為了在車上實現更多創新娛樂應用，汽車架構有了全新的變化，開始轉往軟體定義汽車(SDV)與Zonal架構發展；同時，GPU除了要有高效能外，
還必須具備動態分割特性，如此才能在滿足娛樂效果之際也能確保汽車安全性。
回顧2023 CES，由於智慧電動車市場逐漸成熟，今年共有逾300家車商參與展出，幾乎已成為東京車展、法蘭克福車展、底特律車展等三大車展以外全球第四大車展。
其中，車用娛樂系統更是今年焦點，諸如Gaming、VR等創新應用紛紛湧現，大打使用者體驗與舒適度。然而，隨著未來汽車娛樂樣貌越來越多元，汽車架構設計也須跟著大幅「改頭換面」。
實現串流娛樂 四大設計挑戰不容小覷
Arm亞太區車用市場資深總監鄧志偉(圖1)認為，以串流服務為例，從硬體方面來看，汽車架構設計面臨了四大挑戰，分別是網路頻寬(Bandwidth)；數位版權管理(Digital Rights Management, DRM)；效能區隔分配(Performance Separation)；硬體架構調整(從單顆SoC轉換為Zonal)。
圖1 Arm亞太區車用市場資深總監鄧志偉表示要透過加值服務強化消費者品牌忠誠度，車商除了要克服軟硬體設計外，商業模式也需考量。
網路頻寬/速度不穩定
鄧志偉說明，目前車廠提供串流內容給車上乘客時，首先會遇到網路頻寬隨著所在地點而造成不穩定的狀況。由於台灣目前的4G、5G網路頻寬會因為車輛在高速、荒郊野外或是網路使用密集的市區內，造成網路品質上下起伏或者不穩定的狀況，而這對於串流服務會是非常大的傷害。
因此，如果無法把所有的影音內容留存到車輛上儲存及運算，就需要穩定的網路頻寬，將雲端處理好的資訊傳遞到車內呈現。然而，由於現在的網路基地台都屬於實體的基礎架構，車廠無法自行改變現狀，所以目前針對頻寬不穩定的解方，就是在每台車輛留有很大處理串流的緩衝(Buffer)。
鄧志偉解釋，所謂Buffer概念，即是在網路訊號穩定時，先暫存部份尚未播放的內容在車載記憶體內，當訊號不穩定時，就可將暫存的內容在不透過雲端載取的直接播放，類似於家中看串流平台內容。目前這項方案雖然無法根治網路頻寬不穩定的問題，但可有效緩解乘客在車上觀看內容的不適感。
數位版權管理
除了網路問題外，另一個要實現串流服務會遇到最大的問題，就是數位版權管理。由於數位版權內容也有不同分類，某些特定內容會要求付費，車廠才可被授權使用，且這類的動作需要在安全環境下(例如Arm Trustzone)執行解碼。
如今大部分的DRM需要得到內容供應商的認證。舉例來說，若是要在車內播放 Netflix的影片，那麼就必須由Netflix來認證車廠的DRM是不是符合他們的要求。
鄧志偉表示，由於現在DRM分類有三種，在L2跟L3裡面，就必須在受保護且安全的環境中去處理授權，因此硬體的架構相較過去，必須在資安方面投注更大的精力。這部分需要先由CPU進行DRM的認證確認以後，才會交由GPU和解碼器進行解碼。
鄧志偉補充，這方面的挑戰較偏向商業模式，因為對車廠來說，若要將所有的內容逐一向不同的內容供應商取得DRM認證會非常困難，所以就需要有內容整合商(Content Aggregator)，以整合不同內容並且做到前期驗證(Pre-Certify)。換言之，目前DRM對車廠來說沒有技術問題，而是如何發掘新的營利模式。
效能區隔分配
這個部分與兩個元件息息相關。首先是解碼器效能，由於過去車輛的影像內容都呈現在單一顯示器上，所以大部分車用娛樂解碼器都只有Single Stream。然而，現今車內有多個顯示器要進行運算處理，因此能處理Multiple Stream的解碼器效能非常重要；而Multiple Stream的解碼器在硬體技術上問題不大，較難解決的是記憶體的部分。
其次，就是大眾所熟悉的GPU了。眾所皆知，要在車上實現串流遊戲與GPU息息相關，因為要有更Powerful的晶片，才能確保更佳的遊戲體驗。 鄧志偉說明，對GPU的效能需求，除了要因應許多不同玩家在各處同步玩遊戲所需的順暢體驗外，做到擬真的光線追蹤(Ray Tracing)也非常重要；但若要在車內達到這樣的效能表現，預計需要五到六個手機總合起來的效能才能達到。
所以，高效能GPU持續推陳出新。以Arm為例，其備有Mali-G78AE，在設計上能夠滿足汽車和工業市場對靈活性、擴充性及安全性的要求。 又或是NVIDIA，目前已有DRIVE Orin系統單晶片(SoC)可作為汽車中央處理器。不僅如此，因應未來運算需求，NVIDIA也推出新一代集中式車用電腦NVIDIA DRIVE Thor；該GPU除了可提供2,000兆次浮點運算效能外，同時大幅提升深度神經網路的準確度。
「處理器的效能會直接影響到整體遊戲的處理速度、流暢度和連線穩定度等。所以目前可以看到，有導入串流遊戲的車款，都會搭配GPU。」工研院產科國際所分析師鍾淑婷表示。
GPU不僅要有高效能還要懂「切割」
但，僅僅是提升GPU效能就足夠了嗎？其實不然，因為汽車最重視的還是安全，所以對於GPU設計而言，不僅要高效、低功耗，同時還必須創造「隔離(Isolation)」的環境。
NVIDIA資深解決方案架構協理康勝閔指出，汽車能有更多的娛樂項目是大家夢寐以求的事情，但這些服務仍是要奠基在「安全」上；也就是娛樂不能影響到汽車本身的安全功能。換言之，當娛樂系統出問題時，汽車安全系統不能跟著停擺。
也因此，如今的GPU，不僅要高效、低耗能，還要有能「分割(Partition)」的功能，為娛樂服務創造獨立環境，使其與安全功能區隔開來；為此，NVIDIA、Arm的GPU都具備此一特性。
像是NVIDIA旗下的「多執行個體(Multi-Instance GPU, MIG)技術」。該技術讓每個GPU最多能分隔成7個執行個體，各自完全獨立且具備個別的高頻寬記憶體、快取和運算核心；此一技術可以讓使用者根據需求布建和設定執行個體(圖2)。
圖2 MIG技術可將GPU分割成數個個體因應不同工作負載
資料來源：NVIDIA
簡單來說，GPU可以分隔為不同大小的MIG執行個體。例如在NVIDIA A100 40GB中，管理員可以建立2個各具有20GB記憶體的執行個體，也可以建立3個各具有10GB的執行個體，或是建立7個各具有5GB的執行個體，或是混合使用。
總之，透過此一技術可同時安全地執行工作負載。因為每個多執行個體GPU的執行個體都有一組專用的硬體資源，用於運算、記憶體和快取，可提供有保障的服務品質和故障隔離。
再以Arm為例，其Mali-G78AE也具備「動態分區」特性，可以將專屬硬體資源分配給不同的工作負載，完全區分安全和不安全，或是具時效性的工作負載。
總結來說，GPU懂「切割」的好處為何？康勝閔解釋，這就表示，即使有一個在執行個體上執行的應用程式發生故障，也不會對其他執行個體上執行的應用程式造成影響。換言之，透過MIG技術，可以在GPU上切割出一定的資源滿足娛樂需求，卻又不會影響到車輛的安全性。
「GPU除了要高效能進行多重處理外，也要處理資安的問題，所以才要有硬體區隔(Hardware Separation)的設計。」鄧志偉補充。
分工合作效率更高 Zonal架構趁勢起
最後一個硬體設計挑戰，就跟「Zonal架構」密不可分了。現今車廠為了要做串流相關的內容，幾乎要將許多硬體資源投資在Infotainment的一個SoC裡，其中包含記憶體、GPU和CPU。
不過，目前的晶片其實已經沒有辦法承受這麼高的運算負載，且車廠目前希望有一個中央控制能執行DRM認證，並決定這個內容要播在哪個螢幕，但若還要同時執行所有的數據認證(Data Authentication)、解碼等作業又太耗能。為了解決以上問題，Zonal概念便由此而生，也就是將跟內容無關的GPU運算放到 Zonal控制器。
鄧志偉解釋，什麼是跟內容無關呢？例如大部分在GPU的處理中有內容處理(Content Processing)、解碼(Code Decoding)等。像解碼作業其實不清楚裡面是什麼，因為它就是標準H.264的壓縮方式，所以這個屬於非內容相關功能(Content Irrelevant Function)。
可行的作法是，將目前處理所有影像繪圖作業的GPU功能(圖3上)切成一半(圖3下)，上方的SoC處理跟內容相關的運算；其它與內容無關、且需大量運算的作業，就讓(圖3下)不同的Zonal執行。透過架構彈性調整，未來功能才有擴充性。
圖3 汽車未來設計會朝Zonal架構邁進
另外，要實現Zonal架構，處理器的可擴展性也十分重要，如此一來才能實現新功能的快速整合及安全的無線遠端更新。
恩智浦半導體(NXP)執行副總裁暨車用處理事業部總經理Henri Ardevol(圖4)說明，以車用娛樂系統為例，當中含有許多自動駕駛成分，而要實現自動駕駛需要結合許多科技。同時，電動車時代對於空中更新軟體等聯網需求增加(不僅是串流服務)，OEM廠商必須在車輛中整合至少上百個處理器，以應對車用軟體迅速成長的趨勢。
圖4 恩智浦半導體(NXP)執行副總裁暨車用處理事業部總經理Henri Ardevol認為SDV興起也改變車用晶片設計思維，需先觀察終端需求再設想處理器規格設計。
總之，此一趨勢意味著汽車基礎架構的創新，未來能實現的不僅是更有趣的娛樂體驗，還包含預測維修、電動車電池管理等。而這也讓汽車廠商需要轉向平台化的架構演進，確保實現各品牌和不同型號間的一致性，同時充分運用軟體重複使用來節省高昂的軟體開發成本。
因此，可擴展的處理器解決方案顯得更加重要，NXP也為此推出S32系列，可提供一致的架構來滿足平台化需求，確保各種應用和技術之間一致性；此外，使用S32系列域處理器和區域處理器，能夠按邏輯關係來組織汽車的軟體架構，進而實現整體車輛管理。
Ardevol強調，將來車用處理器設計要思考的不只是硬體，還有軟體，必須考量軟體定義汽車。換言之，對於汽車晶片而言，在設計時已不再是先討論晶片規格，而是先觀察終端需求，接著再設想何種處理器能促成消費者更好的使用體驗。
商業模式是關鍵的Next Step
上述便是車廠在導入串流服務時，於硬體架構設計時常見的幾大挑戰。當然，要在車輛上實現更多以資料為導向的創新應用還有其他瓶頸須突破，像是軟體方面如何將應用程式、作業系統和硬體抽象化；建造開放式雲端架構與標準化等，都需一一克服。
然而，對於各大汽車品牌而言，更關鍵的「Next Step」，在於找到新的商業模式。鍾淑婷指出，對於車商而言，其營收模式已不限於單純賣車，而是希望透過加值服務，進一步增強消費者品牌忠誠度還有黏著度。這也是為何許多車廠嘗試推出各式的應用服務，因為他們在尋找「售車」以外的全新商業模式。
鄧志偉則說，對於車商而言，目前的挑戰是現有的內容供應商要做太多的客製化，解決方案之一就是要有一個中介的內容整合。就內容轉換技術的角度來看，有整合商的協助是必要的，但這將牽涉到如何在獲利已經不多的市場，再加入一個角色來分潤。
「這需要生態系一起創造更大的市場，所以除了軟硬體之外，商業模式在目前也會是個需要思考的問題。」鄧志偉說。