RISC-V与等待多时的汽车市场
risc-v与等待多时的汽车市场
汽车作为半导体当下最火热的赛道，成了几乎所有半导体公司都想要开辟的市场。但车规认证周期长和供应链等问题，导致了产品发布频率高却少见实物的现象。也正是这些原因，不少人都认为risc-v作为新兴架构，估计还要酝酿一段时间才能迈入汽车市场。然而事实上，risc-v已经开始在其中崭露头角了。
瑞萨rh850/u2b
作为汽车半导体巨头之一的瑞萨，近年来在risc-v上可谓动作频频，先是在去年宣布采用晶心科技32位risc-v cpu内核ip用于其预编程的assp（专用标准）产品，随后在今年4月宣布与sifive合作，借助sifive的risc-v核心ip授权打造面向汽车的半导体方案。
不过2022年将至，瑞萨反倒是率先借助日本半导体公司nsitexe推出了集成risc-v协处理器的汽车mcu rh850/u2b。基于28nm制程的rh850/u2b集成了8个400mhz的g4mh cpu核心，主打高性能、高能耗比和免干扰，适用于区域控制ecu、域控制ecu、通信网关和车辆运动应用。
rh850/u2b原理图 / 瑞萨
不过该mcu上最大的特色就是来自nsitexe的dr1000c，一个基于risc-v的并行协处理器。nsitexe是从日本电装拆分出来的半导体ip公司，致力于数据流处理器（dfp）的开发。据nsitexe声称，dr1000c是首个达到iso26262 asil d安全要求等级的risc-v处理器，也从sgs-tüv获得了对应认证。可能也正是因为车规认证和上市时间的考量，瑞萨选择率先以这颗mcu打入risc-v市场。
dr1000c已经具备向量扩展，加上多线程机制的助力，非常适合作为协处理器来卸载汽车mcu的重度运算负载，比如实时建模和传感器数据处理等。通过加入dr1000c，mcu可以处理模型预测控制等高级算法，用于满足欧洲eu7排放法这类的环保条约。
耐能kl530
除了区域控制和域控制外，自动驾驶也是压在汽车芯片肩上的高要求应用之一。多传感器融合、自动预警对汽车芯片的算力提出了极高的要求，risc-v虽然已经在相关的ai加速器领域成绩斐然，但汽车市场上又表现如何呢？
专注于ai soc开发的初创企业耐能，也在今年11月发布了基于risc-v的自动驾驶芯片kl530。耐能的第一代soc kl520采用了双cortex-m4的cpu架构，一个用于系统控制，一个用于ai协处理器，并集成了kdp520 npu，但受其算力限制，kl520主要用于一些智能家居的边缘ai场景。
kl530 / 耐能
而kl530采用了异构配置，以一个cortex-m4用于系统控制，换用risc-v核心来作为ai协处理器，并换上了算力更高的kdp530 npu。kdp530支持int4的精度下，更是可以在该精度下实现最高1 tops的算力，在常见的mobilenet和resnet 50等ai模型中，kl530的性能可以达到kl520的10倍，而平均功耗只有500mw，这对于极度追求能耗比的自动驾驶应用来说，可以说是理想的ai芯片了。
不过kl530的npu并不单单是靠其本身实现如此高的性能的，它还集成了一个3mp的isp，进一步增强了高动态范围图像处理的能力，通过ai调整优化来完成机器学习和3d识别，而这颗risc-v协处理器则用于npu的预处理和后处理，足见risc-v在ai协作负载中的优势。
根据耐能的说法，未来10年是l1和l2级自动驾驶汽车出货量猛增的时间节点，这颗kl530足以为该等级范围内的自动驾驶汽车赋能。据悉kl530将发布两个版本，一个用于汽车后装市场，为l0汽车赋予l1或l2级的自动驾驶；另一个则是车规认证的前装芯片版本，直接内置于车辆中，耐能也已经与丰田开展合作，未来将其adas技术推向市场。
小结
虽然以上产品证明了汽车半导体市场陆续出现了risc-v的身影，不过也可以看出risc-v在汽车芯片中多是作为协处理的面貌出现，真正完全基于risc-v的汽车芯片尚在布局当中。随着车规认证流程与认证工具的进一步优化，加上risc-v在相关扩展上的推进，相信不久后risc-v的汽车芯片也将呈现井喷之势。
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瑞萨rh850/u2b
作为汽车半导体巨头之一的瑞萨，近年来在risc-v上可谓动作频频，先是在去年宣布采用晶心科技32位risc-v cpu内核ip用于其预编程的assp（专用标准）产品，随后在今年4月宣布与sifive合作，借助sifive的risc-v核心ip授权打造面向汽车的半导体方案。
不过2022年将至，瑞萨反倒是率先借助日本半导体公司nsitexe推出了集成risc-v协处理器的汽车mcu rh850/u2b。基于28nm制程的rh850/u2b集成了8个400mhz的g4mh cpu核心，主打高性能、高能耗比和免干扰，适用于区域控制ecu、域控制ecu、通信网关和车辆运动应用。
rh850/u2b原理图 / 瑞萨
不过该mcu上最大的特色就是来自nsitexe的dr1000c，一个基于risc-v的并行协处理器。nsitexe是从日本电装拆分出来的半导体ip公司，致力于数据流处理器（dfp）的开发。据nsitexe声称，dr1000c是首个达到iso26262 asil d安全要求等级的risc-v处理器，也从sgs-tüv获得了对应认证。可能也正是因为车规认证和上市时间的考量，瑞萨选择率先以这颗mcu打入risc-v市场。
dr1000c已经具备向量扩展，加上多线程机制的助力，非常适合作为协处理器来卸载汽车mcu的重度运算负载，比如实时建模和传感器数据处理等。通过加入dr1000c，mcu可以处理模型预测控制等高级算法，用于满足欧洲eu7排放法这类的环保条约。
耐能kl530
除了区域控制和域控制外，自动驾驶也是压在汽车芯片肩上的高要求应用之一。多传感器融合、自动预警对汽车芯片的算力提出了极高的要求，risc-v虽然已经在相关的ai加速器领域成绩斐然，但汽车市场上又表现如何呢？
专注于ai soc开发的初创企业耐能，也在今年11月发布了基于risc-v的自动驾驶芯片kl530。耐能的第一代soc kl520采用了双cortex-m4的cpu架构，一个用于系统控制，一个用于ai协处理器，并集成了kdp520 npu，但受其算力限制，kl520主要用于一些智能家居的边缘ai场景。
kl530 / 耐能
而kl530采用了异构配置，以一个cortex-m4用于系统控制，换用risc-v核心来作为ai协处理器，并换上了算力更高的kdp530 npu。kdp530支持int4的精度下，更是可以在该精度下实现最高1 tops的算力，在常见的mobilenet和resnet 50等ai模型中，kl530的性能可以达到kl520的10倍，而平均功耗只有500mw，这对于极度追求能耗比的自动驾驶应用来说，可以说是理想的ai芯片了。
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小结
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