芯片面積與算力
- 芯片面積的估算
IO neck 和 core neck 一般稱作 IO limited 和 core limited，
IO limited ：這個芯片的面積是因為IO個數限制（太多），而不得不做得那么大。core部分其實用不了那么大。這時面積計算就簡化為每邊IO個數的計算了。
Core limited：芯片面積是有core部分的決定的，IO沒有那么多
在Core limited情況下，die size的估算如下：
芯片面積 = core面積+ power ring面積 +PAD ring面積
core面積 = RAM面積 + 其他macro面積 + 標准單元面積
RAM面積 = RAM 自身的面積 + RAM power ring面積 + keepout面積 + mbist面積
RAM自身的面積可以通過memory compiler或者查datasheet得到，
有些RAM 可以不要power ring。如果要的話，按照power mesh的寬度 x RAM的長寬 x 2 = 面積
keepout + mbist 的面積一般是RAM自身面積的10%
其他macro的面積，比如PLL，ADC，DAC等，直接把面積加起來，再留3～5%的keepout面積就好了
標准單元的面積=（預估的gate count x 每個gate的面積）/ utilization
utilization與使用的金屬層數和設計的用途有關，簡單地計算方法:(個人認為這個只是一個經驗值，僅供參考。–ieee)
5層metal：50%
6層metal：60%
7層metal：70%
8層metal：80%
以上不包括power專用的金屬層
如果設計是多媒體芯片，一般可以增加3～5% utilizaion，如果是網絡芯片，則要減少3～5%
- 芯片算力
智能駕駛涉及人機交互、視覺處置、智能計划等，主旨是 AI 算法和芯片。追隨汽車電子化提速，汽車半導體加速生長，2017 年世界墟市周圍 288 億美元（+26%），遠高於整車銷量增速（
智能駕駛涉及人機交互、視覺處置、智能計划等，主旨是 AI 算法和芯片。追隨汽車電子化提速，汽車半導體加速生長，2017 年世界墟市周圍 288 億美元（+26%），遠高於整車銷量增速（+3%），占比最高的為功效芯片 MCU（66 億美元，占比 23%），隨后還包括功率半導體（21%）、傳感器（13%）等。
汽車半導體按品種可分為功效芯片 MCU（Microcontroller Unit）、功率半導體（IGBT、MOSFET 等）、傳感器及其他。遵照Strategy Analytics，正在以前燃油汽車中，MCU 價格量占比最高，為 23%；正在純電動車中，MCU 占比僅次於功率半導體，為 11%。DIGITIMES 預測，功效芯片 MCU周圍希望從2017 年 66 億美元穩步擢升至 2020 年 72 億美元。
追隨智能駕駛滲入率擢升，世界芯片巨頭紛紛進軍汽車財產，推出具備 AI 架構才智的主控芯片。主控芯片墟市周圍希望火速生長，IHS預測 2020 年可達 40 億美元。
主控芯片巨頭擁有較強的 AI 架構上風，功效芯片廠商擁有富厚的汽車財產鏈履歷，兩大陣營之間吞並收購及定約集成頻發。截至目前，英偉達已與世界 370+整車廠、一級供應商完成集成；英特爾收購Mobileye切入汽車財產；高通曾妄圖收購恩智浦等。
智能駕駛涉及人機交互、視覺處置、智能計划等，AI 算法和芯片是主旨。據恩智浦統計，目前一輛高端汽車仍然搭載橫跨 1 億行代碼，遠超飛機、手機、互聯軟件等，將來追隨自動駕駛的滲入率及級別擢升，汽車搭載的代碼行數將透露指數級伸長。自動駕駛軟件架構量仍然到達 10 個 TOPS（Tera Operations Per Second，萬億次操作每秒）量級。以前汽車 MCU 的算力難以滿意自動駕駛汽車，GPU、FPGA、ASIC 等 AI 芯片進入汽車墟市。
世界無人駕駛指導者包括谷歌百度特斯拉奧迪等，從這些廠商的自動駕駛主控模塊的 SoC 芯片架構或可一窺汽車芯片發達傾向。
系列FPGA，采用英飛凌的Aurix系列MCU主動CAN或FlexRay收集的通訊接口。
百度 Apollo：恩智浦/英飛凌/瑞薩MCU+賽靈思FPGA/英偉達 GPU。百度無人駕駛樣車采用 IPC（Industrial Personal Computer，工控機）計划，但工控機的體積和功耗難以滿意量產化，所以百度也推出了適合於量產的域控制器嵌入式計划。將各個傳感器的原始數據接入到 Sensor Box 中，正在 Sensor Box 中完結數據的統一，再將統一后的數據傳輸到架構平台進步行自動駕駛算法處置。百度自動駕駛專用架構平台 ACU（Apollo Computing Unit）界說了三個系列產物：MLOC（高精定位，MCU）、MLOP（高精定位+境況感知，MCU+FPGA）、MLOP2（高精定位+境況感知+計划計划，MCU+GPU）。
特斯拉：從Mobileye ASIC到英偉達GPU。2014年特斯拉發表Autopilot 1.0，搭載1個前置攝像頭、1個后置倒車攝像頭（不涉及輔助駕駛）、1個前置雷達、12個超聲波傳感器，視覺芯片采用MobileyeEyeQ3，主控芯片采用NVIDIA Tegra 3。2016年晚特斯拉發表Autopilot 2.0，搭載3個前置攝像頭（區別視角廣角、長焦、中等）、4個側邊攝像頭（左前、右前、左后、右后）、1個后置攝像頭、1個前置雷達（加強版）、12個超聲波傳感器（傳感隔絕推廣一倍），主控芯片采用NVIDIADrive PX 2，處置速率為Autopilot 1.0的40倍。
奧迪：Mobileye ASIC+英偉達GPU+Altera FPGA+英飛凌MCU的多芯片集成計划。全新奧迪A8公布了zFAS控制器計划。zFAS共有四塊高本能的處理器：1）Mobileye的EyeQ3控制視覺音響處置，包括交通符號識別、行人識別、碰撞指引、車道線）英偉達的Tegra K1 SoC控制360°環顧影像；3）Altera的Cyclone 5 FPGA控制傳感器統一、輿圖統一、輔助停車等；4）英飛凌的Aurix系列MCU用於交通擁擠控制、輔助駕駛等。
A8的架構平台架構正在汽車主控芯片界限，GPU 仍將維持通用汽車主控芯片的主流身分，FPGA主動有用填補，ASIC 將成終極傾向。當古人為智能及智能駕駛算法尚不決型，GPU 主動通用加速器，估計仍將正在相當長一段時候內維持汽車主控芯片的主流身分；FPGA 主動硬件加速器，將成為 GPU 的有用填補；假如全面或個別智能駕駛算法得以固化，ASIC 將成為最優性價比的終極選擇。
Drive CX：操縱先輩3D導航、高分別率數字儀表組、天然語音處置及圖像處置完成駕駛輔助功效。Drive CX的內核是基於Maxwell架構的Tegra X1 SoC，設為Tegra K1 SoC。DRIVE CX的組合功效包括：1）天然發言處置，通過語音識別完結所在盤問、調用相干人等功效；2）3D導航和音響文娛，為遠程行使供應高分別率、高幀率的圖形顯示；3）所有字儀表組，通過儀表組或抬頭顯示HUD供應富厚的圖形顯示；4）圍繞視覺，操縱龐雜的運動光復布局（SFM）本事和先輩的拼接本事，改觀魚眼鏡頭的圖像襯托、削減重影景色，在模擬環境設計一輛虛擬汽車，完成逼線）對接Android Auto，具有Android智高手機或iPhone的駕駛員可能輕松訪問移動築設，與輿圖、查找和音笑等行使實行互動。
將深度學習、傳感器統一和圍繞視覺相維系，力圖調動駕駛體驗。Drive PX的組合功效包括：1）傳感器統一，可能統一來自12個攝像頭、激光雷達、毫米波雷達和超聲波傳感器的數據；2）架構機視覺深度神經收集，實用於運轉DNN（DeepNeural Network，深度神經收集）模型，可完成智能檢測和跟蹤；3）端到端高清圖，可火速創築更新高清圖；4）軟件包DriveWorks，蘊涵了可供參考的運行庫模塊。
2017Q1英特爾攻克世界CPU行業的墟市份額為80%。近年跟着智高手機的振起與幼我電腦墟市的景氣消浸，芯片主業收入增速彰彰低落，公司貿易收入被三星電子超越。公司曾試驗坐蓐了手機處理器但最終發揮退步，並不得不遣散了控制該營業的部分。近年來，英特爾通過大批收購踴躍構造無人駕駛、物聯、人為智能、VR等新興界限，締造事跡的新伸長點，力爭完成從以前芯片創新商向多元處置計划供應商轉型。
世界視覺ADAS指導者。Mobileye是世界視覺ADAS墟市指導者之一，駕馭ADAS墟市80%份額，具有富厚的視覺ADAS產物。Mobileye的專有軟件算法和EyeQ芯片能對視覺音響實行詳明明白並預測與其他車輛、行人、自行車或其他阻滯物的能夠碰撞，還也許檢測道道標幟、交通符號和交通訊號燈。截至2017年晚，Mobileye的產物仍然被用於27個整車廠的313款車型，當年出貨量870萬顆。2017年3月英特爾以153億美元收購Mobileye，打造英特爾車隊。車隊將包括各式汽車品牌和車型，以呈現其多功效性和適當性。L4級車輛將被計划正在美國、以色列和歐洲實行測試。
自動駕駛FPGA芯片仍然量產。目前世界FPGA墟市組合被Xilinx和Altera瓜分，合計占據近90%的墟市份額，合計專利到達6000多項。Altera的FPGA產物共有四大系列，離別是頂配的Stratix系列（近萬美元）、本錢與本能平均的Arria系列（2000~5000美元）、便宜的Cyclone系列（10~20美元）、以及MAX系列CPLD。英特爾2015年發布完結對Altera的收購，幫幫高速伸長的數據核心與IoT營業。
正在汽車界限，高通供應的處置計划包括：1）車載資訊制造，為汽車優化造訂的蜂窩處置計划；2）駕駛數據平台，智能收羅和明白來自區別汽車傳感器的數據，使汽車完成精准定位，監控和研習駕駛形式，感知方圓境況，仍然正確與表界共享此平台的音響；3）資訊文娛，供應3D導航、正在線媒體播放和駐車輔助幫幫，以及語音、人臉和終端識別等功效；4）電動汽車無線充電，推出Qualcomm Halo WEVC無線充電處置計划。
高端（High）和頂級（Premium）計划。極簡計划可能幫幫3個顯示屏，包括音響文娛制造、儀表和抬頭顯示（HUD）；高端層級可能幫幫多達4個顯示屏，副駕駛或后座文娛可能具有只身的屏幕，同時還幫幫頂級音頻、低時延無線傳輸高清視頻、環顧處置，深度學習與架構機視覺處置可分別相近的阻滯物和行人；頂級計划可能幫幫多達6個顯示屏，包括儀表、音響文娛制造、HUD、副駕駛、后座（兩個區此表屏幕）。2017年CES展上，參展的瑪莎拉蒂硬件上搭載定造的驍龍汽車處置計划，包括驍龍汽車級處理器、Gobi3G/4G LTE無線調造解調器、Wi-Fi和藍牙模塊等。另一輛參展車克萊斯勒Portal，裝置了松下車載文娛觀點制造，此制造將以最新版本的安卓汽車以及高通公司驍龍芯片為作事根源。
汽車處理器高通推出車聯芯片組，幫幫 LTE 及 DSRC 車聯驍。驍龍 X5 LTE 幫幫 LTE 車聯，速率可達 4 類，下行速度為 150 Mbps，上行速率為 50 Mbps。驍龍 X12 LTE 幫幫速率高達10 類，幫幫下行速度高達 60 MHz 3x CA（450Mbps）到收集上行鏈道中的 40MHz 2x CA（100Mbps）。驍龍 X16 LTE 調造解調器幫幫高達 1 Gbps 的峰值下載速率，有幫於滿意下一代智能聯汽車的連結需乞降行使案例，包括高清輿圖更新、及時交通和道況音響的連結導航、軟件升級、Wi-Fi 熱門和多媒體流。別的，高通於 2017 年 9 月推出了基於第三代集成伙伴方案（3GPP）版本 14 楷模的世界首款蜂窩車到車（C-V2X）商用途置計划，高通9150 C-V2X 芯片組。該芯片組包括運轉智能交通制造（ITS）V2X 貨倉的行使途理器以及硬件娛樂模塊（HSM），估計正在 2018 年下半年上市，最早於 2019 年完成量產並向車廠供貨。C-V2X 同時幫幫 DSRC 和 LTE 通訊，為車輛供應方圓境況音響、非視距（NLOS）場景下的音響。
2016年世界車載MCU裝置量超25億，均勻每輛汽車裝置25~30個MCU。2016年世界汽車MCU墟市TOP5離別為恩智浦（14%）、英飛凌（11%）、瑞薩電子（10%）、意法半導體（8%）、德州儀器（7%）。比擬於消費芯片及日常工業芯片，汽車芯片的作事境況更為卑劣：溫度范圍可寬至-40~155℃、高振動、多粉塵、電磁作梗等。因為涉及人身娛樂題目，汽車芯片對待牢靠性及娛樂性的央浼也更高，日常計划壽命為15年或20萬公里。“車規級”芯片必要原委苛苛的認證流程，包括牢靠性尺度 AEC-Q100、質地控制尺度 ISO/TS 16949、功效娛樂尺度 ISO26262 等。一款芯片日常必要 2~3 年時候完結車規認證並進入整車廠供應鏈；而一朝進入之后，日常也能具有長達 5-10 年的供貨周期。高娛樂與高牢靠性尺度、長供貨周期、與中下游零部件廠商和整車廠許久的集成合聯是目前汽車芯片式樣安寧的組合理由。
以前功效芯片廠商正在維持原有份額的根源上，踴躍拓展主控芯片，如恩智浦Bluebox、英飛凌Aurix、瑞薩R-Car等；2）功效芯片廠商之間通過吞並收購整合上風，如恩智浦收購飛思卡爾、英飛凌妄圖收購意法半導體等；3）半導體巨頭亦欲望通過收購功效芯片廠商獲取車載本事及渠道履歷，如英特爾收購Mobileye，高通曾妄圖收購恩智浦等。恩智浦：供應完備汽車半導體處置計划，Bluebox 平台幫幫 L4 級自動駕駛。
和MPU、車載收集、媒體和音頻處置、智能電源驅動器、能源與電源控制、傳感器、制造根源芯片、駕駛員輔助收發器、汽車娛樂等。
是一款自動駕駛開荒平台，集成了S32V234汽車視覺和傳感器統一處理器、S2084A嵌入式架構處理器、S32R27雷達微控制器。BlueBox可完結多傳感器統一（毫米波雷達、視覺、激光雷達、車聯），撐持L4級自動駕駛，功耗幼於40W，算力達90,000 DMIPS（Dhrystone Million Instructions executed Per Second，百萬條指令每秒）。視覺芯片：
道攝像頭。可用於前視攝像頭、后視攝像頭、環顧制造、傳感器統一制造等，能及時3D築模，架構才智為50GFLOPs。同時，S32V234芯片預留了幫幫毫米波雷達、激光雷達、超聲波的接口，可完成多傳感器數據統一，最高可幫幫ISO26262ASIL-C
雷達處理器，采用兩個e200z7 32位CPU和兩個32位鎖步形式e200z4，也許幫幫自適當巡航控制、智能大燈控制、車道偏離警備和盲點探測等功效。
ADAS功效。汽車電子構造：英飛凌汽車半導體產物包括車身半導體、汽車娛樂、底盤總成、動力總成、攙和動力汽車和電動車、有源天線等。
自動駕駛域控制器，可完結傳感器信號統一（雷達、攝像頭、超聲波和激光雷達）、架構最佳駕駛政策，並觸發汽車中的推行器，幫幫加強型ADAS功效，如交通輔助、自立避障等。視覺芯片：可完成車道偏離預警、前向碰撞預警、交通符號識別、行人識別等77GHz長途雷達制造，采用SiGe（硅鍺）本事保障高頻功效和耐用性，可用於避撞制造；2）24GHz近/中程雷達制造，同樣采用SiGe（硅鍺）本事，可用於盲點監測制造。車內
攝像頭芯片：英飛凌推出3D圖像傳感器芯片Real3系列產物，采用遨游時候（ToF）相機衡量3D境況，可識別駕駛員行徑並將此音響傳達給ADAS，還可能擢升HMI體驗如手勢識別等。
MCU和SoC，R-Car平台幫幫L4級自動駕駛。汽車電子構造：瑞薩汽車半導體產物包括片上制造電源控制、電池控制、功率器件、通訊器件、視頻和顯示等。自動駕駛平台：瑞薩推出自動駕駛，采用ARM CPU和PowerVR GPU，可擴展的硬件平台可包括初級（R-Car E系列）、中級（R-Car M系列）及高級（R-Car H系列），幫幫多種開源軟件（安卓、QNX、Linux、Windows、Genivi等）。尚有車表攝像頭芯片（R-Car V系列）、車內攝像頭芯片（R-Car T系列）、智能座艙芯片（R-Car D系列）、車聯芯片（R-Car W系列）等。
ADAS產物包括視覺、雷達、車聯。汽車電子構造：意法半導體的汽車半導體產物包括高級輔助駕駛制造、車身娛樂制造、底盤和娛樂制造、新能源汽車、文娛制造、移動辦公、動力制造、通訊和收集等。視覺芯片：可用於前視、后視、側視、以及車內攝像頭的信號處置。意法半導體與集成開荒EyeQ系列芯片，控制芯片創新、專用存儲器、高速接口電道和制造封裝計划，以及總體娛樂架構計划。雷達芯片：
77GHz長途雷達制造，STRADA770單芯片收發器，可包括76-81GHz，可用於自適當巡航ACC、自動駕駛AEB、碰撞預警FCW、換道輔助LCA、行人檢測PD等功效；2）24GHz短程雷達制造，STRADA431芯片，蘊涵一個發射器和三個領受器，實用於盲區檢測BSD、換道輔助LCA、停車輔助PA、倒車側方檢測RCTA、碰撞緩解造動CMB等。車聯芯片：基於V2X處置計划，意法半導體和以色列V2X廠商Autotalks於2014年入手下手集成研發V2X芯片組。正在2018CES上展出的V2X處置計划整合了意法半導體的Telemaco3車載音響辦公平台和Autotalks的CRATON2芯片組。
ADAS SoC處置計划。汽車電子構造：德州儀器的汽車半導體產物包括高級輔助駕駛制造、音響文娛制造與儀表組、車身電子裝配與照明、HEV/EV和動力制造等。自動駕駛平台：德州儀器組合產物是TDAx系列，包括TDA2x、TDA3x、TDA2Eco三款SoC，基於異構硬件和通用軟件架構，可供應可擴展的盛開式ADAS處置計划。TDA2x於2013年10月發表，組合面向中到中高級墟市，擺設了2顆ARM Cortex-A15內核與4顆Cortex-M4內核、2顆TI定浮點C66xDSP內核、4顆EVE視覺加速器主旨，以及ImaginationSGX544GPU，組合行使於前置攝像頭音響處置，包括車道報警、防撞檢測、自適當巡航以及自動停車制造等。TDA3x於2014年10月發表，組合面向中到中初級墟市，其縮減了包括雙核A15及SGX544GPU，組合行使正在后置攝像頭、2D或2.5D環顧等，可幫幫車道線輔助、自適當巡航控制、交通符號識別、行人與物體檢測、前線防碰撞預警和倒車防碰撞預警等多種ADAS算法。傳感器芯片：包括攝像頭芯片（前視、后視、側視、環顧）、雷達芯片（長途、短程、多形式）、掃描激光雷達芯片、超聲波芯片，以及傳感器統一芯片等。
汽車從“功效機”進化為“智能機”，從“汽車電子”到“無人駕駛”。戰術看好智能駕駛財產鏈中汽車芯片為個中的主旨元器件。從世界范圍看，構造汽車芯片財產的巨頭公司包括：英偉達、英特爾、高通等；潛正在的吞並收購包括：英飛凌等。國內公司從車載文娛制造等娛樂較低的產物入手，希望漸漸從后裝滲入至前裝、從國產整車廠滲入至合伙車廠。
參考鏈接：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e9b181a0100ykh8.html
https://www.sigemadan.com/xingyexinwen/2176.html