异构分布硬件平台包括哪些？

异构分布硬件平台通常包括 AI 计算单元、通用计算单元、控制 单元以及安全处理单元等。

1.AI 计算单元

AI 计算单元基于并行计算架构，负责图像处理、深度学习 推理等数据密集型计算。架构方面，FPGA、DSP、GPU、NPU、 TPU 等专用加速器等正逐渐引入到 AI 计算单元中，并负责不同 的计算任务。性能方面，随着数据量的增加、复杂模型的推理和 部署、实时性要求的提高、AI 应用领域的丰富以及硬件技术的 进步，对 AI 计算单元的算力需求持续增长，需要通过芯片制程 升级以及内存访问、数据传输、电源管理、时钟管理、电路设计 的优化提升 AI 计算单元的能效。同时，运用更灵活的任务划分 和卸载机制、动态任务调度和资源管理等技术，实现通用计算单 元与 AI 计算单元的协同，进一步提高处理效率。通信方面，高 速串行计算机扩展总线（PCIe）、计算快速链路（CXL）、英伟达 高速 GPU 互连技术（NVLink）、高带宽内存、片上网络（NoC） 优化等高速互联技术加快普及应用。模型和算子方面，AI 计算 单元通过通用处理器和专用加速器实现对模型和算子的支持。除了增加定点计算的比重，AI 计算单元还为矩阵计算、卷积计算、 时序计算等算子以及更复杂的 Transformer 模型等不同任务量身 设计计算模组，以模块化方式提升性能、降低能耗。

2.通用计算单元

通用计算单元负责运行复杂的逻辑串行任务。随着智能驾驶 业务和算法模型的发展，对通用算力的需求也急剧增长。通用计 算单元由多个车规级多核 CPU 组成，各单核主频高、计算能力 强。通用嵌入式 CPU 通常采用 ARM 架构，近年来业界也在尝 试基于 RISC-V 架构进行设计。在实际应用中，需要针对具体任 务进行优化和并行化，以充分利用多核 CPU 的算力。

3.控制单元

控制单元负责为智能网联汽车子系统提供控制功能。控制单 元一般为高安全强实时的 MCU，包含实时多核 CPU、嵌入式存 储单元以及必要的 I/O 与通信接口。为满足实时性要求，需对 MCU 取指令的通路、数据存取通路等特别设计，同时通过提升 MCU 核心工作频率、使用实时的软件任务调度器等，减少任务 切换延迟。MCU 还需要集成 Ethernet/CAN-FD 等高速接口，提 供硬件的包转发、路由等功能，减少 CPU 资源消耗，降低延迟， 提供数据交换的吞吐量。

4.安全处理单元

安全处理单元负责安全业务的处理。在硬件设计上，根据功 能安全等级需求，一般采用内建自测（BIST）电路监测电路工作状态。对于部分执行单元，采用冗余电路设计，以实现高功能安 全等级要求。在数据存储模块、数据通信链路上，采用奇偶校验 编码保证端到端的数据传输安全性。在架构层面，一些大型片上 系统（SoC）采用安全岛技术实现对系统内功能的监控与错误处 理。

为减少 CPU 负载，对称、非对称、哈希等加解密算法加速 单元被越来越多地集成到芯片之中。安全与非安全执行环境的隔 离既有基于虚拟化技术的逻辑 CPU 方案，也可基于硬件电路完 全隔离的硬件安全模块（HSM）技术。在系统层面，需在总线、 内存接口中加入安全设计，实现系统地址空间的安全隔离要求。