未来の車の記憶

自動運転車は、インテリアやインフォテインメント画面のデジタルパネル用に大規模なデータストレージを必要とします。パンデミックは、現代の自動車の開発において多くの課題を生み出しました。人々はライドシェアリングサービスや公共交通機関を使用しないことを選択し、多くは家をまったく離れませんでした。自動運転車業界は、予想よりもゆっくりと成長しています。しかし、デジタルインテリアシステム市場の動きは、自動車が車輪付きのサーバーに進化し続けるにつれて、メモリメーカーに機会を開いています。



マイクロンテクノロジーの組み込みシステム部門のゼネラルマネージャーであるクリスバクスター氏は、自動運転市場への期待は低下しているものの、ADASセグメントには成長の余地が十分にあると述べました。彼は、テスラはすでに自動運転の主張から撤退し、Tier2およびTier3システムに焦点を合わせていると述べました。 「アダプティブクルーズコントロール、車線維持システム、自動ブレーキ、ドライバー監視システムなど、この分野での開発が見込まれます。 2021年には、自動車技術市場は大きな展望を持っていますが、自動運転の分野ではなく、客室のデジタル化の分野にあります。」



長期的には、Micronは、自動運転車が、関連するコスト（ロボタクシーやトラック輸送など）を満たすことができる地域の企業にとって、引き続き優先事項であると期待しています。自動車のデータ量は今後も増加すると予想されます。バクスター氏は、「自動車コンピューティングの集中化への移行も見られるだろう」と付け加えた。



大量の計算がインフォテインメントシステムの外部でも発生することは注目に値します。重要なのは、車両（無人車両だけでなく）がさまざまなサービス（とりわけ、無人運転機能の運用を保証する）を開発し、相互作用しているということです。たとえば、Aceinnaはさまざまな業界（自動車や航空宇宙を含む）向けのセンサーソリューションを製造しており、同社はコンピューター市場で直接事業を行っていませんが、その技術はそれらに依存しています。



「私たちはコンピューティングデバイスやパフォーマンステクノロジーのビジネスではありません」とCEOのYangZhaoは述べています。彼はまた、彼の会社は「センサーに焦点を合わせている」と述べた。ただし、一部のセンサー（コンピュータービジョンデバイスを含む）は、ナビゲーションおよび自動運転システムに使用されるデータを処理するために高い処理能力を必要とします。趙氏によると、未来の車は、他のロボットと同様に、独立して動くのに十分なほどスマートで、多くのセンサーを備え、最新のアルゴリズムを使用し、高い処理能力を備えている必要があります。



趙氏によると、車両のコンピューティングの多くは、GPS衛星や慣性航法システムなどの外部システムに焦点を合わせています。 「システム全体を高速化する統一されたアルゴリズムがあります。これにより、絶対的な精度を実現できます。」ただし、悪天候等により、車両が外部ナビゲーションシステムから切り離される可能性があります。 「ライダーは失明して破損する可能性がありますが、慣性航法ではこれは起こりません。外部環境はそれに影響を与えません。」



Zhaoは、これらのシステムが自律的に動作するには独自の計算能力とメモリが必要であり、他のモジュールからも分離する必要があると考えています。 「車両制御システムは完全に閉じて隔離する必要があります。どのノードもそれにアクセスするべきではありません。」



自動車システムのセグメンテーションは、メモリ要件が異なり、他の市場（たとえば、モバイルデバイスやモノのインターネット）で使用されるアーキテクチャに依存することを意味します。同社の自動車、モバイル、新興産業の上級副社長であるHubert Verhoevenによると、WesternDigitalはこれらすべての市場で事業を展開しています。 「歴史上、そのような交差点の例はたくさんあります。」多くの開発者は、独自のメモリモジュールを備えた車両用のより統合された分離されたシステムの開発に向かっています（たとえば、インフォテインメントシステム用の個別のフラッシュメモリ）。 「多くの人が、消費者データ用のストレージを備えたクラスターを作成しようとしています。」



Verhoevenは、ナビゲーションモジュールを備えたインフォテインメントシステムには、コンピューティングリソースとメモリを統合するアーキテクチャが必要であると考えています。このアーキテクチャは、フラッシュストレージ容量を増やし、複数のインターフェイス（eMMCやUFSなど）をサポートします。車が車輪付きのサーバーになりつつあるという証拠は、インフォテインメントシステムでのSSDの使用を超えています。 Verhoeven氏は、輸送市場ではすでにNVMeの需要があり、そのような企業の車両には膨大なロギング要件があるためだと述べました。 「これらのフリートには、車輪付きのデータセンターと呼ぶことができる車があります。」



自動運転車の機能の一部はリアルタイムシステムに関連していますが、Verhoeven氏は、一部のユースケースでは数テラバイトのデータを数日間にわたって蓄積できると述べています（たとえば、車両管理の場合）。 「お客様の多くは、ある時点でドライブを取り出し、サーバーに接続して完全にアンロードすることを好みます。」そのようなシナリオでは、フォームファクターが重要であり、ドライブを取り外してメンテナンスを容易にすることができると彼は言いました。 「お客様は、高性能システムで作業できることを気に入っています。ドライブに問題が発生した場合は、ドライブを交換するだけです。」



Verhoevenはまた、自動車業界では、産業、モバイル、サーバーのシナリオで基本と見なされるテクノロジーを使用することが多いと述べています。一部のシナリオでは、データセンターの低遅延と大量のデータ転送要件のため、NVMeドライブが推奨されます。車内の個別のデータストアの数を減らすことは理にかなっていますが、セグメンテーションの必要性は残っています。そうしないと、ADASの機能を、子供向けの娯楽が記録されているのと同じメディアに配置できます。このアーキテクチャは、特定のサブシステムが共通のプールからデータを受信できるようにすることで、コスト、効率、セキュリティ、および信頼性のバランスも取ります。



また、メモリの量とストレージの特性の要件は、車両の自律性のレベルによって決定されます。レベル4および5の車両は、2027年までにエクサバイトのストレージを必要とすることが予想されます。 「しかし、インフォテインメントとADASはそのストレージのほとんどを必要とし、それらはTier2とTier3です。」それにもかかわらず、Western Digitalは、ビジネスの見通しを、OEMが高度なレイヤー4および5機能を実装する方法にリンクしています。これらの実装はストレージ開発を推進します。



ただし、第2レベルと第3レベルの車でも、データを生成する多くの組み込みサブシステムがあり、データはどこかに表示されます。これらのシステムはより大きなクラスターの一部であり、ADAS機能を備えた低コストの車両にも見られるようになったとVerhoeven氏は述べています。車両にライドオートメーションシステムがない場合でも、テラバイトのデータを使用して処理できます。 「OEMによって車両に組み込まれる大型ディスプレイがますます増えていることがわかります」とVerhoeven氏は述べています。低コストの自動車で高度な機能が標準になり始めると、ストレージ要件と速度が増加します。つまり、まもなく0.5テラバイトが必要になります。



Micron's Baxterは、キャビンにライドオートメーションとデジタルシステムを導入すると、単一のコントロールユニットアーキテクチャから、モジュールを制御する個別のユニットを使用するアーキテクチャに移行すると述べました。自動車エンジニアは、メモリとストレージを組み合わせたマルチチップデバイスに向けてますます進化し、一部のアプリケーションではGDDR6が低電力DRAMに取って代わります。



バクスターは、自動車市場とその需要に応えて、メモリ業界に変化がもたらされると考えています。業界のソリューションを自動車業界の市場の状況と要件に適合させるには、メモリの設計と構造を変更する必要があります。同時に、ドライバーがイグニッションキーを回した後にオンボードシステムが起動するのを待つ必要がないようにするための高速ブート機能には、確立されたテクノロジー（NORフラッシュなど）が依然として不可欠です。



ホイール上のデータセンターは600を超えるTOPSを処理できるため、電力は大きな問題です。これは最大1000Wの電力を消費する可能性があります。それはプロセッサだけでなく、メモリについてもです。エネルギー消費はEVにとって特に重要であり、熱の課題に対処する必要のあるエンジニアにとって課題となります。



Micronのアプローチは、LPDDR4Xなどのエネルギー効率の高い低電力メモリを使用して、電力とパフォーマンスのトレードオフを行うことです。同時に、より高度なデータ処理モードにより、エネルギー効率が向上します。これは、エネルギーを大量に消費する高性能AIアプリケーションを使用する自動運転車にとって非常に重要な特性です。



マイクロンの自動車システムアーキテクチャ担当シニアディレクターであるロバートビルビー氏は、計算の複雑さも問題であり、過小評価がレベル4および5の車両のリリースを遅らせていると述べています。 「自動運転システムを実装するために必要なパフォーマンスのレベルはまだ完全には明らかではありません。」







Yole Development Rapid Implementationシナリオによると、自動車用フラッシュドライブの需要は増加しており、Tier2およびTier3車両用の自動車用NANDデバイスの需要は2022年以降増加すると予想されています。



Western Digitalと同様に、Micronは、重要なデータをエンターテインメントコンテンツから分離し、データの共有プールを活用して効率を向上させるクラスタリングアプローチに焦点を当てています（このようなプールの例は、さまざまなアプリケーションで同時に使用されるすべてのカードを格納するパーティションです）。 Bilbyは、このアプローチがサーバーアーキテクチャを模倣していると考えています。 「ここで仮想化の概念が登場し、さまざまなアプリケーションが共有データプールにアクセスできるようになります。」



彼はまた、セキュリティの問題にますます注意が払われていると述べた。 「自動車で使用されるメモリが適切なユースケースで認定されていることは、業界にとって非常に重要です。」私たちは、ADAS用のDRAMからキャビン内のマルチメディア画面用のGDDR6まで、幅広いメモリデバイスについて話しています。 「一般的に、多くはNVMeとSSDに切り替えています。」



多くのエンジニアは、機能を徐々に追加して機能を拡張するという古いアプローチから離れています。多くの人々は、一般的に建築に取り組むよう努めています。 「複数のeMMCまたはUFSデバイスの使用を置き換えることで、データストレージに対するより統合された集中型のアプローチに移行しています。」ビルビーは、自動車に使用されるすべてのデバイスはそれに応じて認証されるべきであると信じています。 「しかし、これを達成するのは簡単ではありません。テクノロジーが成熟し、これらのアプリケーションで利用できるようになる必要があると思います。」



CoughlinAssociatesの社長であるTomCoughlin氏は、価格が下がり続けているため、自動車メーカーはコンテンツストレージをSSDに切り替え始めたところだと語った。車輪の上にサーバーを作成するという事実のために 大量のメモリが必要であり、新しいテクノロジーが検討されますが、自動車の使用シナリオの極端な条件に対処する必要があります。 Coughlinは、MRAMは高温に耐えることができ、一部のアプリケーションではNORフラッシュを置き換える可能性があると述べました 。



Coughlinは、自動車用のメモリデバイスを選択する際に考慮すべき多くのトレードオフがあり、容量、耐久性、耐久性のバランスが取れていると考えています。また、メモリデバイスは、現代の自動車に導入されているさまざまなテクノロジで動作できる必要があります。そのような技術の中には、TCPプロトコルとイーサネット接続があります-それらは車輪上のサーバーのネットワーク機能を提供します。データ処理ツールとAIが機能する外部環境にトラフィックを送信できるようにするのは、これらのテクノロジーです。



ビルビーは、コンピューティングの速度とメモリデバイスのパフォーマンスが5Gの速度と一致する必要があると考えています。これらのネットワークの速度は、ネットワーク化されたリアルタイムの自動車システムの標準になると考えられています。 「何百万キロも移動したデータを収集する必要があります。このデータにより、複雑な環境や条件で機能するモデルを作成してトレーニングすることができます。」このようなモデルのトレーニングは、高速メモリを切実に必要としている高性能データセンターに依存しています。 Bilbyは、ネットワーク機能が自動運転システムの主要コンポーネントになると考えています。ネットワーク機能により、リアルタイムの交通データが可能になるだけでなく、アルゴリズムの追加トレーニングも可能になります。



長期的には、5GはセルラーV2X通信の開発にも影響を及ぼします。これにより、自動車はインフラストラクチャだけでなく、相互に対話できるようになります。したがって、道路上の車は、一緒に動作するサーバーのクラスターのようになり、集中型のクラウドを必要としない場合があります。「これらの技術は、環境の状態を予測し、車が5台または10台の車両をどのように運転するかを理解するのに役立ちます。」

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