根據(jù)工業(yè)和信息化部裝備一司發(fā)布的消息：2025年1月,，中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)分別完成245萬(wàn)輛和242.3萬(wàn)輛，產(chǎn)量同比增長(zhǎng)1.7%,，銷(xiāo)量同比下降0.6%,。其中,，新能源汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)分別完成101.5萬(wàn)輛和94.4萬(wàn)輛，同比分別增長(zhǎng)29%和29.4%,，新能源汽車(chē)新車(chē)銷(xiāo)量達(dá)到汽車(chē)新車(chē)總銷(xiāo)量的38.9%,；乘用車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)分別完成215.1萬(wàn)輛和213.3萬(wàn)輛，同比分別增長(zhǎng)3.3%和0.8%,。中國(guó)汽車(chē)工業(yè)在繼續(xù)保持全球產(chǎn)量第一的同時(shí),，也在加速電氣化進(jìn)程，同時(shí)也在不斷推進(jìn)智能化,。圖形處理器（GPU）已經(jīng)成為智能駕駛和新一代座艙中,，被用以實(shí)現(xiàn)先進(jìn)駕駛輔助（ADAS）或者自動(dòng)駕駛（AD），或者處理更多的屏顯,、實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)和汽車(chē)與環(huán)境互動(dòng)的核心處理器件之一,，基于GPU開(kāi)發(fā)的智駕芯片和智能座艙芯片具有廣闊的前景。

作為世界第四大芯片IP公司,，Imagination在全球汽車(chē)GPU IP市場(chǎng)一直處于領(lǐng)先地位,，并專(zhuān)為汽車(chē)市場(chǎng)開(kāi)發(fā)了XS系列GPU，該系列最新的DXS是一款可擴(kuò)展,、靈活的GPU IP,，專(zhuān)為處理駕駛艙、信息娛樂(lè)和高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)中的圖形和計(jì)算工作負(fù)載而打造,。該處理器不僅以單核1.5TFLOPS的處理能力在計(jì)算性能方面引領(lǐng)行業(yè)同儕,，而且還引入多項(xiàng)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)了分布式安全性，消除了芯片設(shè)計(jì)公司以往為實(shí)現(xiàn)ASIL-B等級(jí)功能安全而產(chǎn)生的額外開(kāi)銷(xiāo),。目前,，采用這種創(chuàng)新的、低成本的分布式安全機(jī)制DXS GPU已通過(guò)了ASIL-B汽車(chē)功能安全性認(rèn)證。?

除了上面提到的算力和分布式安全等硬件方面的創(chuàng)新,，Imagination還為DXS系列GPU配置了全面的計(jì)算庫(kù)和工具鏈,，以期望提升開(kāi)發(fā)效率和充分釋放DXS GPU的性能方面，從而進(jìn)一步加速智能駕駛芯片的設(shè)計(jì)和普及,。

深度優(yōu)化的全新底層計(jì)算庫(kù)提升開(kāi)發(fā)效率

Imagination提供的一系列底層計(jì)算庫(kù)都經(jīng)過(guò)深度軟件調(diào)優(yōu),。全新計(jì)算庫(kù)和人工智能工具包，可幫助軟件開(kāi)發(fā)人員實(shí)現(xiàn)高達(dá)80%的GPU利用率,。這也將加速常見(jiàn)計(jì)算工作負(fù)載的處理,，如計(jì)算機(jī)視覺(jué)和ADAS系統(tǒng)感知數(shù)據(jù)的預(yù)處理和后處理。這一套與DXS GPU硬件同時(shí)完成開(kāi)發(fā)的計(jì)算庫(kù)包括：

傅里葉變換加速庫(kù)（imgFFT）

傅里葉變換加速庫(kù)（imgFFT）在智能駕駛領(lǐng)域是處理傳感器數(shù)據(jù)的得力助手,。智能汽車(chē)搭載的雷達(dá),、攝像頭等傳感器會(huì)生成海量數(shù)據(jù),，imgFFT能快速將時(shí)域數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到頻域,。例如，毫米波雷達(dá)不斷發(fā)射和接收電磁波,，產(chǎn)生的時(shí)域信號(hào)經(jīng) imgFFT 處理后,，車(chē)輛可清晰分辨出周邊物體的速度、距離等信息,。在圖像識(shí)別方面,，攝像頭拍攝的圖像數(shù)據(jù)，通過(guò) imgFFT頻域數(shù)據(jù)分析提取,，可突出圖像中的邊緣,、紋理等關(guān)鍵特征，使圖像識(shí)別算法能更精準(zhǔn)地識(shí)別道路標(biāo)志,、車(chē)道線(xiàn)以及其他車(chē)輛,，幫助車(chē)輛提前做出反應(yīng)，極大地提升了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的環(huán)境感知能力和安全性,。

線(xiàn)性代數(shù)庫(kù)（imgBLAS）

線(xiàn)性代數(shù)庫(kù)（imgBLAS）為智能駕駛中的復(fù)雜運(yùn)算提供了高效支持,。在路徑規(guī)劃算法里，imgBLAS的矩陣運(yùn)算能力發(fā)揮著關(guān)鍵作用,。當(dāng)車(chē)輛規(guī)劃行駛路線(xiàn)時(shí),，要綜合考慮地圖數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)路況,、自身位置等信息,，這些都以矩陣形式呈現(xiàn)。借助 imgBLAS的矩陣乘法,、加法等優(yōu)化函數(shù),，車(chē)輛能快速計(jì)算出不同路徑的成本和可行性，找到最優(yōu)行駛路徑。在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中,，imgBLAS同樣不可或缺,。像訓(xùn)練用于預(yù)測(cè)交通流量的模型時(shí)，涉及大量數(shù)據(jù)的矩陣運(yùn)算,，imgBLAS能大幅提升運(yùn)算速度,，縮短模型訓(xùn)練時(shí)間，使模型更快適應(yīng)路況變化,，為自動(dòng)駕駛決策提供更準(zhǔn)確的依據(jù),。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)（imgNN）

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)（imgNN）是推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)智能化的核心力量。在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型中,，imgNN為模型的訓(xùn)練和推理提供了有力支持,。在訓(xùn)練階段，imgNN優(yōu)化了模型參數(shù)更新的計(jì)算過(guò)程,，加速了模型的收斂速度,，使模型能夠更快地學(xué)習(xí)到圖像中各類(lèi)物體的特征。在實(shí)際駕駛中,，模型進(jìn)入推理階段,，imgNN能夠高效處理攝像頭傳來(lái)的圖像數(shù)據(jù)，迅速識(shí)別出車(chē)輛,、行人,、障礙物等目標(biāo)，并準(zhǔn)確判斷其位置和運(yùn)動(dòng)狀態(tài),，幫助車(chē)輛及時(shí)做出制動(dòng),、避讓等決策，使得自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的反應(yīng)更加靈敏,、決策更加精確,，有力地推動(dòng)了自動(dòng)駕駛技術(shù)從理論走向?qū)嶋H應(yīng)用。

Imagination還將其開(kāi)發(fā)庫(kù)與oneAPI Toolkit,、TensorGraph Reference Kit進(jìn)行對(duì)接和優(yōu)化,，無(wú)論開(kāi)發(fā)者在何種架構(gòu)、平臺(tái)上開(kāi)發(fā),，或是使用開(kāi)源框架,，都能無(wú)縫使用這些庫(kù)，極大地提升了開(kāi)發(fā)環(huán)境選擇的靈活性,。

Imagination 的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建

Imagination致力于解決GPU開(kāi)發(fā)的局限性問(wèn)題,，為開(kāi)發(fā)者們提供了一套全面且極具創(chuàng)新性的解決方案。Imagination構(gòu)建了領(lǐng)域?qū)＜液献骰锇榈纳鷳B(tài)系統(tǒng),，與UXL基金會(huì)緊密合作,，通過(guò)開(kāi)源持續(xù)推動(dòng)oneAPI標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展,，為開(kāi)發(fā)者開(kāi)辟了一條清晰且便捷的道路，以便實(shí)現(xiàn)軟件的可移植性,，并有效利用異構(gòu)硬件,。這一方案不僅打破了硬件廠(chǎng)商的壁壘，還極大地提升了開(kāi)發(fā)效率,，讓開(kāi)發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂谒惴▋?yōu)化和應(yīng)用創(chuàng)新,，從而在激烈的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。

UXL 基金會(huì),，即 Unified Acceleration Foundation,，是在當(dāng)前全球 GPU 開(kāi)發(fā)格局下應(yīng)運(yùn)而生的重要組織，其愿景是打破少數(shù)廠(chǎng)商利用其軟件平臺(tái)與 GPU 硬件構(gòu)建的封閉生態(tài)系統(tǒng)帶來(lái)的限制,，使全球開(kāi)發(fā)者可以不依賴(lài)某一特定軟件平臺(tái)進(jìn)行 AI 和其他應(yīng)用程序開(kāi)發(fā),，從而使其他硬件廠(chǎng)商的 GPU 在軟件開(kāi)發(fā)后解決適配上面臨的諸多困難。在此背景下,，高通,、谷歌、英特爾,、Imagination Technologies和三星等科技巨頭聯(lián)合成立了 UXL 基金會(huì),。

UXL 基金會(huì)的目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，打造一套能驅(qū)動(dòng)多種GPU等加速器芯片的軟件和工具,，使開(kāi)發(fā)者的代碼能在任何機(jī)器上運(yùn)行，而無(wú)需考慮具體使用何種芯片和硬件,，以此推動(dòng)建立開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)的生態(tài)系統(tǒng),，打破硬件與軟件之間的壁壘，統(tǒng)一異構(gòu)計(jì)算生態(tài),。UXL基金會(huì)致力于軟件開(kāi)發(fā)移植和成果復(fù)用,，通過(guò)構(gòu)建開(kāi)源項(xiàng)目和制定統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)流程。它基于oneAPI來(lái)提供跨平臺(tái)編程接口和工具,，如oneDPL,、oneDNN等，以促進(jìn)軟件快速移植和開(kāi)發(fā)效率,。

因此,，Imagination積極參與發(fā)起UXL 基金會(huì)，并為此提供了諸多技術(shù)貢獻(xiàn),，還積極支持開(kāi)放社區(qū)與協(xié)作機(jī)制,，推動(dòng)全球的開(kāi)發(fā)者可以在社區(qū)中共享代碼、分享經(jīng)驗(yàn)和交流創(chuàng)新成果,。目前,，Imagination及其客戶(hù)和合作伙伴通過(guò)oneAPI,，攜手解決了軟件開(kāi)發(fā)移植過(guò)程中遇到的許多問(wèn)題，不僅有效地支持了開(kāi)發(fā)者去提升開(kāi)發(fā)效率,，還可加速軟件移植和實(shí)現(xiàn)無(wú)形資產(chǎn)的全面復(fù)用,。

全面的工具加速開(kāi)發(fā)項(xiàng)目應(yīng)用落地

Imagination的PVRTune工具為開(kāi)發(fā)者提供了精確的性能分析支持。該工具專(zhuān)門(mén)針對(duì)包括新推出的DXS GPU在內(nèi)的PowerVR器件進(jìn)行硬件級(jí)別的性能深度剖析,。利用PVRTune,，開(kāi)發(fā)者能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控GPU負(fù)載、內(nèi)存帶寬等關(guān)鍵性能指標(biāo),。在識(shí)別問(wèn)題后,，能夠迅速定位性能瓶頸，優(yōu)化代碼結(jié)構(gòu),，從而顯著提升應(yīng)用的運(yùn)行效率,。PVRTune還支持多線(xiàn)程調(diào)試，協(xié)助開(kāi)發(fā)者均衡各線(xiàn)程負(fù)載,，預(yù)防資源沖突,。通過(guò)其直觀的可視化界面，開(kāi)發(fā)者可以清晰地查看性能數(shù)據(jù),，并精確調(diào)整參數(shù),，進(jìn)一步優(yōu)化應(yīng)用性能，確保即便在復(fù)雜場(chǎng)景中也能保持高效運(yùn)行,。

此外,，Imagination也致力于為開(kāi)發(fā)者們提供參考計(jì)算和AI工具包，助力客戶(hù)在實(shí)際應(yīng)用中充分利用計(jì)算庫(kù),。該參考計(jì)算和AI工具包已在客戶(hù)和合作伙伴的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中實(shí)現(xiàn)了許多成功范例,。例如，澎峰科技基于Imagination的計(jì)算庫(kù)構(gòu)建AI解決方案,，借助參考工具包,，在Imagination GPU上運(yùn)行各類(lèi)人工智能應(yīng)用，其中大語(yǔ)言推理引擎PerfXLM相較于CPU方案,，性能提升高達(dá)100%,，且移植耗時(shí)極短。

DXS GPU將Imagination 的綜合優(yōu)勢(shì)全面帶入智能汽車(chē)領(lǐng)域

目前,，已有領(lǐng)先汽車(chē)芯片企業(yè)購(gòu)買(mǎi)了Imagination的DXS系列汽車(chē)GPU IP的授權(quán),，預(yù)計(jì)在不久的將來(lái)，業(yè)界將看到采用DXS GPU IP開(kāi)發(fā)的高算力,、具有功能安全性的智駕芯片,。這些智駕芯片除了充分發(fā)揮Imagination獨(dú)特的PowerVR GPU架構(gòu)、在行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的HyperLane硬件隔離技術(shù)等創(chuàng)新,，也為最終應(yīng)用的開(kāi)發(fā)者提供了從生態(tài)系統(tǒng),、底層庫(kù),、性能分析工具到參考工具包的全方位支持，有效解決了傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境的局限性問(wèn)題,。從而推動(dòng)開(kāi)發(fā)者發(fā)揮GPU技術(shù)在更靈活,、更通用和生命周期更長(zhǎng)等方面的優(yōu)勢(shì)，助力智駕芯片開(kāi)發(fā)者快速實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量創(chuàng)新,。