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從傳統到智能,汽車存儲芯片貨迎來變革!

五度易鏈 2024-05-30 3214 0

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大數據治理

全面提升數據價值

賦能業務提質增效

算力需求的膨脹將引發存力的擴張。在數據中心領域,HBM(高帶寬存儲器)受數據中心龐大數據處理需求影響,一度成為幾家存儲原廠業績轉暖的重要推動力。而隨著汽車電動化、智能化的滲透力度加強,芯片廠家開始競逐用于智能座艙、自動駕駛等領域的算力芯片的性能指標,存儲芯片在汽車領域的重要性也隨之提升。

  盤子雖小,增速卻大

  在傳統汽車中,汽車存儲芯片主要應用于信息娛樂系統(IVI),負責存儲地圖以及少量歌曲和影像資料等多媒體資源。雖然分布在整車各處的ECU拉高了存儲芯片的使用數量,但是對比手機“8+128”的起步配置,車載存儲的總容量普遍僅十余MB。

  “數量多而容量小”的特征也導致了車載存儲芯片的整體市場份額相較智能手機、PC和服務器較小。

DRAM不同應用所占市場份額(數據來源:CFM閃存市場)

  過去車載存儲由于“盤子”較小而少有人問津,但這一現象目前正隨著汽車智能化升級而逐漸變化。

  “存儲在車中所支撐的舊有系統容量需求正在上升;更重要的是,在IVI之外,智能網聯汽車所配備的智能座艙系統、智能輔助駕駛系統(ADAS)和網關等新系統對數據的要求更高。整車所面對的數據流量和計算量正在飆升,因此大容量緩存和存儲會成為剛需。”CFM閃存市場分析師孫夢維告訴《中國電子報》記者。

  有機構測算,2023年,單車平均存儲容量為內存7GB、閃存73GB,2024年將會升級為內存10GB和閃存110GB,同比增長超40%。預計到2030年,伴隨著L3級及以上自動駕駛汽車的逐步落地,全球車規級存儲市場規模將達到151億美元。

  電動汽車引發存儲革新

  電動汽車的多個新系統帶來了對車載芯片存力的高需求,具體而言,車載存儲將迎來三方面的革新。

  首先是內存和閃存的升級。在內存方面,DRAM的使用越來越向消費級產品的存儲靠近,LPDDR4甚至更高規格的內存正被用于智能座艙芯片。而此前汽車普遍使用的Nor Flash閃存也逐漸被EMMC甚至UFS所替代,用以實現更高的數據傳輸速率和更高的集成度。據悉,高通的智能座艙芯片驍龍8295采用LPDDR4X作為內存,閃存使用UFS3.1,驍龍8255則使用LPDDR5;三星電子的Exynos Auto V920同樣使用LPDDR5。

智能汽車多個系統的存儲器規格及容量(數據來源:CFM閃存市場)

  其次,高集成度受到重視。汽車電子電氣架構正處于從域控制向中央控制演變的過程中,隨著中央計算的需求增加,多端口存儲芯片承擔著連接多個MCU(甚至是SoC)的任務,以有效整合存儲資源,并實現芯片面積、功耗以及成本的節約。

  同時,憑借其適合多主機、多應用和多芯片間的數據即時共享特性,PCIe接口也在加速上車。“PCIe能夠實現高速率和低延遲,同時也允許進行大量的存儲優化,這為人工智能在未來汽車中的應用提供了可能。”美光副總裁暨嵌入式產品事業部總經理Kris Baxter表示,“此前,盡管采用集中式存儲解決方案是可行的,但用戶必須集成PCIe交換機,而這種解決方案的成本高達數百美元。”據悉,美光推出具有PCIe4.0接口的4端口車規級存儲產品4150AT SSD,可接入ADAS、IVI等多個系統的SoC。

  此外,隨著車內數據計算量的增加,HBM這類用于數據中心的高性能存儲產品也有望上車。據不完全統計,電動汽車未來將至少需要2TB的存儲空間,才能保證智能化功能的無延遲運行。這其中包括用戶的應用數據、高精度城市地圖、端側AI大模型,以及整車內部各個系統(如IVI、ADAS等)SoC和網關等。

智能汽車中不同應用所需存儲空間占比(數據來源:美光)

  “人工智能的多種應用功能為HBM提供了車規化的土壤。在智能駕駛方面,高速NOA、城市NOA、通勤NOA,甚至是特斯拉的BEV+Transformer等對AI的需求越來越強烈。AI算法也可通過大量數據訓練,在環境感知、決策制定和路徑規劃上不斷改進,以適應各種駕駛場景。此外,車載的端側大模型在未來也可能會逐漸普及,這些都為HBM的上車應用提供了大量機會。”得一微電子汽車電子市場負責人袁野告訴記者。

  盡管如此,HBM的產能問題還需存儲原廠改善。由于英偉達、AMD等廠商的GPU在AI浪潮中仍處于供不應求狀態,且單塊GPU需要6-8塊的HBM堆棧來保證內存和帶寬,因此,SK海力士、美光等企業的HBM產能迅速告急,并在2024年初便先后宣布公司全年訂單已經排滿。

  “HBM上車的關鍵問題在于成本。一方面HBM的售價目前還處于高位,另一方面則是車載存儲的需求正在加速攀升,如果能夠通過此消彼長來實現成本和需求的平衡,那么HBM上車將更具可行性。”袁野說。

  垂直整合模式未必是最優解

  當前,美光、三星電子、鎧俠等企業在車載存儲領域占據了較大份額,其中美光占比超40%。不難發現,幾家頭部企業除了在存儲領域具備深厚技術積累、占據先發優勢之外,垂直整合的生產模式也是其共有特征。

  一般來說,存儲芯片的生產涵蓋存儲顆粒和存儲控制器兩個部分,存儲顆粒由原廠提供,存儲控制器則由模組廠商通過購入存儲顆粒,再對芯片進行設計、生產以及銷售。美光和凱俠自身生產存儲顆粒,同時兼備存儲控制器的設計能力,通過給客戶提供完整的解決方案來實現盈利。

  對比起來,三星電子的垂直整合似乎更為徹底。作為IDM企業,在存儲芯片的生產之外,也能夠設計并制造車規級SOC,從而為客戶帶來“全家桶”式的套餐。三星電子公開資料顯示,三星電子先后推出座艙芯片Exynos Auto V920和傳感器ISOCELL Auto 1H1,并配套發布如LPDDR5X、UFS 3.1、GDDR7、AutossD、可拆卸AutossD等車載產品,以全方位支持自動駕駛和軟件定義汽車等需求。

三星電子配合汽車處理器和傳感器推出多款車載存儲(圖片來源:三星電子)

  “垂直整合最大的特點是可以增強公司對供應鏈的控制力,幫助公司更好地管理成本、質量和交貨時間,并提供更貼合市場需求的客制化產品。但是這種模式在當前市場中迎來了新的考驗。”某半導體業內人士告訴記者。

  “一方面,垂直整合對公司的芯片研發實力、資本投入、管理運營與產品戰略規劃等多方面能力提出很高要求;另一方面,垂直整合模式下的產品成本控制要基于足夠大的市場體量。從目前需求方的角度看,模組廠在選擇存儲控制器和存儲顆粒時更關注性價比。同樣,對于Tier 1、Tier 2,甚至是SoC企業而言,他們更傾向于從多家存儲芯片企業入手搭配出恰當的產品組合,而非依賴一套解決方案。”他說。

  作者:王信豪  來源:中國電子報、電子信息產業網

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