mcu是什么(华为视频会议mcu是什么)

当汽车进入电动化、智能化的赛道，产品变化衍生出的名词更是让消费者困惑。比如CPU、GPU、NPU、SOC等。这些参数尤为重要，甚至不逊于燃油车时代的一些核心部件配置。

这次我们来个芯片名词科普，一起扫盲，做个电动车专家。

关于芯片中的名词

1、中央处理器

汽车cpu是汽车的中央处理器。它是机器的“大脑”，也是布局策略、发号施令、控制行动的“总指挥官”。

CPU的结构主要包括算术单元(ALU)、控制单元(CU)、寄存器、高速缓存以及它们之间用于数据、控制和状态通信的总线。

简单来说就是:计算单元、控制单元、存储单元。(结构如下所示)

如果你听不懂，我可以翻译成中文。简单来说，计算单元主要进行算术运算，存储单元主要存储数据和指令。控制单元解码该指令。

2、GPU

GPU被称为图形处理器，也称为显示核心、视觉处理器和显示芯片。

图形处理你想到显卡了吗？提到显卡和GPU，人们会想到游戏和电影中的精美3D图形。事实上，早期的显卡不仅不能处理3D图形，甚至不能处理2D图形。它只有显示能力。如今，GPU不仅可以处理复杂的3D图形，还可以作为通用计算中的协处理器。

cg动画处理器的发展从图形显示卡开始，到图形加速器，再到图形处理器(GPU)，功能不断增强。

3、单片机

汽车mcu是一种微控制器，它控制着汽车中所有的电子系统，如多媒体、音响、导航、悬架等。单片机作为汽车电子控制系统的核心，必须具有耐高温、坚固的特性，使其在复杂的汽车内部环境中不易损坏。

MCU可分为1位、4位、8位、16位、32位甚至64位单片机。4位MCU多用于计算器、汽车仪表和汽车防盗装置。

4、NPU

这几年NPU特别火，可以理解为NPU就是AI芯片，普通芯片就是CPU。NPU在自动驾驶和智能驾驶舱中不可或缺。

换句话说，npu具有智能和学习的特性，也就是说这个处理器可以模仿人脑的神经网络。

在工作模式上，CPU主要负责低精度和常见的数据，而npu是一种人工智能算法，效率比另外两种更高。

5、SoC

SoC是芯片的一种，简单理解为将几个不同类型的芯片集成在一个芯片上，比如CPU、GPU、内存、蓝牙芯片等。

比如智能驾驶舱中的wifi功能和蓝牙功能都集成在SoC芯片上，比如8155就属于SoC芯片。

6、最多

TOPS也就是我们常说的计算能力。1 TOPS意味着处理器每秒可以执行一万亿次。众所周知的8155芯片的计算能力是8TOPS，而NVIDIA orin芯片的计算能力是254TOPS。

从L1、L2、L3、L4、L5，汽车不断前进。从某种意义上说，是计算能力的比拼。每一级的进步都意味着对计算能力的更高要求。

毋庸置疑，目前的自动驾驶芯片市场已经发生了显著的变化，“大计算力”是大趋势。除了英伟达，计算能力超过100TOPS的芯片也相继问世，比如《地平线征途5》，发布了单个芯片最高可达128TOPS的计算能力；Mobileye EyeQ Ultra，单芯片最大计算能力176TOPS等。

7、DMIPS

人们经常混淆TOPS和DMIPS，认为这两个词表达的是相同的计算能力。实际上，DMIPS是每秒处理的机器语言指令数，而TOPS是每秒可以执行的操作数。

比如8155芯片的CPU可以达到105K DMIPS，计算能力是8TOPS，显然是两个不同领域芯片的处理能力。

DMIPS是用Dhrystone测试程序运行时每秒可以执行的指令数。

从某种意义上说，谁的数字越高，谁的CPU就越好。50000DMIPS意味着每秒可以执行50000 * 100万条指令。

8、DPU

DPU和NPU的组合非常类似于TOPS和DMIPS，所以很容易混淆。

DPU和NPU都是具有学习能力的芯片，但DPU是深度学习处理器，是基于Xilinx可重构特性的FPGA芯片。而NPU不是基于Xilinx的。

与CPU的AI芯片不同，DPU可以用于机器学习、安全、电信和存储，并提高其性能。

汽车芯片的类型

汽车芯片有三种类型:1。整车领域的MCU。2.自动驾驶领域的人工智能芯片。3.智能座舱领域的CPU。这三类都需要筹码，只是难度系数相差较大。

芯片范围从MCU到自动驾驶座舱，虽然如果说MCU芯片的弱鸡性能让汽车的面子有点过不去，那么自动驾驶领域的AI芯片可以说是扳回了一城。

1.自动驾驶领域的人工智能芯片

以NVIDIA orin为例。奥林的CPU核心是12 Coretex-A78(代号大力神)，GPU是安培。

我们以蔚来ET7为例。

Cuba单元:蔚来ET7搭载4颗NVIDIA ORIN芯片(近1000TOPS)，其CUBA(计算统一设备架构)单元为8096，接近8704CUBA核的RTX3080显卡。

晶体管数量:搭载四颗NVIDIA ORIN芯片的蔚来ET7的晶体管数量为680亿，而同期“每秒”的苹果A14芯片的晶体管数量为118亿。

数据处理能力:特斯拉FSD芯片内置图像处理器ISP，可以以每秒25亿像素的最高速度处理图像，在21块1080P高清屏幕上大约是60帧。

NPU:特斯拉FSD芯片的神经处理单元的NPU缓存为32MB，相当于零售价16999元的英特尔酷睿i9-9980XE的总33.75MB SRAM缓存。

2.智能驾驶舱芯片

智能驾驶舱的主芯片一般称为SOC——system on chip，即片上系统，包括CPU、GPU、AI引擎、处理各类摄像头的ISP、支持多显示器的DPU、集成音频处理等等。此外，第三代数字驾驶舱系统配备了个性化的计算机应用平台，用于计算机视觉和机器学习，包括AI加速器等。同时，高通还在SoC上集成了先进的Wi-Fi和蓝牙技术，可以支持最热门的Wi-Fi和蓝牙5.1技术。

说到智能驾驶舱芯片，我们不得不看看高通骁龙8155芯片。

高通的8155芯片是一款功能强大的智能座舱SOC芯片，全称是SA8155P。它采用7 nm工艺制造，拥有八个核心CPU，计算能力为8TOPS，即每秒8万亿次运算。它最多可以支持六个摄像头，连接四个2K屏幕或三个4K屏幕，支持WiFi6，5G和蓝牙5.0。

值得注意的是，8155芯片没有独立的NPU核，AI计算主要通过DSP、CPU、GPU组成的AI引擎来完成。其中Hexagon 690拥有7TOPS的AI计算能力，CPU和GPU的AI计算能力之和为8TOPS。制造工艺方面，高通8155采用TSMC N7工艺制造，即第一代7nm工艺，与骁龙855、855+属于同一代产品。

3.整车领域的MCU

在智能化普及之前，早期的汽车都是纯机械产品。当时没有发动机的电子控制器，只有车窗的机械控制，所以不需要任何芯片，也没有计算力和图像处理之类的东西。

近几十年来，机械汽车逐渐智能化。每增加一个功能，就需要一个MCU(微控制单元)。这种开发模式造成了MCU越多，线束越乱的现状。这也构成了传统车企缺芯的现象。

当然，不要小看单片机。该领域支持的半导体公司很有名。如果对比的是汽车MCU芯片的话——确实手机芯片在性能和工艺上要先进很多！