双核锁步法用两个相同的逻辑单元实现同一个功能，同时执行任务比较结果是否一致，如果一致说明逻辑运行正确。通过双核锁步法实现功能安全的代价是多一倍的芯片面积。
工作负载重复法，就是把同一个工作执行两次，对比两次的结果是否一致，这种方法可以避免随机错误，但难以避免长期错误，并且因为要进行两次重复的工作，相当于性能降低为二分之一。
无论是双核锁步法增加一倍的芯片面积，还是工作负载重复法相同的芯片面积性能降低一半，实现功能安全的代价都是十分高昂，自然难以普及。
自动驾驶逐步普及之后，汽车芯片的功能安全就难以被忽略。如何才能用最小成本实现高等级功能安全？
Imagination DXS开创性地实现了仅增加10%的芯片面积，对GPU的性能几乎零影响，通过分布式安全机制实现了ASIL-B功能安全。
根据ISO 26262汽车安全完整性等级（ASIL）体系，ASIL-A等级的要求最低，ASIL-D等级的要求最全面。
“今天我们可以轻松达到ASIL-B，这个等级基本可以满足L2级自动驾驶的需求。如果需要更高功能安全等级，可以通过2个ASIL-B系统交叉确认实现。未来我们会进一步提高安全等级。”章政告诉雷峰(公众号：雷峰)。
Imagination DXS能够以足够小的代价，实现足够高的功能安全等级的核心是利用了处理器固有的并行性，以及任何线程都不会被完全利用的事实。
也就是说，DXS会利用一个GPU线程等待的时间，插入安全测试，使用相同的安全测试在另一个线程等待时插入，执行完成后对比结果是否一致。
这是DXS实现高等级功能安全逻辑模块的功能安全，也是实现整个功能安全的难点所在，需要能够迅速在模块中定位错误，这只是实现功能安全的其中一半。
DXS另一半的功能安全是内存，包括Cache或SRAM。章政介绍Imagination会通过ECC、parity或者CRC校验，保证内存的功能正确。
Imagination通过独特的分布式安全机制（DMS），利用空闲时不停发送很小的测试向量，在ASIL标准设定的时间范围内识别故障，实现高等级功能安全。
DXS在执行安全相关的任务时，效率是同级别竞品的2倍，再借助分布式功能安全机制，DXS的优势还能翻倍。
Imagination已经为这个机制申请了专利。章政说，“DSM机制不仅可以用于车载电子，对于功能安全要求高的其它的领域，比如航空、医疗和工业，也都适用。”
AI性能的数量级提升
对于自动驾驶汽车芯片，与功能安全同样重要的是高性能。因为自动驾驶仍在不断发展，智能化功能在不断扩展，高性能和可扩展性都非常重要。
得益于增加了一个新的SPU单元，使用5nm节点，算力可从单核0.25 TFLOPS的配置，扩展到1.5 TFLOPS的处理能力，DXS的性能相比上一代XS整体提升了50%。
Imagination为SPU做了很多优化工作，比如增加了2D双速纹理处理（2D dual-rate texturing），更新了固件处理器（firmware processor），新增了可变分辨率渲染（fragment shading rate）。
整体而言，对于渲染类任务，DXS单位面积的性能高出竞品2倍。对于以计算为中心的图形处理任务，DXS单位面积性能高出竞品28%左右。
自动驾驶芯片的AI性能也值得单独关注，这是实现更高级别自动驾驶的关键所在。
4核配置的DXS，用于FP16半精度浮点计算时，DXS能提供12 TFLOPS的性能；用于int8计算时，DXS能提供254TOPS。
“这是运行在1GHz主频上的数据，如果芯片设计公司后端能力够强，DXS可以运行在1.2GHz甚至1.5GHz的主频，其性能将更高。”章政表示，“我们研究发现，大部分AI负载FP16的精度就足够满足要求，FP32确实有更高精度，但带宽会增加一倍，系统可能没办法提供这么高的带宽。当然我们的DXS也支持FP32。”
带宽也是限制汽车ADAS实现的重要原因， Imagination DXS增加了片上存储，尽量把所有计算都控制在一个GPU内，大幅降低系统的带宽需求。
不过对于发挥芯片的AI性能，上层的软件同样关键。
由于GPU的人才相对匮乏，为了让开发者充分利用GPU的性能，Imagination开发了一系列库，比如几何库、BLAS库（imgBLAS），专门的CNN 库（imgNN），还有专门处理车载工作的库，如处理雷达数据需要的FFT库（imgFFT）。
Imagination的目标是帮助软件开发人员实现高达80%的GPU利用率。
这些库与新的参考工具包oneAPI和TVM相结合，构成了一个基于开放标准的实用软件栈，软件开发人员可以利用该软件栈轻松地将其计算应用移植到基于Imagination IP的硬件上，并最大限度地提高其性能。
DXS AI性能的提升相比上一代高达近10倍。其中，硬件性能大概提升了50%，所以更大的的提升来自软件的支持和协同。
“计算库提升了2-4倍的性能，采用双速率FP16带来了3倍提升，所以DXS在典型工作负载上带来了6-12倍的性能提升。”章政表示，“DXS大模型、路况视觉观察、驾驶员行为监测、激光雷达系统数据处理等方面已经具备了商用能力。DXS覆盖从座舱到L2/L3自动驾驶的需求，DXS 8-256 MC1主要用于低成本的HMI应用，最高端的IMG DXS-48-1536 MC4满足ADAS的这个需求。”
不同的公司可以根据产品定位，灵活选择合适的配置，甚至可以在下一代产品更新时增加一个新的GPU模块。
这就离不开DXS硬件和软件的灵活性。
为了应对高端制程大芯片良率越来越低的挑战，DXS原生支持小芯片（Chiplet）封装，这得益于Imagination内核之间的低带宽总线和对隔离的支持。
软件层面，基于硬件的虚拟化技术使Imagination GPU能够同时运行8个操作系统，并通过完全的内存隔离，实现完全安全的GPU多任务处理。
目前Imagination的汽车GPU支持OpenGL ES、Vulkan、OpenGL和OpenCL。它们可运行流行的汽车操作系统，如QNX和Green Hills软件公司的INTEGRITY RTOS，以及Linux和Android。
随着高安全等级且高性能DXS的发布，高功能安全的汽车芯片的普及将扫清障碍。
