Types de stockage pour la conduite autonome
Exigences concernant les modules de mémoire
Actuellement, les véhicules entièrement autonomes progressent plus lentement qu'initialement prévu. C'est pourquoi les attentes concernant la conduite autonome ont été revues à la baisse. Néanmoins, la numérisation de la cabine de conduite s'accompagne d'un besoin croissant de mémoire pour l'industrie automobile, car les voitures deviennent de plus en plus un centre de données mobile sur roues. C'est pourquoi l'industrie du stockage a connu de profonds changements, car l'automobile est devenue le principal moteur des technologies de stockage. De ce fait, le design des mémoires va également changer afin de répondre aux exigences de l'industrie automobile.
En même temps, les technologies établies comme la flash NOR joueront un rôle dans le soutien des processus de démarrage rapides. L'automobiliste s'attend bien sûr à un démarrage immédiat de la voiture lorsqu'il tourne la clé dans le contact.
La consommation d'énergie est un autre défi, car la mise à disposition de centres de données sur roues nécessite une grande puissance de calcul. Cela ne se limite pas aux processeurs, mais aussi à la mémoire. La consommation d'énergie devient encore plus critique dans les véhicules entièrement électriques et constitue un défi pour la gestion thermique des ingénieurs automobiles.
Conduite autonome
Le degré d'autonomie des véhicules a également une influence sur la quantité et le type de stockage de données qui se retrouve dans un véhicule. L'évolution actuelle est entraînée par l'infodivertissement et l'ADAS. Ces deux domaines se situent plutôt au niveau 2 et 3.
Il y a actuellement un espace de croissance particulièrement important dans le segment des systèmes avancés d'assistance à la conduite (ADAS). On peut citer ici le régulateur de vitesse adaptatif, le maintien de la trajectoire, le freinage automatique, les systèmes de surveillance du conducteur et, en général, la numérisation de l'habitacle.
Si les OEM et les fournisseurs de BMW, Audi, VW et d'autres marques automobiles connues s'attaquent aux implémentations de niveau 4 et 5 plus avancées, il faudra concevoir des systèmes de données encore plus puissants et plus grands. Actuellement, les données prévues pour les niveaux 4 et 5 sont de l'ordre de l'exabyte.
Même dans les applications de niveau 2 et 3, il y a tellement de sous-systèmes différents que les informations générées devraient être affichées comme faisant partie d'un cluster plus grand.
Même sans les fonctions d'auto-conduite, des téraoctets de données pourraient être répartis dans toute la voiture. De plus, les écrans sont de plus en plus grands dans les voitures et les fonctions avancées deviennent de plus en plus standard dans les voitures de bas de gamme. Cette évolution entraîne automatiquement un besoin de stockage plus important et plus rapide, qui pourrait bientôt atteindre un téraoctet.
Une énorme augmentation des données
À long terme, les véhicules autonomes vont bien sûr s'imposer, en particulier dans les secteurs industriels où la transition est rentable en raison des coûts élevés du personnel, comme les taxis ou les transports longue distance. Avant d'en arriver là, il y aura une énorme augmentation des données de véhicules collectées simultanément et la nécessité de les stocker. De plus, on peut s'attendre à une centralisation du traitement des données des véhicules.
La quantité de données nécessaires qui doivent être enregistrées augmente également grâce à des concepts tels que Transportation as a Service (TaaS). TaaS se réfère à l'achat de kilomètres et de trajets sans les tracas de la possession d'un véhicule : l'achat et le financement de véhicules, l'entretien, l'essence, l'assurance et parfois même trouver et payer des abris. Utiliser le TaaS signifie que tu n'as pas à t'occuper des choses ennuyeuses de la possession actuelle d'un véhicule, tout en ayant accès aux moyens de transport nécessaires.
Alors que certaines fonctions des véhicules autonomes nécessitent une communication en temps réel, il y a aussi des cas où l'on accumule des téraoctets de données pendant plusieurs jours. La gestion de la flotte de véhicules en est un exemple. Les mémoires interchangeables de grande capacité deviennent de plus en plus importantes dans ce domaine.
Systèmes d'infodivertissement
Pour les systèmes d'infodivertissement avec des cartes routières d'une résolution de plus en plus élevée, il existe également un besoin croissant d'une architecture de système qui combine puissance de calcul et mémoire. La capacité de la mémoire flash augmente donc continuellement, tout comme le besoin de produits de stockage rapides comme eMMC et UFS.
Une autre option est NVMe, une interface logicielle pour connecter les SSD via PCI Express, sans avoir besoin de pilotes spécifiques au fabricant. Cette interface est optimale pour les accès parallèles et doit réduire la latence et l'overhead et donc augmenter la vitesse.
Et même au-delà des systèmes d'infodivertissement, il y a beaucoup à calculer, car les véhicules se développent et se connectent à des fournisseurs de services externes pour intégrer encore plus de fonctionnalités dans la voiture.
Navigation
La voiture du futur, comme tout robot capable de se diriger lui-même, doit être équipée de toute une série de capteurs, d'algorithmes et de la puissance de calcul nécessaire. Il existe par exemple des capteurs d'image et de vision qui nécessitent une puissance de calcul pour le traitement des données. Ces capteurs fournissent des informations pour la navigation et d'autres fonctions de véhicules autonomes. Actuellement, la plus grande partie de la puissance de calcul dans les véhicules est destinée à coopérer avec des systèmes externes comme un satellite GPS pour la navigation et le système de navigation interne via les capteurs. Un algorithme combiné traite les données très rapidement et réagit de manière très précise. Cependant, il est toujours possible que les véhicules soient coupés des systèmes de guidage externes en raison d'intempéries ou d'autres causes. Dans ce cas, les véhicules doivent continuer à se déplacer seuls avec leur système interne. Pour fonctionner de manière autonome, ces systèmes ont donc besoin de leur propre puissance de calcul et de leur propre mémoire.
Répartition de la mémoire
Bien qu'il y ait une certaine nécessité de réduire le nombre de silos de données séparés dans le véhicule, il doit toujours y avoir une certaine segmentation - il serait risqué de placer des fonctions ADAS critiques pour l'entreprise sur le même support de stockage de données que le divertissement embarqué pour les enfants. Certains sous-systèmes accèdent aux données d'un pool commun dans ce cluster afin d'équilibrer les coûts et l'efficacité avec la sécurité et la fiabilité.
Cette segmentation des différents systèmes automobiles signifie que les besoins de stockage sont quelque peu différents et s'appuient sur des architectures déjà utilisées sur d'autres marchés, comme par exemple dans le domaine mobile ou Iot.
Dans le véhicule lui-même, il y a une transition des systèmes complètement isolés avec leur propre mémoire, comme la mémoire flash pour un système d'infodivertissement, vers une approche plus unifiée où toutes les données sont stockées, par exemple, sur une grande mémoire UFS.
Outils pour le développement
Pour concevoir, tester et déboguer les conceptions de mémoire, il existe des analyseurs de protocole qui permettent de visualiser le trafic de données en streaming et décrypté, ainsi que des programmeurs qui prennent en charge une grande variété de circuits intégrés de mémoire.
Le produit est discontinué