概述
無論一輛汽車它是21 世紀20 年代初的輔助駕駛汽車，即帶有用於資訊娛樂系統、傳動系統和自主駕駛輔助系統(ADAS) 的智慧子網的汽車，還是未來3 級(Level 3) 及以上的自動駕駛汽車( 在車流中駕駛時只需最少的人力輔助)，網路化交通系統對硬體加速的需求正在迅猛增長。幾年前，由nVIDIA，Mobileye 和其他以CPU 為中心的供應商推出的汽車智慧模型都假設了一個集中式汽車網路，其中由帶有增強DSP 功能的多核RISC CPU 來管理一套專用的子網路。現在，關注點正在迅速轉向分散式汽車智慧化，其中包含帶有相關視覺系統的複雜相機，具有來自物聯網世界的感測器中樞架構的感測器子網路、以及用於車載資訊娛樂系統(IVI)和ADAS 的附加子網路、以及傳動系統/ 動力系統子網路，共同協作來實現自動駕駛汽車功能。
無論一輛汽車它是21 世紀20 年代初的輔助駕駛汽車，即帶有用於資訊娛樂系統、傳動系統和自主駕駛輔助系統(ADAS) 的智慧子網的汽車，還是未來3 級(Level 3) 及以上的自動駕駛汽車( 在車流中駕駛時只需最少的人力輔助)，網路化交通系統對硬體加速的需求正在迅猛增長。幾年前，由nVIDIA，Mobileye 和其他以CPU 為中心的供應商推出的汽車智慧模型都假設了一個集中式汽車網路，其中由帶有增強DSP 功能的多核RISC CPU 來管理一套專用的子網路。現在，關注點正在迅速轉向分散式汽車智慧化，其中包含帶有相關視覺系統的複雜相機，具有來自物聯網世界的感測器中樞架構的感測器子網路、以及用於車載資訊娛樂系統(IVI)和ADAS 的附加子網路、以及傳動系統/ 動力系統子網路，共同協作來實現自動駕駛汽車功能。
圖1: 汽車網路中預期的分散式運算架構
