Imagination Technologies：面向智能驾舱，打造高安全GPU与AI融合计算架构

Imagination Technologies：面向智能驾舱，打造高安全GPU与AI融合计算架构

随着汽车智能化程度不断提高，电子架构正朝着集中化方向发展，智能座舱与ADAS等功能对GPU算力和AI推理能力提出更高要求，同时系统还需满足功能安全、长效周期、软件定义等多重挑战。

2025年9月12日，在盖世汽车主办的第五届汽车芯片产业大会上，Imagination Technologies技术总监艾克从汽车电子架构演进趋势出发，深入分析了当前智能驾舱与ADAS系统对算力、安全性与灵活性的新需求，并分享了ImaginationTechnologies在GPU与AI融合计算、功能安全、硬件虚拟化等领域的创新解决方案与落地实践。

艾克聚焦于智能驾舱与ADAS对高算力、高安全及长生命周期技术的需求，重点介绍了Imagination Technologies推出的GPU与AI深度融合计算架构。该方案通过将图形渲染与AI计算在硬件层面紧密集成，实现内部数据高效交互，大幅减少对外部存储的访问和带宽依赖，显著提升能效与算力密度。此外，提出分布式安全校验机制，对比其前一代产品在仅增加约10%面积的前提下实现功能安全，避免传统双核锁步带来的资源浪费。架构还支持硬件虚拟化，可动态分配算力至仪表、娱乐与ADAS等不同域，实现多系统隔离与资源灵活调度。

目前，该架构已应用于瑞萨R-Car等平台，支持从0.25T到200TOPS的算力配置，并具备对BF16、FP8等新兴数据格式的高效支持。艾克表示，展望未来，ImaginationTechnologies将继续深化GPU与AI的融合设计，推动软件定义驾舱发展，通过与OEM合作实现技术迭代，支持更高效、更安全的智能汽车计算平台。

艾克| Imagination Technologies技术总监

以下为演讲内容整理：

汽车智能化演进带来算力与安全新挑战

艾克认为，当前汽车电子发展呈现出三大趋势。首先，智能驾舱功能日益丰富，数字化仪表、多屏互动、娱乐信息系统等均需强大的图形渲染与AI处理能力。其次，电子电气架构持续集中化，原属于多个域控制器的任务（如毫米波雷达、激光雷达、摄像头数据处理）正逐步整合至中央计算单元，对多任务并行处理提出更高要求。第三，软件定义汽车成为主流，OEM厂商通过OTA持续更新车辆功能，因此硬件需具备足够的灵活性以适应长期软件迭代。

图源：Imagination Technologies

此外，汽车产品生命周期可长达12年，在此期间，AI算法和算力需求仍在快速演变。“从CNN到Transformer、Diffusion模型，算法效率不断提升，如何设计一种能够适应长周期内技术变化的硬件方案，是我们持续思考的方向。”艾克强调。

GPU+AI融合架构：实现高性能与低功耗的统一

为应对上述挑战，ImaginationTechnologies提出“GPU+AI”融合计算架构。该架构将图形渲染与AI推理在硬件层面紧密结合，通过统一计算单元（Unified Compute Cluster）实现高效协同。

艾克详细介绍了这一架构的技术优势：在传统方案中，GPU与AI模块往往相对独立，数据交互需通过外部DDR内存，带来较高延迟和带宽占用。而ImaginationTechnologies的创新设计使GPU与AI计算单元可直接在内部完成数据交换，显著提升吞吐效率，降低延迟和系统功耗。该架构可提供高达200 TOPS（INT8）的AI算力，相比上一代产品单位算力密度提升3.6倍，同时支持BF16、FP8、FP4等多种数据格式，适配不同精度与能效要求的场景。

在软件层面，ImaginationTechnologies提供完整的工具链支持，包括底层计算库、标准编程接口（如OpenCL）以及编译器框架（如TVM），帮助开发者高效部署AI模型，实现软硬件协同优化。

功能安全与硬件虚拟化：满足汽车最高安全与集成需求

除了算力，功能安全同样是汽车芯片设计的核心。艾克重点分享了ImaginationTechnologies在功能安全方面的突破——分布式安全架构。

与传统双核锁步方案相比，该架构不会因冗余设计导致面积或性能成倍增长。其通过对GPU内部不同模块实施分级安全策略，在ECC校验、奇偶校验、双核锁步等不同级别上实现精准防护，最终仅以10%的面积开销实现ASIL-B/D级别功能安全要求。“这不仅显著降低成本，也保证了系统的高性能输出，”艾克补充道。

另一方面，随着域融合成为趋势，单一芯片需同时支持仪表、娱乐、ADAS等多个系统。ImaginationTechnologies通过硬件虚拟化技术，实现对算力的灵活分配与隔离。例如，一颗具备1 TOPS算力的芯片可动态划分为0.25T用于仪表渲染、0.75T用于娱乐系统，各域之间互不影响，即使某一系统发生故障也不会波及关键驾驶功能。

“硬件虚拟化不仅提升了资源利用率，也降低了系统部署的复杂度和成本，真正支持软件定义汽车的实现，”艾克表示。

图源：Imagination Technologies

案例分享：与瑞萨电子合作推进车载芯片创新

艾克以ImaginationTechnologies与瑞萨电子的合作为例，介绍了其IP在车载芯片中的实际应用。瑞萨旗下R-Car系列芯片采用了ImaginationTechnologies具备功能安全和高性能的GPU IP，最高配置可达1 TFLOPS浮点算力，同时也可灵活配置0.25T版本，适应不同车型需求。

该方案支持多核扩展与功耗优化，在满足高性能图形与AI处理的同时，也兼顾了能效控制与模块化设计，目前已应用于智能座舱和ADAS系统中。

共建开放生态，推动汽车计算架构持续演进

在演讲最后，艾克强调，ImaginationTechnologies将持续投入GPU与AI融合架构的研发，并与行业伙伴共同推动汽车计算平台向更高效、更安全、更开放的方向发展。“我们不仅提供IP，更致力于打造一个可扩展、软件定义的解决方案生态，帮助车企和Tier1厂商应对未来十年汽车电子的挑战。”

ImaginationTechnologies已推出多代支持汽车功能安全的GPU产品，其新一代架构不仅显著提升算力与能效，也已在多家全球主流芯片企业的产品中实现量产落地。

（以上内容来自Imagination Technologies技术总监艾克于2025年9月12日在第五届汽车芯片产业大会发表的演讲。）

（本文来自于盖世汽车Gasgoo）

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