浪潮信息发布首款智能域控制器EIS400 为智能驾驶提供超强算力 ... ...

北京2023年5月26日 /美通社/ -- 5月25日，浪潮信息"智算 开新局·创新机"全国巡展杭州站举行，以智算时代下新技术和新应用为主题，汇聚政府部门、行业机构、知名企业等业界嘉宾，共话智算产业新趋势与新机遇。

会上，浪潮信息边缘计算产品家族迎来新成员，重磅发布首款智能域控制器EIS400，能够为智能驾驶提供数据中心级强大、安全、高效的车载边缘算力。EIS400支持业界最多的摄像头、雷达、惯性导航接口，涵盖了自动驾驶出租车、自动驾驶公交、自动驾驶卡车、载物无人车等各类自动驾驶场景的算力需求。同时，浪潮信息还发布了首个自动驾驶计算框架AutoDRRT（Autonomous Driving Distributed Robust Real-Time），基于高度开放的EIS400，可为用户提供自动驾驶感知、规划决策、控制算法API接口、计算并行与加速模块和开发工具，加速智能驾驶行业快速发展。

汽车"智能化"加速，算力先行

近年来，随着智能化和自动驾驶技术的迅速发展，智能驾驶功能愈加丰富，包括从行车、泊车、到车辆安全等。各项功能的应用场景也更加复杂，比如行车功能，就涉及车道居中控制、自动变道辅助、交通拥堵辅助、高速领航驾驶辅助等场景。复杂的应用场景对计算性能、可靠性、软硬协同方面提出了更高的需求。

在这个过程中，车载计算的核心——域控制器需要处理包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等各类感知设备的数据，底层芯片架构、上层应用系统也越来越复杂，技术开发难度越来越大。目前，为了让车辆更精准的感知车内及道路环境，域控制器要接入的设备越来越多，摄像头数量显著增加，探测距离、像素也在不断提升。从行业内汽车用户的需求来看，目前一辆汽车的14个500万像素的摄像头做深度学习计算，算力至少需要1000TOPS。同时，为了保障应用运行安全，对于域控制器的数据处理时间、通信传输时延等也提出了非常高的要求。

此外，随着自动驾驶级别的提升，算力需求将呈现指数级增长，一个域控制器通常需要匹配多个处理器芯片，不仅带来了系统高功耗的散热及可靠性的挑战，也对降低分布式计算的时延提出了严苛的需求。

EIS400，为车载计算提供数据中心级极强车载算力

浪潮信息首款智能域控制器EIS400依托浪潮信息强大的数据中心级产品研发能力，将数据中心级安全、可靠、高效的算力延伸到汽车这一边缘侧，并针对车载计算严苛的环境、多样的计算需求等进行了优化，具有极强算力、极高安全和高效散热的能力。

由于车辆各类传感器，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，设备数量显著增加，其探测的像素、帧率、距离精度也在不断提升，需要更高的车载算力。EIS400在算力性能、接口扩展性方面进行了优化设计，支持业界最广泛的终端接口，最多可支持16个车载摄像头、8个激光雷达、4个毫米波雷达，和1个惯性导航接入，涵盖了自动驾驶出租车、自动驾驶公交、自动驾驶卡车、载物无人车等各类自动驾驶场景的高算力、低时延的需求。

此外，为保障智能驾驶安全及车辆隐私，EIS400主板嵌入车规级功能安全芯片，可执行车辆规控和系统状态管理等关键任务，并进行了多重冗余设计，提升了整机系统的安全性和可用性，保障道路行驶安全及车辆隐私。

针对一些自动驾驶卡车所处矿山、高速公路的高温、高寒、高海拔、多雨雾、强电磁干扰和地质条件复杂的环境特点，EIS400充分考虑这些环境因素，设计了高效散热系统，并支持液冷散热，在提供良好性能的算力的同时，保障了整个系统的高稳定性、高可靠性和车辆运行的高连续性。

支持自动驾驶计算框架AutoDRRT，打造车载计算开放生态

为推动智能驾驶行业快速发展，此次大会，浪潮信息还发布了首个自动驾驶计算框架AutoDRRT。AutoDRRT是一款高度开放的自动驾驶分布式高容错低延时计算框架，其基于EIS400异构分布式架构设计，向上针对自动驾驶应用层提供感知、决策规划、控制等算法API接口、计算并行与加速模块和开发工具；向下针对底层系统层兼容开源中间件及OS，支持用户自己开发软件，方便用户针对不同的智能驾驶应用场景，选择适合的算法，实现软硬件协同，从而快速搭建部署智能驾驶应用。

AutoDRRT具有分布式、高容错、低延时三大计算创新功能。其中，分布式计算功能面向用户自动驾驶应用快速迁移的需求，支持从单计算引擎到多计算引擎的分布式并行计算，用户无需代码开发，即可实现上百个不同算法在5个计算引擎上的分布式计算。为解决应用层的安全运行，AutoDRRT还设计了高容错计算功能，实现了计算、通信、IO的冗余，当某一自动驾驶算法如果由于系统故障失效，可实时切换到冗余算法，切换延时低至1ms，从而保障系统安全。此外，低延时计算功能，采用软硬件协同优化技术，解决应用运行的低延时挑战，实现自动驾驶应用从感知到控制的端到端延时低至60ms，比行业内应用运行的平均时延降低40%，可以更好的满足自动驾驶对实时性的要求。

当前随着汽车智能化技术的发展，汽车制造商和科技公司纷纷投入巨资，推动汽车智能化和自动驾驶技术的研发。浪潮信息边缘产品部总经理孙波表示，"汽车"智能化"加速，算力先行。随着汽车智能化和自动驾驶技术的快速发展，各类场景对计算能力、安全性、软硬件协同等提出了更高的要求。智算力需要从云端的数据中心向边缘端的车载计算不断延伸，推动智能驾驶应用发展。"随着浪潮信息首款智能域控制器EIS400和自动驾驶计算框架AutoDRRT的发布，为各类车载计算提供数据中心级超强算力，以及更加便捷、高效、安全的算法开发平台，助力智能驾驶市场的快速发展。