隨著汽車智能化程度不斷提高，電子架構正朝著集中化方向發展，智能座艙與ADAS等功能對GPU算力和AI推理能力提出更高要求，同時系統還需滿足功能安全、長效周期、軟件定義等多重挑戰。

2025年9月12日，在蓋世汽車主辦的第五屆汽車芯片產業大會上，Imagination Technologies技術總監艾克從汽車電子架構演進趨勢出發，深入分析了當前智能駕艙與ADAS系統對算力、安全性與靈活性的新需求，并分享了Imagination Technologies在GPU與AI融合計算、功能安全、硬件虛擬化等領域的創新解決方案與落地實踐。

艾克聚焦于智能駕艙與ADAS對高算力、高安全及長生命周期技術的需求，重點介紹了Imagination Technologies推出的GPU與AI深度融合計算架構。該方案通過將圖形渲染與AI計算在硬件層面緊密集成，實現內部數據高效交互，大幅減少對外部存儲的訪問和帶寬依賴，顯著提升能效與算力密度。此外，提出分布式安全校驗機制，對比其前一代產品在僅增加約10%面積的前提下實現功能安全，避免傳統雙核鎖步帶來的資源浪費。架構還支持硬件虛擬化，可動態分配算力至儀表、娛樂與ADAS等不同域，實現多系統隔離與資源靈活調度。

目前，該架構已應用于瑞薩R-Car等平臺，支持從0.25T到200TOPS的算力配置，并具備對BF16、FP8等新興數據格式的高效支持。艾克表示，展望未來，Imagination Technologies將繼續深化GPU與AI的融合設計，推動軟件定義駕艙發展，通過與OEM合作實現技術迭代，支持更高效、更安全的智能汽車計算平臺。

艾克 | Imagination Technologies技術總監

以下為演講內容整理：

汽車智能化演進帶來算力與安全新挑戰

艾克認為，當前汽車電子發展呈現出三大趨勢。首先，智能駕艙功能日益豐富，數字化儀表、多屏互動、娛樂信息系統等均需強大的圖形渲染與AI處理能力。其次，電子電氣架構持續集中化，原屬于多個域控制器的任務（如毫米波雷達、激光雷達、攝像頭數據處理）正逐步整合至中央計算單元，對多任務并行處理提出更高要求。第三，軟件定義汽車成為主流，OEM廠商通過OTA持續更新車輛功能，因此硬件需具備足夠的靈活性以適應長期軟件迭代。

圖源：Imagination Technologies

此外，汽車產品生命周期可長達12年，在此期間，AI算法和算力需求仍在快速演變。“從CNN到Transformer、Diffusion模型，算法效率不斷提升，如何設計一種能夠適應長周期內技術變化的硬件方案，是我們持續思考的方向。”艾克強調。

GPU+AI融合架構：實現高性能與低功耗的統一

為應對上述挑戰，Imagination Technologies提出“GPU+AI”融合計算架構。該架構將圖形渲染與AI推理在硬件層面緊密結合，通過統一計算單元（Unified Compute Cluster）實現高效協同。

艾克詳細介紹了這一架構的技術優勢：在傳統方案中，GPU與AI模塊往往相對獨立，數據交互需通過外部DDR內存，帶來較高延遲和帶寬占用。而Imagination Technologies的創新設計使GPU與AI計算單元可直接在內部完成數據交換，顯著提升吞吐效率，降低延遲和系統功耗。該架構可提供高達200 TOPS（INT8）的AI算力，相比上一代產品單位算力密度提升3.6倍，同時支持BF16、FP8、FP4等多種數據格式，適配不同精度與能效要求的場景。

在軟件層面，Imagination Technologies提供完整的工具鏈支持，包括底層計算庫、標準編程接口（如OpenCL）以及編譯器框架（如TVM），幫助開發者高效部署AI模型，實現軟硬件協同優化。

功能安全與硬件虛擬化：滿足汽車最高安全與集成需求

除了算力，功能安全同樣是汽車芯片設計的核心。艾克重點分享了Imagination Technologies在功能安全方面的突破——分布式安全架構。

與傳統雙核鎖步方案相比，該架構不會因冗余設計導致面積或性能成倍增長。其通過對GPU內部不同模塊實施分級安全策略，在ECC校驗、奇偶校驗、雙核鎖步等不同級別上實現精準防護，最終僅以10%的面積開銷實現ASIL-B/D級別功能安全要求。“這不僅顯著降低成本，也保證了系統的高性能輸出，”艾克補充道。

另一方面，隨著域融合成為趨勢，單一芯片需同時支持儀表、娛樂、ADAS等多個系統。Imagination Technologies通過硬件虛擬化技術，實現對算力的靈活分配與隔離。例如，一顆具備1 TOPS算力的芯片可動態劃分為0.25T用于儀表渲染、0.75T用于娛樂系統，各域之間互不影響，即使某一系統發生故障也不會波及關鍵駕駛功能。

“硬件虛擬化不僅提升了資源利用率，也降低了系統部署的復雜度和成本，真正支持軟件定義汽車的實現，”艾克表示。

圖源：Imagination Technologies

案例分享：與瑞薩電子合作推進車載芯片創新

艾克以Imagination Technologies與瑞薩電子的合作為例，介紹了其IP在車載芯片中的實際應用。瑞薩旗下R-Car系列芯片采用了Imagination Technologies具備功能安全和高性能的GPU IP，最高配置可達1 TFLOPS浮點算力，同時也可靈活配置0.25T版本，適應不同車型需求。

該方案支持多核擴展與功耗優化，在滿足高性能圖形與AI處理的同時，也兼顧了能效控制與模塊化設計，目前已應用于智能座艙和ADAS系統中。

共建開放生態，推動汽車計算架構持續演進

在演講最后，艾克強調，Imagination Technologies將持續投入GPU與AI融合架構的研發，并與行業伙伴共同推動汽車計算平臺向更高效、更安全、更開放的方向發展。“我們不僅提供IP，更致力于打造一個可擴展、軟件定義的解決方案生態，幫助車企和Tier1廠商應對未來十年汽車電子的挑戰。”

Imagination Technologies已推出多代支持汽車功能安全的GPU產品，其新一代架構不僅顯著提升算力與能效，也已在多家全球主流芯片企業的產品中實現量產落地。