突破智能驾舱边界，Imagination如何构建高安全GPU+AI融合计算架构

日前，“第十二届汽车电子创新大会暨汽车芯片产业生态发展论坛（AEIF 2025）”在上海顺利举办。大会围绕汽车前沿性、关键性和颠覆性技术突破，邀请行业众多专家学者，分享与探讨了汽车电子产业的技术热点与发展趋势。在5月15日的专题论坛上，Imagination中国区产品总监郑魁着重分享了公司GPU与AI融合的计算架构创新，及其在智能座舱领域的应用探索。同时，凭借领先的GPU技术，Imagination DXS GPU IP荣获“2025汽车电子·金芯奖-新锐产品”大奖。

首先，郑魁表示随着智能驾驶和多模态交互的快速发展，汽车芯片正面临着愈发复杂的计算任务挑战。他举例说到，像车模渲染和环境重建，不仅对GPU处理能力提出了很高的要求，也促使芯片集成更多不同处理单元，如CPU、GPU、AI单元和DSP等，以满足多样化的应用场景需求。然而，传统的异构计算架构中，各处理单元各自独立，导致资源分配不均和系统开销增大等问题，已难以适应未来汽车芯片的发展需求。

作为全球领先的GPU IP供应商，Imagination在智驾芯片上已探索多年，并在今年发布了全新的E系列GPU。该产品搭载的全新架构将AI计算和图形渲染实现了结合。郑魁表示，E系列GPU基于其高效的并行处理架构，不仅可提供卓越的图形性能，针对AI工作负载，其INT8/FP8算力可在2到200 TOPS之间扩展。同时，它还采用了全新的Burst Processors（爆发式处理器）技术，在AI推理、游戏和用户界面等工作负载下平均功耗效率再提升35%。

那么，GPU设计者如何在产品中构建额外的AI加速？Imagination采用了深度嵌入式集成的方案。这种方案与算术逻辑单元共享静态随机存取存储器和寄存器存储，从而最小化数据传输和重复利用。同时，还与现代OpenCL和Vulkan扩展相匹配。

E系列在每一个GPU核中深度集成了低精度、高能效AI加速能力，构建出计算密度极高的E系列神经核，其性能可扩展至200 TOPSINT8。这些神经核支持多种主流AI数值格式，使开发者能够设计出满足不同性能、精度和功耗需求的网络架构。

此外，作为一款可编程处理器，E系列神经核通过在GPU内部深度集成AI加速能力，与更广泛的GPU及异构计算软件生态实现无缝协同——其算力可通过OpenCL等主流API直接调用，开发者借助oneAPI、Apache TVM或LiteRT等开放标准工具，能轻松将工作负载迁移至神经核。

面向智能驾舱应用，郑魁介绍说单个E系列GPU可支持运行信息娱乐应用、驾驶舱显示屏、环视监控功能以及基于语音的HMI自然语言处理，同时它还具备ASIL-B功能安全认证，以及支持混合关键性工作负载的硬件虚拟化技术。

基于以上的技术优势，郑魁认为，相比较单独的GPU或NPU，E系列GPU在AI性能支持，芯片面积成本，以及灵活性等方面优势显著，是智能座舱芯片的理想方案。郑魁也透露，Imaginaiton正在开发适合不同市场的配置，包括AI PC、数据中心、智能手机、工业等等。

除了精彩的主题分享外，会议期间2025年汽车电子·金芯奖也正式揭晓，Imagination DXS GPU IP荣获"2025汽车电子·金芯奖-新锐产品”大奖，获得了行业的认可。DXS GPU是一款可扩展且灵活的GPU IP，针对驾驶座舱、信息娱乐系统和高级驾驶辅助系统的图形和计算任务进行了优化。其革命性的功能安全技术——分布式安全机制，有效消除了因满足ASIL-B要求所带来的性能、功耗和面积开销。