Повышение производительности автомобильных процессоров и управление жизненным циклом

Представьте себе автомобиль вашей мечты из будущего. Возможно, он полностью автономен и сможет отвезти вас туда, куда вам нужно, позволяя вам, при этом, выполнить какую-то работу или посмотреть любимый фильм в дороге. И самое главное - автомобиль безопасно довозит пассажира до нужной точки, где высаживает вас, а потом сам находит место для парковки, где он сможет подзарядить свои аккумуляторные батареи, ожидая, пока вы снова воспользуетесь им.

Это описание футуристического автомобиля указывает на новую автомобильную тенденцию, когда транспортные средства уже превращаются в мобильные центры обработки данных, которые должны иметь возможность контролировать своё «здоровье», чтобы функционировать эффективно, действенно, надёжно и безотказно. Процессорное управление жизненным циклом (SLM) – решает многие проблемы, возникающие по мере продвижения к самоуправляемым электромобилям (EV) со сложными информационно-развлекательными системами.

Автомобильная промышленность является свидетелем консолидации вычислений и расширения вычислительной мощности в транспортных средствах, поскольку всё более сложные функции широкого диапазона подключаются к системе извне по сетям беспроводной передачи данных. Возникает вопрос не только о том, как это происходит, но и откуда мы черпаем уверенность, что более совершенные процессорные устройства, использующиеся в автомобилях, работают хорошо и будут работать ещё долгие годы? Поскольку средняя продолжительность жизненного цикла автомобиля увеличивается до 15 с лишним лет, такие параметры становятся критическими для масштабирования будущих обновлений.

SLM предоставляет способ мониторинга многих этапов создания автомобильных систем на защищённых чипах (SOC) - от тестирования и производства, до всего периода их функционирования. Эти данные имеют решающее значение для производителей оборудования, поскольку они внедряют обновления и патчи, которые проактивно решают проблемы современных систем защиты информации, авторизации и разграничения доступа. SLM также актуальна для следующего поколения программно-определяемых транспортных средств, поскольку производители оборудования получают представление о ключевых проблемах и определяют, как им необходимо изменить производственные процессы, для их решения.

А пока ещё существуют серьёзные технологические проблемы для автомобильных чипов, как и соответствующие трудности OEM-производителей. Велика вероятность, что именно SLM поможет решить обе категории проблем, чтобы следующие новые поколения автомобилей служили дольше, обеспечивая более удобные функции и становились более устойчивыми к угрозам безопасности.

Новые автомобильные пользовательские устройства на базе процессоров класса SOC необходимы для того, чтобы справиться с увеличением объёма централизованных вычислений, требуемых для программно-определяемого транспортного средства. Поскольку эти автомобильные чипы становятся всё меньше и сложнее, физика этих новых форм-факторов повысит потребность в понимании их производительности.

Сейчас вся отрасль сталкивается с новыми вызовами, связанными с ускоренным масштабированием сложности устройств и систем. А с «автомобильным кремнием» задача становится ещё более сложной из-за возросших требований к безопасности.

Идёт ускоренное внедрение передовых технологических узлов, а для каждого нового компонента плотность транзисторов продолжает увеличиваться. Хотя такая плотность предоставляет прекрасную возможность для расширения технологических возможностей, она также создаёт новые проблемы, такие, как избыточный нагрев или значительная вариативность производственного процесса. Это расширяет рамки проектирования, если только вариабельность процесса в штампе не может быть измерена с помощью датчиков и систем мониторинга. Автомобильные компании, в настоящее время, изучают системы с несколькими форм-факторами и нано-процессами, в качестве решения для преодоления этой масштабной проблемы сложности.

По мере того, как упаковка для систем с несколькими процессорными узлами становится более совершенной, комбинации штампов «объединяются» вместе в различных конфигурациях: от расположенных друг над другом до 2,5 и 3D компоновки. Учитывая эту непростую комбинаторику, важно иметь возможность отслеживать, где находится каждая матрица в распределении процесса.

Агрегация данных, связанная с безопасностью, старением и деградацией, а также мощностью и пропускной способностью вычислений - всё это проблемы не только будущего развития, но и нынешнего времени, связанные со сложностью системы. Кроме того, системы завтрашнего дня, функционирующие в полевых условиях, наверняка будут иметь множество обновлений программного обеспечения, на протяжении всего срока службы. При неосторожном проектировании, обновлённое ПО может привести к увеличению энергопотребления транспортных средств, сокращению срока их службы и негативному влиянию на работу всех систем. А как показывает практика – иногда к критическим последствиям, в виде пожаров или даже взрывов.

Увеличенные рабочие нагрузки для автомобильных чипов могут быть непредсказуемыми, требуя оптимизации в режиме реального времени и при разнообразии установленных в них приложений сторонних разработчиков. Такие факторы могут спровоцировать новые проблемы и критические угрозы безопасного использования (даже без вмешательства хакеров).

Сочетание всех этих явных технических проблем, связанных с автомобильными процессорными устройствами, которыми буквально напичканы современные автомобили, генерирует ещё более широкий спектр задач для OEM-производителей. Существует множество различных препятствий и соображений, с которыми сталкиваются производители запасных частей, компонентов и приложений, при проектировании. Поэтому нужен эффективный механизм принятии решений о том, как решать проблемы, возникающие в течение срока службы автомобиля, не причиняя ему вреда при замене/обновлении/ремонте.

Чем сложнее система, тем больше вероятность потенциальных сбоев и тем сложнее их своевременно устранить. Отзывная кампания может обернуться огромными затратами, как для автопроизводителей, так и для производителей оборудования. Любые сбои негативно повлияют производственную логистику в цепочке поставок и, потенциально, к большему количеству случаев нехватки чипов. Такая ситуация уже не раз наблюдалась в последнее время именно в сфере автомобилестроения.

По мере того, как все больше автомобилей получают обновления программного обеспечения, возникают новые уязвимости, которые могут вызвать особую тревогу, если они затронут беспилотный автомобиль. Производители все больше внимания уделяют надёжности, защищённости и безопасности, учитывая эти новые факторы.

Капитальный ремонт электрических/электронных компонентов автомобиля будет в будущем играть критическую роль. Зональные архитектуры меняются с появлением новых функций, таких как электрифицированные силовые агрегаты, продвинутые информационно-развлекательные системы, уровень автономного вождения ADAS / L3+ и в целом более быстрые циклы выпуска.

А новые глобальные участники автомобильной отрасли уже оказывают давление на существующих OEM-производителей, требуя ускорить их собственные, более традиционные процессы проектирования. Это давление также влияет на уровни поставок и стоимость процессоров, глобальную доступность и многое другое.

В будущем электроника будет составлять наиболее важные компоненты транспортных средств и будет влиять на вышеперечисленные факторы. Производители оборудования просто больше не смогут себе позволить роскошь того, чтобы не интересоваться как устроена/проектируется архитектура чипов, насколько качественные материалы используются при их производстве, насколько защищена логистика на всех этапах перемещения. Не фокусируя внимания на любом из этих вопросов, бизнес легко может понести финансовые потери. А кроме того, это напрямую влияет на безопасность водителей/пассажиров. В случае самих автопроизводителей, многочисленные сбои могут привести к упущенным возможностям конкурентного преимущества и падению продаж. SLM - это ключ, который приводит к большей осведомлённости о том, что происходит внутри автомобиля, а в некоторых ситуациях позволяет системе самой активно устранять неполадки.

Проще говоря, решения SLM обеспечивают повышенную наглядность и аналитику, которые можно использовать для точной настройки не только процессорных устройств вашего автомобиля следующего поколения, но и рабочей нагрузки на существующие узлы на основе всех данных, собранных на протяжении всего его жизненного цикла. Недалёк тот день, когда каждого автовладельца будут снабжать кроссплатформенной системой цифрового двойника, показывающего множество параметров, на основе данных функциональной диагностики в реальном времени. Такие системы уже сейчас используют многие конструкторские бюро в ходе полевых испытаний новой техники. Надёжное решение SLM позволяет отслеживать наличие проблем на самых ранних этапах процесса проектирования, передавать эти данные в централизованную базу данных, анализировать данные на протяжении всего жизненного цикла автомобиля, сохраняя их в облаке или на серверах дата-центров и принимать стратегические меры в любой необходимый момент. В конечном счёте, ранние предупреждения и точное устранение неполадок позволяют масштабировать оборудование для будущих обновлений.

Управление жизненным циклом позволяет проводить анализ первопричин, прогнозировать техническое обслуживание, проводить диагностику и оповещать о старении/деградации важных узлов (в том числе механических), а также профилировать оптимальное поведение автомобиля при эксплуатации, что приносит реальную пользу как конечному потребителю, так и производителю оборудования. Что касается технического обслуживания, то система может предоставить более подробную информацию для быстрой и точной диагностики, выбора необходимых запчастей, прогнозирования ресурса, в зависимости от выбранной стоимости запасных частей и много другой важной информации. Например, предупреждения об экстремальных температурах процессора любого узла могут помочь клиентам получить своевременное обновление, для устранения неполадок. А это, в свою очередь, поможет избежать повреждения критически важных систем автомобиля.