ARM 開發了一個包含 16 個高性能處理器的計算子系統（CSS），以加快下一代 AI 芯片在汽車設計中的開發速度。

這是首次使用 Zena 品牌，并提供 16 個 Cortex A720AE 汽車處理器核心和 Cortex-R82AE 實時微控制器核心。

一個關鍵區別是 Mali GPU 是可選的，AI 加速器也是可選的，這表明 ARM 預計芯片制造商將添加額外的 IP，無論是作為 RTL 集成在芯片中，還是作為芯片 LET。

這標志著在軟件定義汽車中越來越多地使用人工智能，從而提高了處理需求

“我們擁有超過 94%的汽車制造商使用 ARM 技術，前 15 家硅片供應商也使用我們的技術，”ARM 汽車和物聯網產品線的高級副總裁兼總經理迪普蒂·瓦查尼表示。

“所有新的電動汽車制造商都使用 ARM 技術，這使我們能夠看到市場的發展方向，從軟件定義汽車（SDV）的集中計算到人工智能定義汽車。我們看到未來將基于 SDV 構建人工智能定義汽車，包括云中的模型以及汽車中的模型。”

“不同之處在于，我們在汽車領域看到人工智能，比在其他領域更早，”她說。“這種人工智能定義汽車有獨特的要求，對計算的需求增加，這推動了 Zena CSS 的發展。”

ARMv9 720AE 核心去年發布，這些核心將與安全島和實時處理功能的 Correx-R82AE 核心以及安全區域一起部署，這對于保護車輛中的數據至關重要。運行時安全引擎提供安全的空中下載更新，而系統級安全和根信任由 ARM TrustZone 啟用。

有一個更高性能的核心，NeoverseV3AE，它將用于即將推出的 Nvidia Drive Thor 芯片中。

未來的 Cortex-A520AE、A720AE 和 NeoverseV3AE 預計將被品牌化為 Zena Pro、Premium 和 Ultra 核心，作為上個月宣布的產品線整體重新品牌化的一部分。

使用 CSS 意味著項目所需的工程師更少，從而加快了開發時間。“這意味著每個項目減少 20%的工程師和 12 個月的節省，這對我們的客戶來說是一個全新的模式，”Vachani 說。“這使客戶能夠專注于差異化，無論是原始設備制造商、硅供應商還是一級供應商。”

GPU 或神經處理器的接口基于 UCIe 標準，該標準使用 PCI Express 調制來簡化集成。這還允許可擴展性，能夠向 CSS 添加多個 AI 加速器或 NPU，用于高端處理，例如自動駕駛汽車，但同時在整個車型范圍內使用相同的底層芯片和軟件。

關鍵合作伙伴之一賽靈思設計系統公司，與 ARM 芯片組系統架構（CSA）以及由比利時 imec 領導的汽車芯片組計劃（ACP）共同開發了芯片組設計和 IP，ARM 和賽靈思在其中扮演著重要角色。支持 CSA 標準對于使用 UCIe 進行多芯片組互連的廣泛行業采用至關重要。賽靈思 UCIe IP 最近獲得了 ISO 26262 ASIL-B 認證，用于汽車功能安全芯片組。

“您可以在硅片上擁有多個具有獨立 NPU 的芯片，以實現可擴展性，無論是在硬件上還是在軟件上，”她說。“您可以使用完全相同的 Zena CSS 并將其圍繞它構建，以保持一致性。”

ARM 與亞馬遜 AWS、賽靈思設計系統公司、西門子 EDA 和 Synopsys 合作，在云上運行軟件的工具，以便在硅片可用之前就開始開發。例如，Synopsys 與超過 50 家 OEM 和一級供應商合作，使用虛擬原型技術，并開發了超過 1,000 個汽車虛擬模型。

Synopsys 平臺架構師允許汽車硬件和軟件架構師使用早期模型來探索和預測其應用程序工作負載在特定 Zena CSS 配置上的關鍵指標，如延遲、帶寬、爭用和利用率。

電子數字孿生包括用于 Zena CSS 的虛擬器開發套件 (VDK)，用于模擬基于域和區域的 E/E 架構。通過這些 eDTs，團隊可以在模擬域中開發和測試應用程序軟件，減少對物理硬件的需求。這種方法能夠加快軟件交付速度，有助于減少缺陷，并簡化硬件/軟件協同設計流程。

它還在與 Vector Informatik 合作開發一個 SIL 套件開源庫，以及與大陸、電裝、IPG Automotive 等公司合作，將虛擬原型能力集成到他們的解決方案中。

軟件正成為發展的關鍵因素，對于 AI 定義的汽車，開發者可以使用虛擬平臺來驗證 AI 工作負載和邊緣推理行為，在結合 RTL 仿真器的真實模擬中。云工具還支持在部署到汽車之前在云端進行軟件測試，加速硅和軟件的開發和驗證。

Cadence Design Systems 的 Helium Studio 與 Palladium 仿真系統和 Protium 原型系統合作，在混合平臺上使用實際的 SoC 硬件進行早期軟件驗證，隨著設計的進展。Helium Studio 還支持汽車多芯片 let 開發和可擴展嵌入式邊緣開放架構（SOAFEE）。SOAFEE 社區正在 Zena CSS 上開發數字駕駛艙和娛樂系統設計的藍圖，以在客艙中使用 AI 進行檢測和語音控制。這些藍圖使用 SystemReady 認證和合規計劃，并符合行業標準 API，以在 CSS 上運行。

西門子數字工業軟件也在其專為軟件定義汽車設計的 PAVE360 軟件中增加了對 Zena CSS 的支持。

“AI 定義的汽車時代為車內新體驗的實現提供了機遇，但這將需要更快的發展速度和部署，”Arm 汽車產品與軟件解決方案業務線副總裁 Suraj Gajendra 表示。“借助西門子的虛擬平臺解決方案，如 PAVE360，Arm 使我們的合作伙伴能夠在物理硅片可用之前開始在 Zena CSS 上進行軟件開發，顯著減少了新軟件解決方案的開發時間。”

“我們與 ARM 的合作證明，車輛開發僅靠軟件定義已經不夠了——現在這個過程需要具備系統意識，需要并行開發整個車輛系統，以確保整個系統滿足要求并需要持續驗證，”西門子工業軟件混合與虛擬系統副總裁大衛·弗里茨表示。“我們使客戶能夠在電子、硬件和應用程序開發中開發跨領域的數字孿生，以進行驗證和集成，涵蓋整個片上系統（SoC）、電子/電氣（E/E）系統和車輛開發流程。”

PAVE360，作為西門子 SDV 框架的一部分，將 Innexis 軟件環境、Veloce 硬件輔助驗證和驗證系統、用于產品生命周期的 Teamcenter 軟件、用于應用生命周期管理(ALM)的 Polarion，以及用于仿真的 Simcenter Prescan 和 Simcenter Amesim 軟件匯集在一起，提供了一種更集成化的軟件定義開發方法。

這允許開發人員在硅片可用之前使用 PAVE360 為 Zena CSS 開發軟件，并且在 SOAFEE 社區中，虛擬原型環境將成為啟用 SOAFEE 藍圖的關鍵技術。開發人員然后可以在系統中功能性地驗證軟件，并精確地模擬 SoC 算法和硬件/軟件交互，有助于減輕軟件定義和系統感知車輛開發帶來的必然挑戰。

ARM 表示其正在為 2025 年底的汽車應用操作系統和軟件棧開發 SystemReady 擴展，這些應用將在不同的硬件上運行。