La mémoire embarquée pour l’exploitation de l’IA dans l’automobile, un rôle crucial

Appli Kioxia Mémoires pour l'automobile

[APPLICATION KIOXIA] À l’heure actuelle, l’industrie automobile est à l’aube de plusieurs changements déterminants, sous l’impulsion de l’électrification et de l’intelligence croissante des véhicules. À mesure que les véhicules électriques gagnent du terrain et que les voitures évoluent simultanément vers des machines définies par logiciel, le rôle des données n’a jamais été aussi essentiel. La transformation des véhicules en plateformes numériques ouvre la voie à de vastes possibilités d’innovation qui pourraient améliorer la sécurité routière et offrir de nouvelles fonctionnalités auprès des consommateurs. Mais cette évolution présente également des défis importants, en particulier dans le domaine du stockage de données. Analyse de Kioxia Europe.

Auteur Axel Stoermann

VP & Chief Technology Officer, Kioxia

Pour que la prochaine évolution de la technologie automobile réussisse, toutes les solutions doivent être efficaces, évolutives, sécurisées et capables de fournir le bon niveau d’innovation tout en aidant l’industrie à surmonter les obstacles et les réglementations persistants. Les solutions de stockage de données sont ici essentielles pour permettre à l’intelligence des véhicules de répondre aux exigences du paysage technologique automobile en constante évolution.

Cependant, la conception et la sélection de solutions de stockage pour les déploiements automobiles nécessitent une compréhension approfondie des technologies de mise en mémoire des données.

Augmentation de la demande de données et implications pour les concepteur

La poussée vers la sécurité intelligente des véhicules a conduit à l’intégration d’un plus grand nombre de fonctions de systèmes avancés d’aide à la conduite, telles que le freinage d’urgence automatique (AEB, Automated Emergency Braking), le régulateur de vitesse adaptatif (ACC, Adaptative Cruise Control) et l’assistance au maintien dans la voie (LKA, Lane-Keeping Assist). Ces systèmes nécessitent un large éventail de technologies d’imagerie, de radar, de lidar et d’autres technologies de perception pour assurer un fonctionnement sûr.

Or, ces fonctions génèrent des volumes considérables de données qui doivent être rapidement stockées et analysées par l’électronique de contrôle. En raison de l’expansion de l’intégration des systèmes de ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems), les demandes de stockage des véhicules modernes ont augmenté de manière exponentielle.

Simultanément, au cours de la dernière décennie, la fonctionnalité d’infodivertissement intégré désormais systématiquement dans les voitures a a également fortement évolué avec là aussi son cortège de données à stocker. Car, de nos jours, les consommateurs accordent une grande priorité aux cockpits riches en fonctionnalités qui offrent des intérieurs aux couleurs changeantes, une climatisation intelligente et de grands écrans LCD, bien que l’intégration de ces mises à niveau a un prix.

Ainsi, le volume de données généré par les systèmes automobiles modernes est stupéfiant, dépassant ce qui était imaginable il y a seulement dix ans. Nous sommes rapidement passés de voitures avec moins de un gigaoctet de stockage au début des années 2000 à des dizaines de gigaoctets dans les années 2010, et maintenant à des centaines dans les années 2020.

De la complexité de la réalisation de véhicules définis par logiciel

Le concept de véhicules définis par logiciel (SDV, Software Defined Vehicle) suscite l’intérêt de nombreux équipementiers automobiles, car il a le potentiel d’offrir aux consommateurs des expériences personnalisées et des choix de mise à niveau, ce qui favorise l’exploration de nouvelles opportunités commerciales au-delà de la vente initiale de véhicules.

Les consommateurs sont déjà familiarisés avec cette adaptabilité et cette évolution logicielle grâce aux smartphones et aux ordinateurs, et tout comme ces marchés ont prospéré, le marché automobile pourrait connaître des évolutions similaires. Néanmoins, le succès des SDV dépend de la capacité à développer des voitures dotées d’une puissance de traitement et d’une charge de stockage de données suffisantes, permettant l’intégration de fonctionnalités futures, tout en maîtrisant les dépenses de production.

Par exemple, si un fabricant souhaite intégrer des fonctionnalités supplémentaires comme la navigation 3D ou l’utilisation de caméras intégrées comme caméras de tableau de bord, les concepteurs doivent s’assurer que le stockage dispose de la vitesse, de la bande passante et de la capacité disponible nécessaires pour prendre en charge efficacement ces opérations.

Conséquence, les équipementiers automobiles ne pourront adopter l’approche SDV uniquement que si le marché du stockage de données peut fournir des solutions abordables qui peuvent également répondre aux exigences techniques futures.

La conduite autonome est un autre concept qui s’avère difficile à mettre en œuvre pour l’industrie automobile. La réglementation est en particiler un obstacle immédiat qui peut rendre les tests et la vérification des systèmes longs et coûteux. Le risque lui-même ralentit également le développement, les équipementiers se méfiant des litiges liés aux véhicules autonomes provoquant des accidents de la route.

Les fabricants se méfient également de l’impulsivité, car l’industrie du transport regorge de cas où les entreprises ont essayé de "faire un bond" en avant, plutôt que d’avancer prudemment, provoquant des revers et des échecs qui, dans certains cas, ont affecté à jamais le soutien des consommateurs.

Néanmoins, à l’heure actuelle, le principal défi technique consiste à atteindre un niveau suffisant de puissance de calcul, de perception et de développement logiciel pour que les véhicules autonomes puissent naviguer dans divers environnements au-delà des autoroutes et des zones urbaines bien balisées.

Il est devenu évident au cours des dernières années que pour obtenir des systèmes ADAS plus sophistiqués et des véhicules autonomes de niveau 4 et 5 supérieurs, les constructeurs automobiles doivent essentiellement créer un "serveur sur roues". Or il s’agit d’une tâche complexe à entreprendre, englobant à la fois la puissance de traitement brute et l’architecture du système

Les fonctionnalités avancées de la conduite autonome, telles que le fonctionnement en temps réel et les besoins de traitement complexes, rendent une architecture centralisée plus adaptée que les approches actuelles, distribuées ou fondées sur la notion de domaine. Cette évolution permet une meilleure intégration des systèmes de perception, de prise de décision et de contrôle, mais nécessite des technologies de stockage performantes et optimisées.

Concevoir des solutions de stockage pour le secteur automobile

Les besoins en matière de solutions de stockage de véhicules ont par voie de conséquence évolué, nécessitant des plages de température plus larges, une résistance aux vibrations améliorée, des capacités de traitement en temps réel, des temps de démarrage plus rapides et des opérations de lecture/écriture uniques par rapport à la mémoire d’entreprise ou grand public.

Par ricochet, l’industrie est dans l’obligation d’adopter des technologies capables de répondre à ces demandes, ce qui contribue à stimuler l’innovation, à s’adapter aux futures mises à niveau des SDV et à garantir une disponibilité prolongée pour s’aligner sur les cycles de produits prolongés de l’industrie. Comprendre l’évolution constante du marché de l’automobile est çà ce niveau crucial pour fournir des solutions adaptées.

Par exemple, depuis des décennies, Kioxia s’engage dans cette voie en fournissant une large gamme de produits mémoire capables de fonctionner dans des conditions de température prolongées et dotés de la qualification AEC-Q100. À l’heure actuelle, l’industrie s’appuie sur deux formes principales de mémoire flash NAND : la carte multimédia embarquée (e-MMC) et le stockage flash universel (UFS). Les futurs véhicules pourraient explorer d’autres supports tels que les disques SSD, mais actuellement, les options de stockage amovibles sont évitées en raison de préoccupations concernant le détachement du stockage

Bien qu’elle ait été établie en tant que norme en 2007, l’e-MMC reste un choix populaire pour les systèmes automobiles moins exigeants et continuera d’être utilisée dans les années à venir en raison de son faible coût et de ses capacités de stockage plus petites. Cependant, la vitesse de transfert de l’e-MMC est limitée à un maximum de 400 Mo/s en raison de son interface parallèle, et elle ne répond pas aux exigences toujours croissantes de l’industrie automobile.

À la place, l’UFS 3.1 est bien adapté à la complexité croissante des exigences automobiles, prenant en charge tout, des cockpits numériques aux systèmes d’infodivertissement, et offre l’évolutivité nécessaire pour répondre aux demandes croissantes de données des véhicules modernes. L’UFS 3.1, équipé d’une interface en série, permet une communication en duplex intégral, permettant des opérations de lecture et d’écriture simultanées, et atteignant des vitesses de transfert de 2320 Mo/s. Cette performance surpasse celle de l’e-MMC. Cependant, pour la prochaine génération de véhicules, d’autres progrès sont nécessaires.

Soutenir l’évolution des véhicules grâce à l’innovation de la flash

Pour répondre aux besoins des futurs véhicules autonomes de niveau 4 et 5 ainsi que des SDV, Kioxia a lancé les premiers dispositifs de mémoire flash UFS version 4.0 de l’industrie. Par rapport à l’UFS 3.1 actuel, ces systèmes disposent d’une vitesse maximale plus élevée de 4640 Mo/s et intègrent de nouvelles fonctionnalités conçues pour mieux servir la prochaine génération de véhicules. Contrairement aux déploiements de stockage grand public et d’entreprise, le démarrage immédiat est une nécessité vitale dans presque tous les systèmes automobiles.

Les appareils UFS 4.0 de Kioxia sont dotés de la séquence de démarrage de liaison à haut débit (HS-LSS, High Speed-Link Startup Sequence) qui permet un démarrage plus rapide de la liaison entre l’appareil et l’hôte à un débit de HS-G1 A (1248 Mo/s) par rapport à l’UFS traditionnel. Ce qui permet de réduire le temps de démarrage de la liaison de 70 %.

 

L’UFS 4.0 offre un temps de démarrage considérablement plus court par rapport à l’e-MMC et à l’UFS 2.1/3.1 (source : KIOXIA)

Dans les opérations critiques pour la sécurité telles que l’électronique de contrôle des véhicules, l’intégrité du système est primordiale. Pour répondre à cette exigence, l’UFS 4.0 dispose d’une fonction d’actualisation intégrée qui améliore la fiabilité des données en actualisant les données dégradées, empêchant ainsi la corruption des données même dans l’environnement hostile du véhicule.

De plus, la fonction de diagnostic étendue permet aux utilisateurs d’accéder à des informations vitales à partir de l’appareil UFS, ce qui permet de prendre des mesures proactives. L’UFS 4.0 utilise également la technologie 3D BiCS FLASHTM de 8e génération de Kioxia qui délivre des performances et une densité de stockage accrues par rapport aux générations précédentes. Lorsqu’elles sont combinées, ces fonctionnalités s’harmonisent pour former un produit spécifiquement adapté au marché automobile, plutôt que simplement ajusté pour s’adapter.

Les performances et les fonctionnalités d’UFS 4.0 ouvriront la voie aux véhicules autonomes et à l’architecture centralisée, tandis que ses densités de stockage de 28, 256 et 512 Go fourniront des solutions rentables pour l’intégration des véhicules. Cela permettra d’incorporer des fonctionnalités supplémentaires dans les véhicules définis par logiciel à l’avenir.

On le voit, la clé pour débloquer les conception de type SDV et les voitures autonomes à grande échelle réside dans le fait de repousser les limites des technologies sous-jacentes, telles que les processeurs et le stockage de la mémoire flash, afin de réduire les coûts et d’augmenter les performances. Par conséquent, le marché automobile nécessite aujourd’hui à la fois des solutions de type e-MMC, utilisées déjà de longue date pour les voitures actuelles et sans doute des solutions de types UFS, plus récentes et plus performantes pour les futures véhicules autonomes.