同样,随着车辆智能化程度的不断提高,近年来对处理器性能的要求
也在大幅提高。多核处理器已在 CP 中使用,但对处理能力的需求并不
仅仅是多核。拥有几十到几百人内核的多核处理器、GPGPU (GPU 的通
用型)、EPGA 和专用加速器正在出现,因为这些处理器的性能比传统
的 MCUs 高出几个数量级。CP 最初是为单核 MCU 设计的尽管它可以支
持多核。此外,随着计算能力的膨胀,即使在数据中心,能效也已经
成为一个问题,而对于这些智能 ECUs 来说,能效问题实际上更为重
要。从半导体和处理器技术的角度来看,受波拉克法则的限制,物理
上不可能无止境地提高处理器频率,唯一能提高性能的方法就是采用
多核(和多核) 并行执行。此外,众所周知,每瓦特的最佳性能是通过
混合使用不同的计算资源实现的,如多核、协处理器、GPU、EPGA 和
加速器。这就是所谓的异构计算--HPC (High-Performance 计算)目前
正在利用异构计算--这无疑远远超出了 CP 的范围。
值得一提的是,处理器和更快的通信速度也会产生综合效应。随着越
来越多的处理元件被组合到单芯片中,如多核处理器,这些处理元件
之间的通信速度和效率也比传统的 inter-ECU 通信快了几个数量级。
新型处理器互连技术(如 Network-on-Chip (NoC))使之成为可能。芯
片内更强的处理能力和更快的通信速度所产生的综合效应,也促使我
们需要一个能满足不断增长的系统要求的新平台。
关于自适应平台的特点