了解eFPGA IP的基础知识、其优势，以及为什么它正成为先进驾驶辅助系统（ADAS）技术未来的关键要素。
提高车辆电气化和自主性的一个主要方面是先进驾驶员辅助系统（ADAS）的普及。这些系统正迅速出现在当今市场上几乎所有的车辆中，随着技术的成熟，这一趋势预计只会持续下去。然而，随着技术的发展，ADAS设计者面临的硬件挑战变得越来越复杂。在本博客中，我们将探讨ADAS的硬件要求，FPGA如何填补这些空白，以及为什么eFPGA IP将成为下一个ADAS硬件趋势。
ADAS的硬件要求
ADAS在现代汽车中的增长正在导致 一些严峻的挑战 对于底层硬件。在ADAS等关键任务应用中，最重要的目标是确保车辆乘员的安全。这一目标要求系统准确、可靠、实时地工作（即低延迟）。同时，这些系统需要以尽可能低的功耗运行，以延长电池寿命并延长电动汽车的续航里程。
ADAS给计算硬件带来了巨大压力
平衡这些要求对ADAS来说是一个巨大的挑战，因为这些系统往往依赖于极其数据和计算密集型的任务，如机器学习算法。其结果是，ADAS硬件必须获取数据，通过传感器融合进行聚合，运行机器学习算法，然后采取行动——所有这些都是实时的，并且尽可能以最低的功耗预算——显然不是一件容易的事。
汽车设计师需要一个灵活且可扩展的硬件平台来满足快速发展的规格变化，这一事实进一步加剧了这一挑战。
硬件加速和FPGA
为了解决ADAS硬件面临的艰巨挑战，设计人员正在采用专用硬件加速器来提高性能，而不是传统的基于CPU的架构。通过从CPU或GPU等更通用的计算资源转移，专用硬件加速器为特定应用提供了性能和能效更高的系统。其中，选项通常介于FPGA和ASIC之间，FPGA提供最大的灵活性，ASIC提供最高的性能。
FPGA的一个关键特征是，它们能够提供高水平的并行性，同时仍然可以针对特定的工作负载进行编程。结果是，FPGA已被证明在工作负载加速方面具有重要价值，特别是在性能和延迟是关键的情况下。更进一步地，与更通用的基于CPU和GPU的系统相比，FPGA通过提供最佳的每瓦性能来加速工作负载，帮助系统平衡性能和能效之间的权衡。
同样重要的是，FPGA由于其可编程性，在可扩展性方面比ASIC更具优势。这种适应性在ADAS等机器学习系统中尤为重要，因为ADAS的底层算法变化很快。此外，ASIC的规格必须提前几年确定，而FPGA可以在一分钟内更新和重新编程。此功能使基于FPGA的ADAS系统能够提供ASIC无法实现的可扩展性和多功能性。
由于这些原因以及更多原因，目前汽车中有超过2.5亿个FPGA，其中超过7500万个用于ADAS应用。
行业趋势：ADAS的eFPGA
尽管硬件加速功能强大，但FPGA和ASIC等设备通常仍无法完全独立运行。当今的ADAS解决方案需要将硬件加速器与CPU集成在一起，CPU的目的是在系统级别处理许多通用和组织任务。正是出于这个原因，SoC等异构计算平台已成为加速和ADAS平台中最常见的平台之一。
eFPGA技术，如Achronix Speedcore IP，可以与CPU资源紧密耦合
因此，我们相信ADAS计算的下一个主要趋势将是 定制ASIC中的嵌入式FPGA（eFPGA）IP通过eFPGA IP，设计人员能够利用FPGA技术的优势，同时将硬件加速与CPU和I/O接口等其他ASIC子系统紧密耦合。通过将FPGA与CPU一起嵌入定制SoC中，与分立FPGA解决方案相比，eFPGA IP可以显著节省成本、功耗和空间。
具体而言，我们的估计表明，与基于FPGA的独立系统相比，eFPGA IP集成可以帮助设计人员实现90%的成本节约、75%的功耗降低、延迟提高100倍和接口带宽增加10倍。因此，ADAS将在不久的将来开始整合基于eFPGA技术的异构解决方案。
Achronix的行业角色
今天， Achronix 是唯一一家同时大规模生产FPGA和eFPGA IP解决方案的公司。感谢我们的旗舰产品，如 Speedcore eFPGA IP迄今为止，我们已在多个行业领域授权了超过1500万种基于eFPGA的产品。随着对ADAS计算需求的增长和发展，我们感到有能力支持这些变化，并实现下一代计算平台。