概要

AMD Zynq™ 7000 XA および Zynq UltraScale+™ XA MPSoC プラットフォームは適応性の高いアーキテクチャを備えているため、お客様は自社システム固有のアーキテクチャ要件を満たすようにカスタマイズしたセキュアで広帯域幅のネットワークを構築できるとともに、ネットワークの進化に応じて迅速なイテレーションが可能です。OTA ハードウェア アップデートにより、運用後の違法行為対策を講じることができるため、将来的にもシステムを脅威からも守ることができます。

 

電気自動車の市場規模

750 億ドル

2025 年までに予想される電気自動車のバッテリ市場規模、750 億ドル
(IHS)

3,600 万

2026 年までに生産されるハイブリッド電気自動車および完全電気自動車の台数、3,600 万台
(Strategy Analytics)

93 億

2026 年までのすべての HEV/EV 関連分野における半導体ユニット需要、93 億個
(IHS)

電動化

軽量化と車両のモーター高速化を可能にするトランジスタとして炭化ケイ素 (SiC) が登場しました。SiC トランジスタを採用することで前世代より確実に高速化するため、レイテンシを抑える技術に関心が集まっています。Zynq™ UltraScale+™ XA MPSoC プラットフォームは、最小レイテンシを実現する最適化されたプログラマブル ロジック (PL) ハードウェア パイプラインと、それらのハードウェア パイプラインを制御してワークロードに適合させるソフトウェアの実行処理システムを備えています。

電動化における AMD の重点分野:

電気自動車管理 ECU

  • AMD Zynq™ 7000 XA および Zynq™ UltraScale+™ XA MPSoC プラットフォームの低レイテンシ AI 処理機能を活用して、車両の運転操作や予知保全を促進
  • 柔軟な PL ハードウェア パイプラインは、複数のプロトコルに対応し、同時処理が可能なため、複雑な車両通信やクリティカル データをリアルタイムに処理できる

オンボード チャージャー、バッテリ管理システム、EV モーター駆動制御

  • モデルベースのアルゴリズムを駆動させるために、AI とハードウェア アクセラレーションの利用を拡大。それらを利用することにより、アプリケーション ソフトウェアと緊密に連動するハードウェア アクセラレータを活用して、基幹ハードウェアの動作にリアルタイムで順応できる
  • PL はユニークかつ柔軟性のある方法で EMI を低減し、損失を最小限に抑え、特定のプラットフォーム向けに調整された IO マップを生成

SiC ベースのモーター制御における AMD の優位性:

高速インバーター モーター制御ループを実装

  • 超高速制御 (ナノ秒) により、スイッチング周波数の高速化を実現

サブ制御ループ補償を実装

  • EMI を低減するアクティブ電流フィルタリングで損失を最小限に抑制

個々の IO レベルで精密なチューニングを実行

  • ジッターを最小限に抑制し、過電流保護を提供

高い柔軟性で最適化

  • リアルタイム性が求められるクリティカルな機能を柔軟性のある PL アーキテクチャに実装

セキュア ゲートウェイ

ロボットタクシーやロボットトラックなどの完全な自律走行車には、信頼性、パフォーマンス、電力効率が極めて高いアダプティブ コンピューティングが必要です。アダプティブ XA SoC には、アプリケーション ソフトウェアと緊密に連携するハードウェア アクセラレータが最適なバランスで搭載されており、センサー データの集約、コンピューティング アクセラレーション、スカラー処理を実行します。

自動車とセンサー

セキュア ゲートウェイにおける AMD の優位性:

  • Over-The-Air (OTA) 機能を使用したハードウェアのアップデートが可能 (展開後の侵害を軽減する安全アルゴリズムなど)
  • 今後の新たなセキュリティ脅威に対応
  • ニューラル ネットワーク実装を徐々に進化
  • 改ざん防止
  • セキュア ブート
  • 暗号化
  • 認証
  • 実質的に無制限のバス/プロトコル サポート
  • 低レイテンシ/高い並列処理能力
  • パケット検査/フィルタリング/ファイアウォール機能

製品ポートフォリオ

AMD Zynq™ UltraScale+™ XA MPSoC

次世代の ADAS および AD システムを可能にし、機能安全モジュールとセキュリティ機能を統合しながら適切なワット性能を達成できるため、さまざまなオートモーティブ業界のユーザー プラットフォームに最適です。

ケース スタディ

リソース

利用開始

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