भविष्य की कारों के लिए मेमोरी

सेल्फ-ड्राइविंग कारों को आंतरिक पैनल और इन्फोटेनमेंट स्क्रीन में डिजिटल पैनल के लिए बड़े पैमाने पर डेटा स्टोरेज की आवश्यकता होती है



। महामारी ने आधुनिक वाहनों के विकास में कई चुनौतियां पैदा की हैं - लोगों ने राइडशेयरिंग सेवाओं और सार्वजनिक परिवहन का उपयोग नहीं करने का फैसला किया, और कई ने अपने घरों को नहीं छोड़ा। स्व-ड्राइविंग कार उद्योग अपेक्षा से अधिक धीरे-धीरे बढ़ रहा है। हालाँकि, डिजिटल इंटीरियर सिस्टम मार्केट में हलचल स्मृति निर्माताओं के लिए अवसर खोल रही है क्योंकि कारों को पहियों पर सर्वर में विकसित करना जारी है।



माइक्रोन टेक्नोलॉजी के एंबेडेड सिस्टम डिवीजन के महाप्रबंधक क्रिस बैक्सटर ने कहा कि सेल्फ-ड्राइविंग मार्केट की उम्मीदें कम होने के बावजूद ADAS सेगमेंट में ग्रोथ की काफी गुंजाइश है। उन्होंने कहा कि टेस्ला ने पहले ही अपने सेल्फ ड्राइविंग के दावों से दूर हटकर टियर 2 और 3 सिस्टम पर ध्यान केंद्रित किया है। “हम इस क्षेत्र में विकास देखेंगे - अनुकूली क्रूज नियंत्रण, लेन कीपिंग सिस्टम, स्वचालित ब्रेकिंग और चालक निगरानी प्रणाली। 2021 में, मोटर वाहन प्रौद्योगिकी बाजार में बड़ी संभावनाएं होंगी - लेकिन स्व-ड्राइविंग के क्षेत्र में नहीं, बल्कि यात्री डिब्बे के डिजिटलाइजेशन के क्षेत्र में। "



लंबी अवधि में, माइक्रोन को स्व-चालित वाहनों की अपेक्षा है कि वे उन क्षेत्रों में व्यवसायों के लिए एक प्राथमिकता बने रहें जो कि संबंधित लागतों (जैसे रोबो टैक्सी और ट्रकिंग) को पूरा कर सकते हैं। ऑटोमोटिव डेटा वॉल्यूम बढ़ने की उम्मीद है। बैक्सटर ने कहा कि "हम ऑटोमोटिव कंप्यूटिंग को केंद्रीकृत करने की दिशा में भी बदलाव देखेंगे।"



यह ध्यान देने योग्य है कि गणना के बड़े खंड इंफोटेनमेंट सिस्टम के बाहर भी होंगे। बात यह है कि वाहन (मानवरहित वाहन और न केवल) विभिन्न सेवाओं के साथ विकसित और बातचीत कर रहे हैं (जो, अन्य बातों के अलावा, मानव रहित ड्राइविंग कार्यों के संचालन को सुनिश्चित करते हैं)। उदाहरण के लिए, Aceinna विभिन्न उद्योगों (मोटर वाहन और एयरोस्पेस सहित) के लिए सेंसर समाधान बनाता है, और हालांकि कंपनी सीधे कंप्यूटर बाजार में काम नहीं करती है, इसकी तकनीक उन पर निर्भर करती है।



"हम कंप्यूटिंग उपकरणों या प्रदर्शन प्रौद्योगिकी के व्यवसाय में नहीं हैं," सीईओ यांग झाओ ने कहा। उन्होंने यह भी कहा कि उनकी कंपनी "सेंसर पर केंद्रित है।" हालांकि, कुछ सेंसर (कंप्यूटर दृष्टि उपकरणों सहित) को नेविगेशन और स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा को संसाधित करने के लिए उच्च प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है। झाओ के अनुसार, भविष्य की कार, किसी भी रोबोट की तरह, स्वतंत्र रूप से चलने के लिए पर्याप्त स्मार्ट होनी चाहिए, कई सेंसर से लैस हो, आधुनिक एल्गोरिदम का उपयोग करें और उच्च प्रसंस्करण शक्ति हो।



वाहनों में कंप्यूटिंग का अधिकांश भाग बाहरी प्रणालियों जैसे जीपीएस उपग्रह और जड़त्वीय नेविगेशन प्रणाली पर केंद्रित है, झाओ ने कहा। “एक एकीकृत एल्गोरिथ्म है जो पूरे सिस्टम को गति देता है। इसके साथ, आप पूर्ण सटीकता प्राप्त कर सकते हैं। ” हालांकि, ऐसी संभावना है कि आपका वाहन खराब मौसम या अन्य कारणों से बाहरी नेविगेशन सिस्टम से डिस्कनेक्ट हो जाएगा। “आपका लिडार अंधा हो सकता है और टूट सकता है, लेकिन यह जड़त्वीय नेविगेशन के साथ नहीं होगा। बाहरी वातावरण इसे प्रभावित नहीं करेगा। ”



झाओ का मानना ​​है कि इन प्रणालियों को स्वायत्त रूप से संचालित करने के लिए अपनी कंप्यूटिंग शक्ति और मेमोरी की आवश्यकता होगी, और उन्हें अन्य मॉड्यूल से भी अलग किया जाना चाहिए। “वाहन नियंत्रण प्रणाली को पूरी तरह से बंद और अलग किया जाना चाहिए। किसी भी नोड के पास इसकी पहुंच नहीं होनी चाहिए। "



ऑटोमोटिव सिस्टम के विभाजन का मतलब है कि मेमोरी की आवश्यकताएं अलग-अलग होंगी और अन्य बाजारों में उपयोग किए जाने वाले आर्किटेक्चर (उदाहरण के लिए, मोबाइल डिवाइस या इंटरनेट ऑफ थिंग्स) पर निर्भर करती हैं। कंपनी के ऑटोमोटिव, मोबाइल और उभरते उद्योगों के वरिष्ठ उपाध्यक्ष, ह्यूबर्ट वेरहोवेन के अनुसार, पश्चिमी डिजिटल इन सभी बाजारों में काम करता है। "इतिहास में ऐसे चौराहों के कई उदाहरण हैं।" कई डेवलपर्स अपने स्वयं के मेमोरी मॉड्यूल (उदाहरण के लिए, इन्फोटेन सिस्टम के लिए अलग फ्लैश मेमोरी) के साथ वाहनों के लिए अधिक एकीकृत और पृथक सिस्टम विकसित करने की ओर बढ़ रहे हैं। "कई उपभोक्ता डेटा के भंडारण के साथ क्लस्टर बनाना चाहते हैं।"



वर्होवेन का मानना ​​है कि नेविगेशन मॉड्यूल वाले इन्फोटेनमेंट सिस्टम को एक आर्किटेक्चर की आवश्यकता होती है जो कंप्यूटिंग संसाधनों और मेमोरी को एकीकृत करता है। यह आर्किटेक्चर फ्लैश स्टोरेज क्षमता को बढ़ाएगा और कई इंटरफेस (जैसे ईएमएमसी और यूएफएस) का समर्थन करेगा। पहियों पर कार के सर्वर बनने के प्रमाण, इन्फोटेनमेंट सिस्टम में एसएसडी के उपयोग से परे हैं। वेरहोवेन ने कहा कि परिवहन बाजार में एनवीएमई की पहले से ही मांग है, क्योंकि ऐसी कंपनियों के वाहनों की लॉगिंग आवश्यकताओं की बड़ी संख्या है। "इन बेड़े में कारें हैं जिन्हें पहियों पर डेटा सेंटर कहा जा सकता है।"



हालांकि कुछ स्वायत्त वाहन फ़ंक्शन वास्तविक समय प्रणालियों से संबंधित हैं, वेहोरवेन ने कहा कि कुछ उपयोग के मामले कई दिनों तक डेटा के टेराबाइट्स (उदाहरण के लिए, बेड़े प्रबंधन के लिए) जमा करने की अनुमति देते हैं। "हमारे कई ग्राहक कुछ बिंदुओं पर ड्राइव निकालना पसंद करते हैं, उन्हें अपने सर्वर में प्लग करते हैं और एक पूर्ण अनलोड करते हैं।" ऐसे परिदृश्यों में, उन्होंने कहा, फॉर्म फैक्टर महत्वपूर्ण है, जिससे ड्राइव को हटाया जा सकता है और रखरखाव में आसानी हो सकती है। "ग्राहक उच्च-प्रदर्शन प्रणालियों के साथ काम करने की क्षमता को पसंद करते हैं, और अगर किसी ड्राइव के साथ कुछ गलत हो जाता है, तो आप बस इसे बदल सकते हैं।"



वरोहवेन ने यह भी कहा कि मोटर वाहन उद्योग अक्सर ऐसी तकनीकों का उपयोग करता है जिन्हें औद्योगिक, मोबाइल और सर्वर परिदृश्यों में बुनियादी माना जाता है। कुछ परिदृश्य में, NVMe ड्राइव को डेटासेंटर की कम विलंबता और उच्च मात्रा डेटा हस्तांतरण आवश्यकताओं के कारण पसंद किया जाता है। हालांकि, यह कार में अलग-अलग डेटा स्टोर की संख्या को कम करने के लिए समझ में आता है, लेकिन विभाजन की आवश्यकता बनी हुई है - अन्यथा हम ADAS के कार्यों को एक ही मीडिया पर रख सकते हैं, जिस पर बच्चों के लिए मनोरंजन दर्ज किया गया है, वेरोहेन ने कहा। यह आर्किटेक्चर एक सामान्य पूल से कुछ सबसिस्टम प्राप्त करने की अनुमति देकर लागत, दक्षता, सुरक्षा और विश्वसनीयता को भी संतुलित करता है।



इसके अलावा, स्मृति और भंडारण विशेषताओं की मात्रा के लिए आवश्यकताओं को वाहन स्वायत्तता के स्तर से तय किया जाएगा। स्तर 4 और 5 के वाहनों को 2027 तक भंडारण की छूट की आवश्यकता है। "इंफोटेनमेंट और ADAS को उस स्टोरेज की सबसे अधिक आवश्यकता होती है, हालांकि, और वे टियर 2 और 3 हैं।" बहरहाल, पश्चिमी डिजिटल अपनी व्यावसायिक संभावनाओं को इस तरह से जोड़ रहा है कि कैसे ओईएम उन्नत लेयर 4 और 5 सुविधाओं को लागू करेगा - ये कार्यान्वयन भंडारण विकास को आगे बढ़ाएंगे।



हालांकि, यहां तक ​​कि 2 और 3 के स्तर की कारों में भी कई अंतर्निहित सबसिस्टम हैं जो डेटा उत्पन्न करते हैं, जो तब कहीं प्रदर्शित होते हैं। ये सिस्टम बड़े क्लस्टर्स का हिस्सा हैं और अब ADAS कार्यक्षमता के साथ कम लागत वाले वाहनों में भी पाए जाते हैं, Verhoeven ने कहा। यहां तक ​​कि अगर वाहन में सवारी स्वचालन प्रणाली नहीं है, तो डेटा के टेराबाइट्स का उपयोग और संसाधित किया जा सकता है। वेरोहेन ने कहा, "हम ओईएम द्वारा वाहनों में बनाए जा रहे बड़े डिस्प्ले को देख सकते हैं।" जैसे-जैसे उन्नत सुविधाएँ कम लागत वाली कारों में मानक बनने लगती हैं, भंडारण आवश्यकताएं और गति बढ़ेगी, जिसका अर्थ है कि जल्द ही हमें आधे टेराबाइट की आवश्यकता होगी।



माइक्रोन के बैक्सटर ने कहा कि केबिन में राइड ऑटोमेशन और डिजिटल सिस्टम की शुरूआत एकल कंट्रोल यूनिट आर्किटेक्चर से एक आर्किटेक्चर में बदलाव की ओर ले जाएगी जो अलग-अलग इकाइयों का उपयोग करता है जो अपने मॉड्यूल को नियंत्रित करते हैं। ऑटोमोटिव इंजीनियर तेजी से मेमोरी और स्टोरेज के संयोजन वाले मल्टी-चिप डिवाइसों की ओर विकसित होंगे, जिसमें GDDR6 कुछ अनुप्रयोगों में कम-शक्ति DRAM की जगह लेगा।



बैक्सटर का मानना ​​है कि मोटर वाहन बाजार और इसकी मांगों के जवाब में स्मृति उद्योग में एक बदलाव आ रहा है। मोटर वाहन उद्योग की बाजार की स्थितियों और आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए उद्योग समाधान बनाने के लिए स्मृति के डिजाइन और संरचना में परिवर्तन की आवश्यकता होती है। उसी समय, स्थापित प्रौद्योगिकियां (जैसे NOR फ्लैश) अभी भी तेज बूट कार्यों के लिए आवश्यक हैं ताकि चालकों को इग्निशन कुंजी को चालू करने के बाद ऑन-बोर्ड सिस्टम के लिए प्रतीक्षा करने से बचने में मदद मिल सके।



पावर एक बड़ी समस्या है क्योंकि पहियों पर एक डेटा सेंटर 600 से अधिक TOPS को संभाल सकता है - जो 1000W तक की शक्ति ले सकता है। यह सिर्फ प्रोसेसर के बारे में नहीं है, बल्कि मेमोरी के बारे में भी है। ईवी के लिए ऊर्जा की खपत विशेष रूप से महत्वपूर्ण है और उन इंजीनियरों के लिए चुनौतियां हैं जिन्हें थर्मल चुनौतियों से निपटने की आवश्यकता है।



माइक्रोन का दृष्टिकोण एलपीडीडीआर 4 एक्स जैसी ऊर्जा-कुशल, कम-शक्ति मेमोरी का उपयोग करके शक्ति और प्रदर्शन के बीच व्यापार-बंद करना है। इसी समय, अधिक उन्नत डेटा प्रोसेसिंग मोड बेहतर ऊर्जा दक्षता प्रदान करते हैं - एक विशेषता जो स्वयं-ड्राइविंग कारों के लिए अविश्वसनीय रूप से महत्वपूर्ण है जो ऊर्जा-गहन, उच्च-प्रदर्शन वाले AI अनुप्रयोगों का उपयोग करते हैं।



कम्प्यूटेशनल जटिलता भी एक मुद्दा है, और कम करके आंका जा रहा है स्तर 4 और 5 वाहनों की रिहाई में देरी हो रही है, ऑटोमोटिव सिस्टम आर्किटेक्चर के माइक्रोन के वरिष्ठ निदेशक रॉबर्ट बिल्बी ने कहा। "यह अभी भी पूरी तरह से स्पष्ट नहीं है कि सेल्फ-ड्राइविंग सिस्टम को लागू करने के लिए किस स्तर के प्रदर्शन की आवश्यकता है।"







योल डेवलपमेंट रैपिड इम्प्लीमेंटेशन सिनारियो के अनुसार, ऑटोमोटिव फ्लैश ड्राइव की मांग बढ़ रही है और 2022 के बाद टियर 2 और 3 वाहनों के लिए ऑटोमोटिव नंद उपकरणों की मांग बढ़ने की उम्मीद है



वेस्टर्न डिजिटल की तरह, माइक्रोन एक क्लस्टरिंग दृष्टिकोण पर ध्यान केंद्रित कर रहा है जो महत्वपूर्ण डेटा को मनोरंजन सामग्री से अलग करता है और दक्षता में सुधार के लिए डेटा के साझा पूल का लाभ उठाता है (ऐसे पूल का एक विभाजन एक विभाजन होगा जो सभी कार्डों को एक साथ अलग-अलग अनुप्रयोगों में उपयोग करता है)। बिलबी का मानना ​​है कि यह दृष्टिकोण एक सर्वर वास्तुकला की नकल करता है। "यह वह जगह है जहां वर्चुअलाइजेशन की अवधारणा आती है, जो विभिन्न अनुप्रयोगों को साझा डेटा पूल तक पहुंचने की अनुमति देता है।"



उन्होंने यह भी कहा कि सुरक्षा मुद्दों पर अधिक से अधिक ध्यान दिया जाता है। "यह उद्योग के लिए बहुत महत्वपूर्ण है कि कारों में उपयोग की जाने वाली मेमोरी उचित उपयोग के मामलों के लिए प्रमाणित हो।" हम स्मृति उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला के बारे में बात कर रहे हैं - केबिन में मल्टीमीडिया स्क्रीन के लिए ADAS से GDDR6 के लिए। "सामान्य तौर पर, कई NVMe और SSDs पर स्विच कर रहे हैं।"



कई इंजीनियर धीरे-धीरे कार्यक्षमता जोड़ने और सुविधाओं का विस्तार करने के पुराने दृष्टिकोण से दूर जा रहे हैं। कई लोग सामान्य रूप से वास्तुकला पर काम करने का प्रयास करते हैं। "मल्टीपल ईएमएमसी या यूएफएस उपकरणों के उपयोग को बदलना डेटा संग्रहण के लिए एक अधिक समेकित और केंद्रीकृत दृष्टिकोण की ओर बढ़ रहा है।" बिलबी का मानना ​​है कि कारों में इस्तेमाल होने वाले सभी उपकरणों को उसी के अनुसार प्रमाणित किया जाना चाहिए। "हालांकि, यह हासिल करना आसान नहीं होगा। मुझे लगता है कि प्रौद्योगिकियों को परिपक्व होने और इन अनुप्रयोगों के लिए उपलब्ध होने की आवश्यकता है।"



कॉफ्लिन एसोसिएट्स के अध्यक्ष टॉम कफलिन ने कहा कि वाहन निर्माता अभी एसएसडी को सामग्री भंडारण के लिए स्विच करना शुरू कर रहे हैं क्योंकि कीमतों में गिरावट जारी है। इस तथ्य के कारण कि पहियों पर एक सर्वर बनाने के लिए बहुत सारी मेमोरी की आवश्यकता होती है , नई तकनीकों पर विचार किया जाएगा, लेकिन उन्हें ऑटोमोटिव उपयोग परिदृश्यों की चरम स्थितियों का सामना करना होगा। कफलिन ने कहा कि MRAM उच्च तापमान का सामना कर सकता है और संभावित रूप से कुछ अनुप्रयोगों में NOR फ्लैश की जगह ले सकता है।



कफ़लिन का मानना ​​है कि कारों के लिए मेमोरी डिवाइस चुनते समय, और क्षमता, धीरज और स्थायित्व के बीच संतुलन बनाने पर विचार करने के लिए कई ट्रेड-ऑफ हैं। इसके अलावा, स्मृति उपकरणों को विभिन्न तकनीकों के साथ काम करने में सक्षम होना चाहिए जो आधुनिक कारों में पेश की जा रही हैं। ऐसी तकनीकों में टीसीपी प्रोटोकॉल और ईथरनेट कनेक्शन हैं - वे पहियों पर सर्वर की नेटवर्क कार्यक्षमता प्रदान करते हैं। यह ऐसी प्रौद्योगिकियां हैं जो ट्रैफ़िक को बाहरी वातावरण में स्थानांतरित करने की अनुमति देती हैं जहां डेटा प्रोसेसिंग टूल और एआई खेल में आते हैं।



बिलबी का मानना ​​है कि कंप्यूटिंग की गति और मेमोरी उपकरणों के प्रदर्शन को 5 जी की गति से मेल खाना चाहिए - यह माना जाता है कि इन नेटवर्क की गति नेटवर्क वास्तविक समय के ऑटोमोटिव सिस्टम के लिए मानक बन जाएगी। “लाखों और अरबों किलोमीटर की यात्रा पर डेटा एकत्र करने की आवश्यकता है। यह डेटा आपको ऐसे मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने की अनुमति देगा जो जटिल वातावरण और परिस्थितियों में काम करेंगे। " ऐसे मॉडलों का प्रशिक्षण उच्च-प्रदर्शन डेटा केंद्रों पर निर्भर करता है, जिन्हें तेज मेमोरी की सख्त आवश्यकता होती है। बिलबी का मानना ​​है कि नेटवर्किंग फ़ंक्शन सेल्फ-ड्राइविंग सिस्टम के प्रमुख घटक बन जाएंगे - वे वास्तविक समय के ट्रैफ़िक डेटा की अनुमति देंगे, साथ ही एल्गोरिदम के अतिरिक्त प्रशिक्षण की अनुमति देंगे।



लंबी अवधि में, 5G सेलुलर V2X संचार के विकास को भी प्रभावित करेगा - यह कारों को न केवल बुनियादी ढांचे के साथ, बल्कि एक-दूसरे के साथ भी बातचीत करने की अनुमति देगा। इस प्रकार, सड़क पर कारें एक साथ काम करने वाले सर्वरों के समूह की तरह हो जाएंगी - और उन्हें एक केंद्रीकृत बादल की आवश्यकता नहीं हो सकती है। "ये प्रौद्योगिकियां पर्यावरण की स्थिति का अनुमान लगाने और यह समझने में मदद करेंगी कि एक कार को 5 या 10 वाहनों के माध्यम से कैसे चलाया जाता है।"

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