你真的了解「电脑座舱域控制器芯片及平台架构」吗？

邻接依靠器中的央AMD必需自由度

内质子视角

CPU 质子心是指依靠和数据分派功能性的质子心电容，把一个 CPU 质子心和涉及基本功能电容封装在一个中的央AMD中的，即为传统习俗的单质子心 CPU 中的央AMD，通称单质子 CPU。

把多个 CPU 质子心和涉及基本功能电容封装在一个中的央AMD中的，为多质子心 CPU 中的央AMD，通称多质子 CPU。

下左图即为 ARM 的单质子心 CPU 和多质子心 CPU。左图中的红色虚支线窗格标显露的之外为 CPU 质子心，分别为基于 ARM v7 旋基本概念的单质子心 CPU 中的央AMD以及 ARM Cortex-A9 MPCore 用 2 个和 4 个 Cortex-A9 还包括的 2 质子心和 4 质子心 CPU 中的央AMD。

以外我们能碰到的 4 质子心 CPU 大多都是属于 Cortex-A9 新作。ARM Cortex-A9 的技术的发展例子有摩托罗拉 MT6577、三星电子 Exynos 4210、惠普 K3V2 等，另外Motorola APQ8064、MSM8960、苹果 A6、A6X 等都可以看作是在 A9 基本概念基础上的改良版本。

从 ARM 内质子的其发展基本概念来看， 从单 SOC 多质子波动到单 SOC 多质子顺式。

ARM-V7 单 SOC 多质子：

ARM-V8 单 SOC 多质子顺式（旋小质子）：

一体转化程度更为更好，单 SOC 多子系统共存新科技趋于成熟，计算是机科学副机长舱的功能性弱小了DIC、HUD、IVI 和 RSE 等多亮相结合为的汽车造就更为为计算是机科学转化和安以外和性的交互尽情，同时也是更管理人员基本功能副机长 (ADAS)、自动副机长和人工计算是机科学等新开端新科技的关键连接起来器，计算是机科学副机长舱在新可再生的汽车中的将成标配。

产品技术性视角

计算是机科学客舱邻接依靠器的 CPU 中的央AMD产品一组：「传统习俗的汽车中的央AMD工厂 + 购物级中的央AMD娱乐业」。

计算是机科学客舱邻接依靠器中的央AMD产品主要小游戏：

传统习俗的汽车中的央AMD代工，曲为中的偏更好末端产品：NXP、IBM、瑞萨电子元件等； 平板电脑层面的代工，曲为更好末端产品：摩托罗拉、三星电子、Motorola等。

由于邻接依靠器中的央AMD产品仍所处行业萌芽期，以外国内E-客舱邻接依靠器中的央AMD的新车型式绝大之外仍然采行的是IBM的 Jacinto6 和 NXP 的 i.mx6 等上一代电子元件产品。国内竞争者主要有杰发、钛合金驰等。

竞争态势：以 2015 年为时近路由表，传统习俗的的汽车中的央AMD生产商遇到购物层面娱乐业钛合金生产商的挑战。

2015 在此之前：以瑞萨、NXP、TI 等传统习俗的汽车中的央AMD实质上产品，这三家占有据产品 60% 的收益。 2015 年开始：更多的购物级中的央AMD娱乐业策划的汽车片中的央AMD投入生产商重组收购。

计算是机科学客舱邻接依靠器的 CPU 中的央AMD产品：车规级中的央AMD VS 购物级中的央AMD。

审批状况更为严厉且周期长：车规级中的央AMD在温度、湿度、碰撞等多个自由度范围更为宽，必需承受的亦然限状况更为严厉

不断改进反应速度更为慢，更新飞轮力严重不足：由于开发计划期望的精细转化，在中的央AMD结构设计、的测试等环节投入更为更好的费用和时近，车机中的央AMD的不断改进反应速度相互对速度慢（有的新车型式一卖就是七八年），车机中的央AMD更新的飞轮力严重不足，态度更为加严厉。

态势波动， 这两年车机中的央AMD的直通反应速度不太确实和购物级中的央AMD的直通反应速度落差大幅提高度变大。

参照平板电脑， 的汽车客舱层面迭代反应速度减慢，车机中的央AMD的直通反应速度不太确实和购物级中的央AMD大幅提高增大，电子元件产品的有机体更短。

产品竞争更激烈，小游戏态势也发生波动：原本平板电脑层面的生产商如摩托罗拉、三星电子、Motorola都转到阵营，将会惠普、紫光展锐也才会转到。

平板电脑层面的生产商主要着眼点在于研发成果的最主要限度利用。而原本传统习俗的的汽车 SoC 中的央AMD生产商 NXP、瑞萨和IBM无意识压力大增。

计算是机科学客舱（中的逆亮）中的央AMD其发展上述情况：

计算是机科学客舱邻接依靠器中的央AMD将会 3-5 年的小游戏：

计算是机科学客舱中的央AMD： 更好末端以Motorola、NVIDIA、瑞萨大多（还要看其第四代电子元件产品竞争力），Motorola领先。 CPU 机动性对比： Motorola 820A CPU 机动性与NVIDIA、瑞萨各不相互同。但 8155 兼顾以外以外面性的机动性优势，8.5 万 DMIPS 同代电子元件产品领先。 GPU 机动性：以外MMX机动性上，Motorola相互比于瑞萨、NVIDIA领先多数，比如 820A的GPU机动性为588 GFLOPS，而NVIDIA为 216 GFLOPS，瑞萨为115.2 GFLOPS。 中的偏更好末端小游戏：恩智浦(i.MX6/i.MX8)、IBM(Jacinto 6/ Jacinto 8) 偏更好末端电子元件产品：意法矽（A5/A6） 待转回小游戏：惠普、三星电子、摩托罗拉。

中的央AMD算是力视角

CPU 的区别于计数机动性是由 IPC、无支线台、指令数三者都由决定。IPC 的增强是 CPU 区别于机动性增强的必要状况。无支线台的增强通常由 CPU 晶圆的进步归因于，越小 nm 的晶圆无支线台越更好，一般 A53 可以跑 1.2G，A72 可以跑 1.6GHZ。

CPU 机动性评估采行综合的测试程序中的，较流行的有 Whetstone 和 Dhrystone 两种。Dhrystone 主要主要用途测实数计数很难，计数单位就是 DMIPS。Whetstone 主要主要用途测MMX计数很难，计数单位就是 MFLOPS。 一个坚称实数迭代很难，一个坚称MMX数迭代很难，二者不用实质上等同。

DMIPS：主要主要用途测实数计数很难； MFLOPS：主要主要用途测MMX计数很难。

D 是 Dhrystone 的简称成，坚称的是基于 Dhrystone 这样一种的测试方法下的MIPS。Dhrystone 是于 1984 年由 Reinhold P. Weicker 结构设计的一套综合的相互对于程序中的，该程序中的用来的测试 CPU（实数）计数机动性。Dhrystone 所代表的分派器点数比 MIPS 更为有意义。

一般中的央AMD都有 DMIPS/MHz 数据，参见下面的左图片：

比如 ARM Cortex-A53 基本概念为 2.3DMIPS/MHz，那么可以计数显露：

双质子 A53 基本概念，无支线台为 1.6GHz 的 CPU，DMIPS 为：2 * 1600MHz * 2.3 DMIPS/MHz = 7360 DMIPS；

四质子 A53 基本概念，无支线台为 1.6GHz 的 CPU，DMIPS为：4 * 1600MHz * 2.3 DMIPS/MHz = 14720 DMIPS；

我们来算是下 NXP i.mx8 QuadMax ，ARM(2*A72+4*A53) ，4 质子 A53 基本概念，无支线台为 1.2 GHz 的 CPU，DMIPS 为：4 * 1200 MHz * 2.3 DMIPS/MHz = 11040DMIPS；

2 质子 A72 基本概念，无支线台为 1.6 GHz 的 CPU，DMIPS 为：2 * 1600MHz * 4.7 DMIPS/MHz = 15040 DMIPS；

最终 IMX8Q 的 CPU 计数机动性 15040+11040=26080，所以是 26K DMIPS。

中的央AMD SOC 的 GPU 算是力很难

人工计算是机科学的其发展也近年来了的汽车计算是机科学转化其发展，过去的以 CPU 为质子心的分派器更无法做到分派左图片、左图片等非结构结构设计转化数据的期望，同时分派器也必需整合雷达、左图片等并行数据，这些都对车载分派器的多支线程效率提显露更为更好建议。

而 GPU 同时分派大量更为简单计数使命的特性在自动副机长层面引入 CPU 成了大众转化可行性。

为什么 AI 解法大之外都可用 GPU，自动副机长计数以外来看也是 GPU 是一个潮流？

我们这次就谈论一个故事的形式来谈论解才会更为清楚一些，当你副机长一辆较强自动副机长 L3 档次的货车，你下更好速后，在从未交通标志的地方推断出 100 米前有一条河南岸，此时由于货车左图表库外面从未河南岸这个能源，必需并能的左图表标识并决策。

AI 解法，在左图表标识等层面，常用的是 CNN 微分网路，语音标识、自然语言分派等层面，主要是 RNN，这是两类有区隔的解法。但是，他们事物上，都是矩阵或 vector 的等价、乘积，然后配合一些平方根、指数等解法。

假设此时你车上的 AI 左图表解法是 YOLO-V3，它是一种可用深度微分神经网路学得的特征来检测取向的目标检测器，直白点就是照片标识器，在机场地铁站都有生产商可用，就是大量的微分、残差网路、以外连接起来等并不一定式的计数，事物是等价和乘积。

对于 YOLO-V3 来说，如果确定了具体的重定向左贴图尺寸，那么总的等价乘积计数次数是确定的。比如一万亿次。（真实的上述情况比这个大得多的多），用算是力坚称就是 TOPS 为单位。

那么要并能分派一次 YOLO-V3，就需分派完一万亿次的乘积等价次数。

这个时候就来看了，比如 IBM 的 POWER8，极高科技的服务项目器用超标量 CPU 之一，4GHz，SIMD，128bit，假设是分派 16bit 的数据，那就是 8 偶数，那么一个周期，最多分派 8 个乘加计数。一次最多分派 16 个操作。这还是理论上，当初是不大确实的。

那么 CPU 刚才的巅峰计数次数 = 16* 4Gops = 64Gops，当然，以上的数据都是实质上最理不想的理论值。因为中的央AMD上的加载过于大，所以数据才会加载在 DRAM 中的，从 DRAM 取数据很慢的，所以等价命题往往要等待。

另外，AI 解法有许多层网路一组，需一层一层的算是，所以，在连动层的时候，等价命题又是休息时间的，所以诸多因素所造成了实质的中的央AMD并不用距离远超利润的计数平均值，而且落差还亦然大，实质上述情况，很难距离远超 5% 吧，也就 3.2 Gops，按照这个左图表解法，如果必需分派 YOLO-V3 的计数，1W 除以 3.2 = 3125秒，也就是那么必需等待 52 分钟才能减去。

如果是当前的 CPU 去迭代，那么估计车翻到河南岸里了还不想推断出前方是河南岸，这就是反应速度慢，对于 ADAS 电子元件产品而言，时近就是生命。

此时我们在回过头来想想Motorola 820A 中的央AMD的算是力，CPU 的算是力才 42K，刚刚那个是基于极高科技的服务项目器 IBM的 POWER8 CPU 计数力是 3.2GPOS，车载算是的上极高科技的邻接依靠器才 42K 的 CPU 计数力，所以不用主要用途 AI 的计数。

此时必需可用 GPU 来计数，想想 GPU 的算是力是 320 Gops，此时算是这个 YOLO-V3 左图表标识的解法必需 32 秒，这个成绩还是较为不错的。

此时可以看得见Motorola 820A 中的央AMD的 CPU 算是力是不用够主要用途 AI 的计数，GPU 的算是力是可以做到一些不必需那么系统对性更为更好的一些 AI 分派。

如果是一些更为简单的 ADAS 功能性是从未关键问题，比如车内的人脸标识，这之外的解法就不要那么多能源，该电子元件产品直通了 820A 神经网路分派变速箱（SNPE），这里的变速箱也就是AI加速的一些解法 。

这里Motorola 820A 能充分利用对货车、行人、自行车等多类物体标识，以及对RGB档次可行驶区邻接的系统对自然语言分割，当然离商用一定会还有一定东北方。

总的来说，Motorola骁龙电子元件产品策略一定会还是以车载SM数据子系统大多，逐步向更为唯业的 ADAS 拓展。

你确实才会问 GPU 这么厉害，AI 标识为什么不以外部可用 GPU，那就必需继续看 CPU 和 GPU 的区隔了。

从中的央AMD结构设计基本概念看，CPU 是以偏更好延迟为出发点的计数短剧，通常由唯为串行分派而优转化的几个质子心一组，而 GPU 是以吞吐量为出发点的计数短剧，由数以千计的更为小、更为更好效的质子心一组，唯为为了让于多使命结构设计。

CPU 的质子心迭代 ALU 为数只有几个（不逾小数点），每个质子都有足以大的CPU和足以多的倍数和命题迭代短剧，并基本功能很多精细的计数分支。而 GPU 的迭代质子心为数则可以逾上百个（流分派器），每个质子持有的CPU旋小相互对小，倍数命题迭代短剧也少而更为简单。

CPU 和 GPU 最主要的区隔是：「结构设计结构结构设计及相互异结构结构设计形成的相互异功能性」。

CPU 的命题依靠功能性强，可以顺利顺利进行精细的命题迭代，并且延时偏更好，可以更好效分派精细的迭代使命。

GPU 命题依靠和CPU较少，使得每单个迭代短剧分派的命题迭代精细程度局限，但并列大量的计数短剧，可以同时顺利顺利进行大量较更为简单的迭代使命。

CPU 是根据冯诺依曼的基本概念顺利顺利进行结构设计，所以加载、计数、交互都有，GPU 当初是从 CPU 中的分离显露来唯门分派左图表计数的。

也就是说，GPU 是唯门分派左图表计数的，有数各种特效的显示。

这也是 GPU 的天生的缺陷，GPU 更为加针对左图表的过场等计数解法，所以这里的天生两个缺陷是不用顺利顺利进行精细的命题依靠，而且 GPU 从未 cache 短剧，也从未精细的命题依靠电容和优转化电容，所以不用单独像 CPU 那样顺利顺利进行单独的依靠，你看上网中的央AMD都是 CPU 外面内含 GPU 的基本概念，GPU 主要用来花钱左图表的过场以外面性，技术的发展软件就是 Open CL 左图表编辑器来编译。

CPU 和 GPU 结构设计基本概念的相互异避免旋基本概念的相互异。CPU 的CPU少于 GPU，但Skype程数，codice_数和 SIMD（单指令多数据流）以外面性 GPU 距离远强于 CPU。

旋基本概念的相互异最终避免 CPU 中的大之外的真空管主要用途构筑依靠电容和CPU，只有少之外的真空管顺利进行实质的迭代工作，功能性模块很多，善于分支预测等精细操作。GPU 的流分派器和显存依靠器占有据了绝大之外真空管，而依靠器相互对更为简单，善于对大量数据顺利顺利进行更为简单操作，持有不亚于于 CPU 的弱小MMX计数很难。

总而言之，CPU 和 GPU 因为最初用来分派的使命就相互异，所以结构设计上有不小的区隔。

而某些使命和 GPU 最初用来解决的关键问题更为相互似，所以用 GPU 来算是了。GPU 的迭代反应速度各不相互同雇了多少中学生，CPU 的迭代反应速度各不相互同请了多么厉害的任教。任教分派精细使命的很难是碾压中学生的，但是对于不想那么精细的使命，还是顶不住人多。当然以前的 GPU 也能花钱一些稍旋精细的工作了，较为于更新成初中的生更好中的生的水平。但还必需 CPU 来把数据喂到嘴边才能开始干活，究竟还是靠 CPU 来管的。

后摩尔开端，随着 GPU 的可面向对象性不断增强，GPU 的技术的发展很难不太确实距离远距离远超显露了左贴图过场，外 GPU 被主要用途左贴图过场以外层面的计数成 GPGPU。与此同时，CPU 为了追寻区别于性，只有少之外真空管被主要用途顺利进行迭代，而大之外真空管被主要用途构筑依靠电容和更好速CPU。

但是由于 GPU 对 CPU 的依附性以及 GPU 相互较 CPU 更为更好的开发计划难度，所以 GPU 不确实实质上引入 CPU。我们并不认为将会计数基本概念将是 GPU+CPU 的顺式迭代体系。

在 GPU + CPU 的顺式迭代中的，GPU 和 CPU 之近可以无缝地对等数据，而无需内存副本和CPU打破，因为使命以亦然偏更好的开销被调度到恰当的分派器上。CPU 凭借多个唯为串行分派而优转化的质子心直通程序中的的串行外，而 GPU 可用数以千计的小质子心直通程序中的的为了让于之外，适当发挥协同效应和更为优势。

顺式迭代除了必需涉及的 CPU 和 GPU 等技术的发展程序默许，还必需能将它们合理其组织的插件面向对象。OpenCL 是第一个为顺式子系统的区别于为了让于面向对象而归因于的统一的、实质上免费的标准。OpenCL 默许由多质子的 CPU、GPU、Cell 基本概念以及信号分派器(DSP)等其他为了让于电子设备一组的顺式子系统。

什么并不一定式的程序中的适合在 GPU 上直通？

一，计数密集型式的程序中的。

所谓计数密集型式的程序中的，就是其大之外直通时近花在了codice_迭代上，codice_的反应速度和分派器的反应速度较为，从codice_念过写成数据几乎从未延时。

可以花钱一下对比，念过内存的延迟大概是几百个偏移周期；念过硬盘的反应速度就不说了，即便是 SSD, 也实在是太慢了。

二，更容易为了让于的程序中的。

GPU 当初是一种 SIMD 基本概念， 他有成百上千个质子，每一个质子在同一时近最好能花钱同样的坏事。

做到以上两点，就可以用 GPU 花钱迭代了。不过你还得还用 CUDA 或者 Open CL 把能在 GPU 上直通的程序中的写成显露来， 这也是很麻烦的。而且 GPU 的基本概念更为特殊，要不想写成显露更好效率的程序中的，要花很多很多时近。

客舱的邻接依靠器 GPU 算是力的期望：

在后聊了 GPU 对于 3D 左图表分派。一些更为简单的左图表解法都必需涉及 GPU，而计算是机科学客舱邻接依靠器主要是编码器给CRT副机长舱和中的逆遥测，所以首先左图表分派之外肯定是必不可少的，这个就跟左图表显示必需无疑的效果有关了，如果仅仅是比如说的 2.5D 的效果，这个时候对于 GPU 的算是力就不更好，如果是 3D 的更管理人员的左图表效果，这个时候就必需 GPU 的算是力更为大，基本上 200 GFLOPS 以上就能做到 3 个亮以上的左图表效果了。

如果还必需 GPU 顺利顺利进行涉及的左图表解法分派，这个时候 GPU 的很难至少必需 500G GFLOPS以上。

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计算是机科学客舱的邻接依靠综合顾虑因素所

这个是以外大众转化的 NXP、R-Car、Motorola、Intel 等几个生产商的大众转化中的央AMD可行性，可以看得见 NXP 默许最主要的 4 个LCD显示，其他的中的央AMD可行性都只默许 3 个LCD，还有一个就是 GPU 技术的发展程序多处理器，这之外就是技术的发展程序上的隔离，基本上很少有中的央AMD生产商能无疑技术的发展程序隔离，这个隔离后较为有好处，不必要某个之外死机后避免主体的 GPU 才会挂掉，而且 GPU 必需单独的加载去资源分配，这样也才会避免外挂的加载中的央AMD才会多一些，无疑涉及功能性安以外和，这样也是一个延时措施庇护所。

如果分派不压缩的左图表数据，我们来想想 4K 的左图表数据有多少，3840*2160*24bit*60fps = 11943936000bits = 1.39GB/s ，分派一个 4K 的左图表数据就必需这多大的数据量，而且容许占有的内存数据传输还才会更为大。

可以看得见 CPU 的算是力至少都是 26K DMIPS，最主要的算是力中的央AMD就是Motorola中的央AMD，DDR 的数据传输这之外建议也不是那么更好，25.6G 的数据传输实质上很难做到客舱的期望。

在必需中的央AMD游戏平台的时候，还必需顾虑此表因素所：

车载产品销售额 这个销售额越更好，主体前头的费用才较强优势，同时采购周期或者调货的时候也更为方便使用，当然大家都用，就必需顾虑到前头的新科技默许的幅度， 从以外来看Motorola中的央AMD的销售额较为更好，其次是 NXP 和瑞萨。 还必需顾虑中的央AMD基本概念的合理性，特别是很多中的央AMD的公司都是平板电脑分派器的基本概念，平板电脑分派器基本概念、很多技术的发展程序连接起来器能源必需可用 Bridge IC 连动、推更好了主体费用，有的只有 RGB 连接起来器，而一般车载LCD都是 LVDS 连接起来器，必需增加左图片连动中的央AMD，Motorola中的央AMD更为好的地方是相结合了Qualcomm信号，这个可以节省时近很大比器件中的央AMD的费用，只必需外围增加器件天支线才可。 电子元件产品交通标志和新科技默许也是必需顾虑的一个自由度，比如瑞萨在国内的新科技默许幅度就不大，中的国电信从未足以的新科技默许很难、必需通过联络日本本社获取新科技默许面对国内巴士及和 T1、在项目中的的关键问题反馈和相互同反应速度偏慢。而且必需看该电子元件产品两条路支线后续的中的央AMD规划，有的确实规划了这两代后，前头基本上就放弃了计算是机科学客舱的中的央AMD了，比如 TI 中的央AMD。

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大众转化客舱中的央AMD的Motorola的其发展两条路支线

Motorola中的央AMD的市占有率

根据 Strategy Analytics 数据，2015 年瑞萨、恩智浦合计占有据整个车机中的央AMD产品收益的六成以上，其中的瑞萨在副机长舱、副机长舱收益距离远超4 7%、44%。

电子式 MCU/SOC 产品规模平均为 60 - 70 亿美元，2016 年之前Motorola市占有率为 1%此表；2019、2020 财年Motorola来自的汽车业务收入（还包括通信系统、客舱中的央AMD）收入分别为 6.4、6.44 亿美金。

的公司预期的汽车中的央AMD在 2022 年的 TAM 为 180 亿美元，相互同三年 CAGR 为 12%。推算是 2020 年 TAM 平均为 140 亿美元，的公司收入 6.44 亿美元，市占有率平均 4.6%。

Motorola客舱中的央AMD渗透率不断走更好。其中的 2020 年是Motorola客舱显露货大年，质子心显露货量更为大的新车型式有数福特改款 A4L、本田雅阁初代等，并且大之外新可再生新车型式都必需Motorola 820A 作为客舱中的央AMD。

Motorola中的央AMD Roadmap

从机动性参数可以看得见最强的 8195P，以前不太确实量产的是 8155，吉利的亦然氪 001 就是这个中的央AMD，当然小鹏的 P5 也是这个中的央AMD，比 8155 偏更好一个档位的是 820A 中的央AMD，在后有可以看得见有接近 20 款新车型式可用这个客舱中的央AMD，当然也有偏更好末端的客舱中的央AMD，比如近年来一个中的逆遥测和副副机长SM亮的期望，这个时候就可以可用 6155P 的中的央AMD。

自力游戏平台的中的央AMD其发展

自力游戏平台在客舱外面发力比多数的是钛合金驰，地平支线和黑芝麻主要是花钱自动副机长的中的央AMD，比如地平支线的壮举 5 不太确实在很多车上花钱自动副机长游戏平台可行性了。

以外志的 T7 也有在东南的汽车、北京一时期、长安的汽车上可用，但是花钱客舱中的央AMD还是很吃力，基本上只能花钱中的逆遥测的飞轮。以外看得见的自力客舱中的央AMD游戏平台更为有前瞻性的是钛合金驰。

可以看得见更多的中的央AMD的公司必需来花钱计算是机科学客舱的中的央AMD，NXP、TI、瑞萨传统习俗之父；Motorola、intel、钛合金驰、以外志等生产商也转回来花钱客舱中的央AMD，单中的央AMD多子系统为代表的「邻接依靠器」不太确实成计算是机科学的汽车的必选项目之一。

传统习俗多中的央AMD基本概念

原来的客舱外面的依靠器基本上是互换的，遥测Dreamcast是餐馆，CRT副机长舱是餐馆，同时还有一个AVM以外景餐馆，还有 TBOX 等，这里支线束连接起来就较为精细，而且相互异代工同样的协调检验性也较为精细。

上左图是 IMX6 的多中的央AMD可行性，CRT副机长舱、中的逆遥测、把手SM都可用了 IMX6 很小子系统，这样上左图黄绿色窗格外面的主旨就能源重复了，但是如果都用一颗 IMX6 又不用近年来三个LCD，所以耗电量不更好。

单 SOC 计算是机科学客舱子系统基本概念：

上左图是 RCAR-H3 的单 SOC 计算是机科学客舱的可行性，可以看得见这之外很小质子心子系统的元件只必需一份，就可以飞轮中的逆遥测、CRT副机长舱、把手SMLCD、还有副副机长SM亮，多个LCD的相互异主旨。

单 SOC 的可行性的好处较为多：

底盘：电子设备举例来说，布支线方便使用，费用偏更好，可靠性好。

子系统技术的发展程序能源：Hypervisor 新科技子系统技术的发展程序能源最主要转化利用， DDR/EMMC/PMIC/MCU/CAN 单套子系统配置才可做到电子元件产品期望。

电子元件产品开发计划：独家电子设备代工，独立电子设备开发计划，独立样件创作，无须定制精细双方同意，多个电子设备无须联调，步调容易把逆，开发计划费用为了让于。

数据安以外和：独家代工，电子设备近通信在中的央AMD内部顺利进行，数据安以外和取得合理庇护所。

整套费用：技术的发展程序能源耗电量更好，独家代工，投入生产，包装，运输为了让于整套费用为了让于。

尽情：电子设备举例来说，整套电子设备可行性局限因素所小，多亮SM互动性好，尽情佳。

邻接依靠器结构设计可行性：RCAR-H3

可行性详述

新推显露的 R-Car H3 兼顾比前一代 R-Car H2 更为弱小的的汽车计数机动性，可适当做到子系统制造的公司对的汽车分派游戏平台的建议。为了获取可靠、系统对的数据分派很难，R-Car H3 基于 ARM® Cortex®-A57/A53 质子构筑，采行 ARM 的最新 64 位 CPU 质子基本概念，充分利用了 40000 DMIPS 的分派机动性。

此外，R-Car H3 采行 PowerVR™ GX6650 作为 3D 左贴图变速箱，可为副机长员获取及时可靠的数据显示。基于 ImaginaTIon Technologies 获取的最新基本概念，R-Car H3 的着色计数机动性平均是 R-Car H2 的三倍。

除了 CPU 和 GPU 以外，片上为了让于可面向对象变速箱 IMP-X5 也获取了高科技的左图表标识新科技。IMP-X5 是瑞萨电子元件独有的标识变速箱，唯门为与 CPU 配合分派而顺利顺利进行了优转化。它的标识机动性是第二代 R-Car 新作内置的IMP-X4的四倍。

R-Car H3 是出版界华为采行 16 石墨烯工艺的的汽车 SoC，较强卓越的分派很难，兼顾 ISO26262 （ASIL-B）的汽车功能性安以外和标准，是高科技安以外和副机长基本功能子系统和车载数据SM子系统等技术的发展的优异的汽车计数游戏平台。

R-CAR H3 子系统窗格左图：

基于 1 颗 SOC，E- QNX Hypervisor 2.0 直通 QNX SDP 7.0 + RTOS + Android P Automotive CPU及外部技术的发展程序能源通过 QNX Hypervisor多处理器对等。

Android P 充分利用 IVI + HMI + RSE 三亮，QNX SDP 7.0 + Kanzi 充分利用副机长舱。

RCAR-H3 QNX 对等 CPU

半多处理器是通过事先经过简化的普区别于户左贴图普区别于户插件内质子对等顶层物理学技术的发展程序来充分利用的。

好处：是半多处理器的模拟机左贴图普区别于户插件内质子很难同样管理者顶层物理学技术的发展程序，系统对性好，距离远比以外多处理器新科技更为强。

局限性：是普区别于户左贴图普区别于户插件内质子必需事先顺利顺利进行简化，协同作战的不方便使用性和弹性过于好。

以外多处理器是通过普区别于户左贴图普区别于户插件和物理学层的多处理器命题层 hypervisor 来实质上模拟顶层物理学技术的发展程序或许。

好处：是普区别于户的左贴图普区别于户插件内质子不必需花钱特殊配置，协同作战不方便使用，灵活，兼容性好。

局限性：是普区别于户左贴图普区别于户插件的内质子不用够同样管理者顶层物理学技术的发展程序，内质子通过 hypervisor 子系统设计者模块管理者顶层物理学技术的发展程序必需有连动，距离远比半多处理器微。系统对性不好。

RCAR-H3 是可用以外多处理器的结构设计，对等内存，零副本，反应速度较为慢速。

邻接依靠器结构设计可行性-Motorola SA8155P

可行性详述

子系统窗格左图详述：

子系统主要元件 List：

子系统主 SOC 批次式所述：

子系统插件基本概念：

客舱子系统还包括三之外，具体如下：

MCU 直通 AUTOSAR 子系统，主要用途 CAN/LIN 醒觉/通信/电源管理者等。 SoC 直通 QNX Hypervisor，还包括两个左贴图普区别于户插件，其中的 QNX 直通对系统对性和安以外和性建议更好的功能性，比如副机长舱/HUD。 Android 子系统直通SM邻接涉及的功能性，比如遥测/音乐等技术的发展。

QNX 多处理器可行性默许：

直通 Guest OS 子系统，可以在模拟机上直通 Android 子系统。 QNX 子系统距离远超 ASIL-D 层级，同时兼顾更好系统对性，可以直通副机长舱/HUD 等功能性。 GPU 以及 CPU 的能源可以对等，可以通过配置优先级确保 QNX 子系统的能源。 默许 Qualcomm 游戏平台/Renesas 游戏平台/Intel 以及其他客舱邻接逆技术的发展程序游戏平台。

QNX 和 Android 之近的多支线程近通信还包括两之外：

子系统近的依靠命令/数据通信（不还包括音频左图片）可以通过 SomeIP 双方同意来充分利用。 子系统近的大数据量数据通信（比如左图表/音频）可以通过对等内存的方式充分利用数据通信。

格斯末端基本概念介绍

技术的发展层：直通自研技术的发展及第三方技术的发展； Framework层：默许上层android技术的发展直通的基本概念，比如音频/媒体类/连接起来类等基本概念； 格斯服务项目层：默许技术的发展直通的功能性，以android服务项目的形式直通； 技术的发展程序抽象层：对上获取统一的连接起来器，链接顶层飞轮的相互异，对下适配顶层飞轮。

QNX 插件主要分别为如下几层：

技术的发展层：主要直通副机长舱反应速度/转速/报警灯/并能 RVC/动画等上层技术的发展； 基本概念层：主要直通左贴图分派/音频分派/网路管理者/多支线程近通信基本概念； 服务项目层：主要直通多支线程近通信，模拟 IO 朝天的访问/音频服务项目/触摸亮管理者的命题； 飞轮层：负责触摸亮串行解串/USB/摄像头等飞轮检验性。

插件更新涉及：

默许 A/B 南区更新，在更新Dreamcast过程中的不影响普区别于户可用。

默许功能性弱小巴士及的 FOTA 可行性，以外 FOTA 可行性的功能性弱小一般还包括两之外。

更新客户末端：与更新服务项目器交互，串流更新包，与后台的更新服务项目器同步Dreamcast版本数据。

更新代理：负责更新Dreamcast和MCU插件；可以通过DOIP双方同意发起打破其他模块

默许对触摸亮的更新。

更新模块默许巴士及的PKI策略功能性弱小，可以默许证书的生成和校验。

左图片重定向涉及

Camera 基本概念可用AIS基本概念，左图表数据的采集在QNX末端顺利进行； Android末端可以通过AIS基本概念获取到Camera左图表数据，插件的分派必需靠左图层叠加来顺利进行； Camera的连接起来器是CSI连接起来器，每个CSI连接起来器可以默许4个摄像头接入。相互异Motorola游戏平台的CSI连接起来器个数相互异。

左图片编码器涉及：

触摸亮的编码器可用 WFD 基本概念。 触摸亮的编码器连接起来器依靠在 QNX 末端。Android 末端可用代理与 QNX 末端通信。 触摸亮的编码器连接起来器有 DP 和 DSI 两种，具体的连接起来器个数相互异的项目不一样。

邻接依靠器结构设计可行性-NXP iMX8QM

NXP 客舱中的央AMD的 Roadmap

在更新版的 iMX8QM 和 iMX8QXPBSP 中的，它充分利用了技术的发展程序南区以划分能源和内存区邻接。默认的 Android Auto BSP 给显露了 M4 和 A 内质子之近对等内存的示例，这被主要用途 RPMSG。

在 L4.14.78 GA1.0.0 BSP 中的，MU_5 主要用途 M4 的 FreeRTOS 和 A35 Linux 之近的RPMSG，SC_R_MU_5B 是M4末端，而 SC_R_MU_5A 是 A35 末端。主要用途 A35 与 M4 之近的相互互醒觉。

QNX 基于 A35 直通：

QNX 本身自有的左贴图监视子子系统主要用途保证正常左贴图描画的安以外和性以及可靠性；

为了让 QNX 的旋内质子子系统和分布式子系统，可以动态加载和更新指定的飞轮、技术的发展、双方同意绑定等，当有一个 CPU 失灵时，剩余的 CPU 可以同时分担延时工作和适度负载的很难。

同时插件技术的发展软件 QT（或者KANZI）有完整的安以外和过场机制（Qt Safe Renderer version 1.1.），通过技术的发展软件所获取的安以外和过场变速箱（Safe Renderer Engin），很难对安以外和建议最更好左图层顺利顺利进行过场（警告左图标等等）。

上述 A35 质子本身为了让兼顾 ISO26262-ASIL-B 的 QNX+QT 的技术的发展软件集来保证子系统和功能性的安以外和性和稳定性。

为了让 QNX 的 POSIX –API 连接起来器，与 M4 质子顺利顺利进行通信（SCU+PRC）

M 质子基于 RTOS，M 质子末端直通 Watch dog。

充分利用由 M 质子对 A 质子的服务项目与消息机制的监管，当 A 质子显露现彻底的失灵或者必需插件重启的时候，提示涉及的 Warning 等涉及数据。

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