выпуск 5(6729) от 11 марта 2021 г.
РУБРИКА: АВТОМОБИЛЬНАЯ ЭЛЕКТРОНИКА

Развертывание автономных транспортных средств (АТС) происходит медленнее, чем ожидалось. Переход к этому перспективному варианту затормозился из-за пандемии – ​люди не решались пользоваться услугами совместных поездок и общественным транспортом. При этом существует фактор ускорения роста – ​оцифровка салона машин, которая также будет способствовать росту спроса на схемы памяти, поскольку автомобили чем дальше, тем больше превращаются в «серверы на колесах».

За последние месяцы ожидания в области перспектив развития систем автономного вож-дения снизились – ​Tesla временно отказалась от продвижения полностью автономных ТС и сосредоточилась на сегменте перспективных систем помощи водителю (ADAS). Указывается, что сейчас АТС второго и третьего уровней автоматизации (L2 и L3), оснащенные ADAS, обладают наибольшими возможностями роста. Предпочтительные функции – ​адаптивный круиз--контроль, удержание полосы движения, автоматическое торможение и системы мониторинга водителя. В целом рынок в 2021 г. будет достаточно динамичным, но не столько в отношении повышения автономности ТС, сколько с точки зрения цифровизации салона машины.

В долгосрочной перспективе по-прежнему ожидается, что сфера АТС будет ориентирована в основном на предприятия, которые могут позволить себе связанные с этим расходы. Это, например, операторы услуг роботакси и дальних грузовых перевозок. При этом по-прежнему будет наблюдаться бурный рост объемов генерируемых автомобилями данных. Ожидается сдвиг в сторону централизации автомобильных вычислений.

Информационная и вычислительная нагрузка возрастает не только и не столько из-за бортовых информационно--развлекательных систем. Машины выполняют все больше вычислений, поскольку транспортное средство, автономное или иное, эволюционирует в сторону большего взаимодействия с окружающей средой, а также экосистемой поставщиков услуг и поставщиков, которые предоставляют определенные функции, расширяющие возможности автономности.

Большая часть вычислений в транспортных средствах ориентирована на работу в тандеме с внешними системами, такими как GPS-спутник (внешняя навигация) и бортовая инерциальная система навигации. Существуют комбинированные алгоритмы, позволяющие увеличить быстродействие подобной системы в целом. Однако есть вероятность, что автомобиль будет отключен от внешних систем навигации из-за погодных условий или по другим причинам. Например, лидар может дать сбой или неожиданно «ослепнуть», но инерциальная навигационная система автомобиля никогда не «ослепнет» – ​на нее не влияет внешняя среда.

Для автономной работы этим системам требуются собственные вычислительные мощности и память, а внутри транспортного средства также должна быть определенная сегментация. Система управления транспортным средством должна быть полностью изолирована в замкнутом контуре так, чтобы посторонние не могли получить доступ к ней.

Сегментация автомобильных систем означает, что потребности в памяти будут несколько отличаться в зависимости от архитектур, используемых на других рынках, таких как мобильные устройства и Интернет вещей. В самих автомобилях произошел переход к более унифицированному подходу, к полностью изолированным системам с собственной памятью (например, флэш-память для информационно--развлекательной системы).

Для информационно--развлекательных систем на картах памяти, емкость которых увеличивается, возрастает потребность в архитектуре, объединяющей как вычислительные ресурсы и память, так и различные интерфейсы, включая eMMC и UFS. Современный автомобиль становится «сервером на колесах». В информационно--развлекательных системах используются не только твердотельные накопители (SSD) на основе флэш-памяти NAND-типа, появился так же спрос на другие типы энергонезависимой памяти (NVM) – ​благодаря «транспортировке как бизнесу услуг», где существует огромный объем данных для постоянной обработки. Уже появились автомобили, которые на самом деле являются центрами обработки данных – ​«ЦОД на колесах».

Хотя некоторые функции АТС связаны с системами связи в реальном масштабе времени, существуют также сценарии, при которых они накапливают терабайты данных в течение нескольких дней, например для целей управления автопарком. Это приводит к необходимости в -какой-то момент выгружать накопленные данные на внешние носители.

Современные автомобили характеризуются емкостью памяти основных систем в сотни гигабайт (рис. 1) и общей емкостью памяти в терабайты. При этом ожидается, что к 2027 г. для машин четвертого и пятого уровней автоматизации (L4 и L5) потребуется емкость памяти порядка экзабайта.



Источник: Western Digital

Рисунок 1. Основные кластеры потребления схем памяти и их емкость

* V2X (vehicle-to-everything) – система обмена данными по радиоканалу (беспроводной сети) между автомобилем, другими автомобилями и объектами инфраструктуры дороги, например со знаками дорожного движения или светофорами.

** ЧМИ – человеко-машинный интерфейс.


Но даже на уровнях автоматизации L2 и L3 существует много подсистем, генерирующих информацию, которая должна отображаться как часть более крупных субкластеров. Даже без возможности самостоятельного вождения по всему автомобилю могут быть распределены системы с терабайтами данных. Сейчас все основные производители комплектного оборудования (ОЕМ) устанавливают в автомобили дисплеи большего размера, причем дисплей может быть не один. По мере того, как расширенные функции постепенно становятся стандартными для автомобилей более низкого уровня, требования к памяти и хранилищу данных будут расти.

Повышение автономности и оцифровка кабины ведут к переходу от фрагментированной архитектуры с отдельными электронными блоками управления (ЭБУ) к единому доменному контроллеру. Разработчики будут все чаще обращаться к многокристальным модулям, объединяющим в одном корпусе схемы памяти и хранилище данных, а ИС ДОЗУ с низким энергопотреблением будут заменяться графическими схемами шестого поколения (GDDR6) – ​по крайней мере для некоторых приложений. В то же время известные технологии, такие как флэш-память NOR-типа, по-прежнему играют роль в поддержке возможностей быстрой загрузки, чтобы удовлетворить ожидания водителей в отношении мгновенного включения при повороте ключа в замке зажигания.

Большую проблему представляет собой энергопотребление: для создания «ЦОД на колесах» требуется большой объем вычислений, значительно превышающих уровень 600 тера (1012) операций в секунду, для чего может потребоваться до 1000 Вт потребляемой мощности. Дело не только в процессорах, но и в памяти. Энергопотребление становится еще более важным для полностью электрических транспортных средств и создает проблему управления температурным режимом.

Соответственно, требуются подходы, обес-печивающие возможность компромиссов между потребляемой мощностью и производительностью. Это достигается за счет использования энергосберегающей памяти, такой как ДОЗУ с низким энергопотреблением типа LPDDR4X. Между тем более продвинутые режимы обработки обеспечивают соразмерное повышение энергоэффективности, что очень важно для АТС, на которых работают энергоемкие высокопроизводительные приложения с поддержкой ИИ. Предполагается, что в ближайшей и более отдаленной перспективах спрос на флэш-память NAND-типа для автомобильных применений будет расти (рис. 2). Это обусловлено возможностью существенного увеличения емкости схем памяти этого типа, их энергонезависимостью и отработанностью технологии.



Источник: Western Digital

Рисунок 2. Прогноз темпов роста спроса на флэш-память NAND-типа по общей емкости


Как отмечают отраслевые специалисты, отчетливо прослеживается тенденция кластеризации: критически важные данные будут сегментированы от бортового развлекательного контента, для повышения эффективности будут использоваться общие пулы данных.

Все больше внимания уделяется вопросам безопасности. Сегодня в автомобилях используется все большее число систем, от ADAS до бортовых компьютеров и дисплеев, обеспечивающих повышение спроса на ДОЗУ, GDDR6, флэш-память NAND-типа. Происходит сдвиг к встраиваемым NVM и SSD.

Наблюдается сдвиг в сторону более целостного взгляда на архитектуру. Вместо того чтобы иметь несколько дискретных eMMC или устройств UFS в системе, существует тенденция перехода к более консолидированному централизованному подходу к хранению данных.

Автопроизводители начинают переходить на SSD для хранения информационно--развлекательных данных, в том числе и потому, что цены на эти приборы снижаются до точки, когда в их интеграции появляется экономический смысл. Имеют значение и другие факторы, такие как ударо- и теплостойкость. Например, магниторезистивные ОЗУ (MRAM) выдерживают экстремальные температуры и потенциально могут заменить флеш-память NOR-типа в некоторых приложениях.

В целом при выборе автомобильных схем памяти необходимо учитывать множество компромиссов, что означает нахождение баланса между емкостью ИС ЗУ, надежностью и долговечностью. Схемы памяти также должны работать с множеством других развивающихся технологий, используемых в автомобилях, включая протоколы связи и интерфейса, такие как Ethernet и протокол управления передачей TCP, которые составляют сетевой аспект «сервера на колесах», поддерживают внешний трафик данных в краевые приложения, где требуется дополнительная обработка, и ИИ.

Память и вычисления в транспортных средствах и окружающей инфраструктуре должны будут соответствовать быстродействию и пропускной способности сетей и средств связи 5G в реальном масштабе времени, а также требованиям приложений машинного обучения. Обучающая часть автомобильной экосистемы опирается на высокопроизводительные ЦОД, которые также нуждаются в памяти. Возможность подключения к сетям в целом станет ключевым компонентом автономного вождения для предоставления обновлений в реальном масштабе времени (в т. ч. в условия движения), а также для улучшения алгоритмов.


Hilson Gary. Busy Road Ahead for Automotive Memory. EE Times, February 8, 2021: https://www.eetimes.com/busy-road-ahead-for-automotive--memory/


ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ

Выпуск 24/25 (6748/6749) от 23 декабря 2021 г. г.
Выпуск 23(6747) от 25 ноября 2021 г. г.
Выпуск 18(6742) от 16 сентября 2021 г. г.
Выпуск 17(6741) от 02 сентября 2021 г. г.