pTNednc
高通8295就是通用汽车2023年的Ultra Cruise用的芯片，基本上就是高通骁龙888的车载版，骁龙888的首发价格大约240美元，目前大约170美元（高通公开资料能查到其MSM芯片出货量与收入，平均价格大约30-35美元），因为大部分成本都已经被出货量两三千万的手机覆盖，因此SA8295价格可以很低。不过高通车载芯片一般都交给台积电代工，台积电代工远比三星价格高（台积电营业利润率几乎是三星晶圆代工业务4倍），估计SA8295价格大约150美元，如果是三星的5纳米，估计价格是120美元或100美元，但高通要外加AI加速器，不过AI加速器价格预计不超过50美元，合在一起，高通仍具备价格优势。
Orin的出货量自然无法和骁龙888比，但三星的成熟工艺，加上有座舱版、游戏机版多个版本分摊成本，价格估计是320美元。不过这个单价意义不大，目前L3/L4智能驾驶车辆价格高昂，而技术迭代很快，产品生命周期越来越短，整个生命周期内的出货量都微乎其微，开发费平摊在每一辆车上的成本远超ECU硬件成本，厂家考虑的是整体成本，特别是软件的成本和一次性费用，对SoC的单价应该不在意，芯片厂家也是推全套方案，软硬件全包。
2021年11月9日，英伟达正式推出采用Orin的模块，即Jeston AGX Orin，这意味着个人用户也可以买到自动驾驶领域的顶级运算模组。当年Jeston AGXXavier的价格是1099美元（现在价格已降到699美元，国内报价大约6千人民币含税），Jeston AGX Orin价格不会太高，估计是1499-1799美元，3年后价格估计也就是1299美元。
pTNednc
图片来源：互联网pTNednc
模组里还包括32GB的LPDDR5，带宽有204.8GB/s，价格大约是105美元，近期LPDDR5价格上涨，连苹果13都节约成本用LPDDR4。64GB的eMMC倒是很便宜，目前主要7美元。其余关键的芯片还有一片QSPI NOR和Secure NOR，这两片价格都不高，估计5-8美元。还有电源系统。
pTNednc
图片来源：互联网pTNednc
Orin内部框架图，可以简单分为5部分，存储、外围、CPU、GPU和加速器。pTNednc
pTNednc
图片来源：互联网pTNednc
pTNednc
图片来源：互联网pTNednc
Orin CPU部分框架图，这里的A78应该是A78AE（Automotive Enhanced），即针对汽车领域的A78。ARM建议A78使用5纳米工艺，运行频率2.1GHz-2.8GHz之间。考虑到车规，英伟达将运行频率上限定为2GHz。出于成本考虑，也没使用5纳米工艺，而是使用三星的8纳米工艺，效果与台积电的10纳米差不多。
英伟达放弃了自研的大小核架构，改用ARM的簇架构，这就是ARM在2017年提出的DSU，DynamIQ Shared Unit (DSU)控制单元，其允许最多8个CPU核心构成一个簇（Cluster），单个处理器最多可实现32个簇，这样一个处理最多可以拥有256个核心，并可通过CCIX总线扩展到1000个核心。
英伟达没有公布过Xavier的CPU框架图，应该也是4个核心为一簇，有两个簇，英伟达Xavier的缓存还是有详细说明。
pTNednc
缓存上看，Orin好像比较在意成本，L2和L1的缓存比较小，L3倒是不小。
pTNednc
图片来源：互联网pTNednc
A78AE的内部框架，似乎为了内存保护和锁步，所以L1的缓存容量不高。DSU可以分配各级缓存，还负责控制簇内每个CPU核心开关，频率高低，电压大小，是控制CPU性能与功耗的关键。所以DSU部分做了逻辑控制冗余。这是与消费类A78的主要区别，即添加了DSU-AE。pTNednc
pTNednc
图片来源：互联网pTNednc
分区模式下，DSU控制每个簇火力全开，锁步模式下，每个簇内都有一核处于休眠状态，一旦监测到异常就启用备份系统。pTNednc
pTNednc
图片来源：互联网pTNednc
GPU方面，每个流处理器SM包含128个CUDA核，共有16个SM，合计2048个CUDA，算力为4096GFLOPS。还有64个张量核Tensor，稀疏INT8模型下算力达131TOPS，或者密集INT8下54TOPS。
pTNednc
图片来源：互联网pTNednc
64个张量核采用半精度矩阵乘和累加和集成乘和累加运算指令集，HMMA (Half-Precision Matrix Multiply and Accumulate) 和IMMA (Integer Matrix Multiple and Accumulate)，让GPU架构也能对应稠密代数运算和深度学习推理。英伟达采用精细变换权重系统，将稠密训练权重稀疏权重模型。稀疏约束为每4个权重，两个不能为零。经过这样变换后，权重的存取空间大幅度缩小，张量处理还可以跳过零值，速度增加两倍。
pTNednc
图片来源：互联网pTNednc
英伟达深度学习加速器内部框架，英伟达的深度学习加速器是针对推理应用的，或许是认为没有什么技术含量，英伟达对DLA介绍的非常简单，寥寥数语，对GPU、CPU、PVA都介绍的很详细。也的确，深度学习加速器没什么技术含量，就是乘和累加运算单元的堆砌。改进之处就是增加了608KB的缓冲，实际应该就是加了608KB的SRAM，提高了运行效率，小模型无需频繁读取DRAM。这个DLA性能为INT8稀疏模型97TOPs，两个是194TOPs。上一代的Xavier是11.4TOPs，不过是稠密模型。
pTNednc
图片来源：互联网pTNednc
PROGRAMMABLE VISION ACCELERATOR可编程视觉加速器即PVA架构如上图。与Xavier的一代PVA相比，增加了1MB的L2，其余几乎不变。PVA主要针对滤波、扭曲、图形三角生成、特征检测、FFT等矢量运算，具体应用主要是立体双目、特征检测器、特征追踪、目标追踪。包含两个7Slot（两个标量、两个矢量和三个存储）VLIW矢量处理器，两个DMA引擎和一个实时性Cortex-R5。
pTNednc
图片来源：互联网pTNednc
PVA的典型应用立体双目视差管线。这里特别需要指出英伟达着力推广的VPI，Vision Programming Interface (VPI)是英伟达高性能计算机视觉/图像处理算法库接口。VPI为各种不同的硬件提供统一的接口，如CPU, GPU, Programmable Vision Accelerator (PVA), 以及Video Image Compositor (VIC)，而且提供方便调用的GPU并行功能。
支持的算法包括高斯金字塔发生器，拉普拉斯金字塔，可分离图像压缩器，箱式图像滤波器，高斯图像滤波器，双边图像滤波器，图像重新缩放，图像重映射，图像直方图，直方图均衡化，快速傅里叶变换，逆向快速傅里叶变换，图像格式转换器，透视翘曲，背景减法，镜头失真矫正，时间性降噪，金字塔式LK光学流，及本身常用算法都包括了。
英伟达VPI似乎有意取代OpenCV，在英伟达的计算平台上，VPI比OpenCV明显要快。
pTNednc
某些移动端如可分离卷积Separable Convolution，效率提高29倍。
英伟达用CUDA垄断深度学习，下一个目标就是用VPI垄断计算机视觉算法。
pTNednc
图片来源：互联网pTNednc
接口方面，最高提供6个CSI摄像头接口，看起来似乎不多，通过虚拟通道可以增加到16个。一般自动驾驶都是使用双Orin，16个MIPI CSI通道也就是4个800万像素，双Orin是8个800万像素。
pTNednc
图片来源：互联网pTNednc
接口基本上就是对应上图的架构，16个400万像素摄像头，8个激光雷达，通过1个1G的以太网。两个10G的以太网连接上骨干网和交换机。
与Xavier比，Orin的AI算力主要来自DLA，而Xavier则是GPU。从简单的裸晶图片看，下一代的Atlan应该又重回Xavier路线，AI算力主要来自GPU，GPU的面积远比DLA要大，因为增加了一个DPU模块，DLA的面积被大幅度压缩了。下一代GPU架构代号或许是Ada Lovelace，阿达·洛芙莱斯（Ada Lovelace）是人类第一个程序员，英国著名诗人拜伦之女，数学家。
Orin的完成度感觉不高，特别是CPU，加上A78后ARM的一系列新技术，苹果、三星、英特尔甚至联发科都有能力挑战Orin，问题是相对手机和PC，L3/L4智能汽车市场太小了，且要提供全套解决方案，后进厂家在软件方面花费巨大，这就让Orin几乎垄断市场。国产芯片要想挑战Orin，必须购买ARM的最先进架构，还有采用至少5纳米的先进工艺，这导致一次性成本至少是1亿美元，芯片的整体开发成本预计在2亿美元以上，整个生命周期内出货量即使10万辆，单SoC的成本都要2000美元，显然这个价格是车厂无法接受的。任何企业想单靠汽车市场挑战Orin是完全不可能的。
最前沿的电子设计资讯
