2024年6月28日，英飞凌在苏州创新峰会上发布新一代MCU产品TC4x。除了算力提升外，TC4x最大的特点之一是新增了虚拟化技术，为多合一电驱单MCU集成式控制，即“一芯集成”提供硬件基础。在此之前NE时代有幸就TC4x与英飞凌团队进行深入交流，了解其特点与应用领域。

■图源：英飞凌

01.

快速了解TC4x

英飞凌TC4xx继续基于TriCore™ 内核架构设计，属英飞凌AURIX™系列 。除AURIX™外，英飞凌MCU产品序列还包括TRAVEO™系列和PSoC™系列。AURIX™系列是英飞凌最高功能安全等级的MCU产品，被广泛应用于智能驾驶、底盘控制以及电驱系统等高安全等级领域。也是2023年英飞凌登顶全球MCU市场第一的主要“功臣”。

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从2014年开始，英飞凌开始推出第一代AURIX™ TC2x产品，集成了3个TriCore™ 内核，TC2x产品内部集成了安全管理单元SMU，可以对单片机内部的各个模块进行安全管理。此外，PMIC 芯片除可以完成供电外，还可以通过SafeTlib™ 软件实现自检并监控单片机运行是否正常。如果出现异常情况，可以触发安全机制，使系统进入安全状态。

2018年，英飞凌在TC2x产品基础上推出第二代 AURIX™ TC3x，集成了6个 TriCore™ 内核，是TC2x产品的两倍，性能也得到大幅提升。同时，AURIX™ TC3x产品功能安全达到ASIL-D，更加适合汽车应用。尤其在智驾和底盘领域，凭借性能和功能安全优势得到大规模应用。

■图：英飞凌TriCore™ MCU发展历史

AURIX™ TC4x系列是在2021年推出，与前两代相比，TC4x采用了最新的TriCore™ 1.8内核，每个内核的时钟频率最高可达500MHz，算力大幅提升。并且还首次集成了一个PPU协处理器，可进行快速向量运算以及运行基础神经网络算法。

下图是TC4xx家族中的TC4Dx MCU的模块图，TC4Dx的算力达到了8KDMIPS+26GOPS。26GOPS 为PPU处理器算力。此前英飞凌已经开始为客户提供TC49x和TC4Dx样品。

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本次英飞凌首次采用28nm制程工艺 ，由台积电生产制造。内存方面也迎来升级，采用多达 25 MB 片上 NVM 存储空间，技术方案是RRAM（电阻式随机存取存储器）储存技术。通过优化的A/B交换分区和外部储存器接口可以支持零停机时间的无感SOTA。

AURIX™TC4x完整的加速器套件包括：

◎内置并行处理单元 (PPU)，可以满足各种人工智能开发的需求，更关键的是可以满足ASIL-D的人工智能要求。

◎数据路由引擎 (DRE)，可以用于高效通信和数据处理。

◎CDSP可以对模拟采样信号进行数字信号处理

◎信号处理单元 (SPU)可以进行雷达信号进行加速处理

◎信息安全模块 (CSRM/CSS)可以用做硬件加密加速器。

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在生态系统方面，英飞凌和合作伙伴一同为TC4x提供了优化方案，包括AUTOSAR 方案、编译器、调试器、信息安全软件、虚拟原型和边缘计算与人工智能，目前均优化完成，支持量产使用。

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02.

TC4x的主要特点

相比TC3x,此次TC4x算力提升接近3倍，除了算力性能的提升以及继续高安全等级，包括功能安全和信息安全外，本次TC4x提升重点集中在RRAM内存技术、并行处理单元PPU技术和虚拟化技术方面。

首先是RRAM内存技术 。对于汽车级MCU而言算力并不是全部，还需要关注安全算力以及数据储存和读取速度。随着MCU的发展，内存技术成为关键制约因素之一。一方面是由于制程关系，采用28nm工艺之后，由于漏电流方面的缺陷，传统的eFlash技术很难去满足要求。二是内存的存储和读取的次数增加，加速内存的老化。新型的NVM储存技术开始得到应用，主要有三个方向，磁阻随机存取存储器MRAM，相变随机存取存储器PCRAM，阻变存储器RRAM。从路线上来看，内存技术并未定型。瑞萨选择的是MRAM，ST选择的是PCRAM，本次英飞凌选择的是RRAM。低功耗、高稳定性和低成本是RRAM的主要优势，缺点是器件级变化。英飞凌RRAM技术在非汽车领域已经量产应用多年，本次重点针对车规领域进行优化，满足车规级内存的要求。

其次AURIX™ TC4x首次引入了并行处理单元（PPU）技术 。PPU可以将信号处理任务从主中央处理器（CPU）转移到其他专门的硬件或处理器上，即卸载CPU的信号处理。PPU的好处一方面可以为要求严格的应用程序，诸如实时控制、传感器信号处理以及轨迹规划提供高计算能力和缩短执行时间，另一方面也可以支持实现一些简单的神经网络算法。

下图为英飞凌TC4x中PPU的简化结构，由标量核（scalar core），向量核（vector core/SIMD core），一级缓存，以及包括快速数据搬运的DMA，共享内存区等等在内的其他系统资源。

其中：

◎标量核执行大量的标量运算，以及任务调度。包括算数运算、逻辑运算以及硬件浮点运算。

◎向量核用于执行向量运算，如向量算术运算、逻辑运算和专用信号处理，以及整型数和浮点运算。PPU内的向量核有三个处理单元，包括两个浮点运算器，和一个读取/存储部件用于将RAM中的数据搬运到核内寄存器。因此能够更好的支持SIMD指令和VLIW指令，可以对不同数据同时执行同样的操作，通过并行计算提升计算效率。

◎一级缓存是PPU用于保存计算输入和输出数据的存储空间

◎得益于PPU，结合算法，英飞凌TC4x可以更好的适用以下场景：

◎第一是将时域信号转变为频域信号，以提取频率信息的快速傅里叶变换（FFT）。主要应用于音频信号处理、毫米波雷达信号处理等领域。

◎第二是多层感知算法。基于人工神经网络算法，用于分类、回归和模式识别等应用。主要应用于传感器信号处理分类、辅助驾驶或者自动驾驶中。

◎第三是卡尔滤波，基于状态空间模型的滤波器，可以用于估计未知变量的状态和参数。主要应用于目标跟踪、路径规划算法等。

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另外本次AURIX™ TC4x首次引入了虚拟化技术，每个物理内核支持最多7个虚拟机。虚拟化技术可以最大化利用MCU的硬件资源，并且其资源隔离的特性还可以降低软件开发和集成的难度，更好的满足功能安全和信息安全。

虚拟化技术的第一个优势是降低硬件成本 。在域控制器中，以往为了实现不同的功能往往需要应用搭载不同功能的ECU，比如的单独的信号解析ECU。此次可以在英飞凌TC4x中集成这些模块功能，进行一些简单的信号处理，从而实现BOM成本的降低，同时也降低对ECU的管理成本。

虚拟化技术另外一个特点便是功能隔离。可以为不同的虚拟机分配硬件资源，比如CPU，内存，外设和中断。这就增加了系统的灵活性。

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03.

TC4x中虚拟化技术是实现多合一“一芯集成”的关键

目前包括星驱科技、比亚迪、智新科技等企业都推出了超10合1的高集成多合一电驱产品。并且部分企业已经不满足于仅是将不同的部件集中到同一壳体内，而是尝试采用一颗MCU控制整个电驱系统，而非原来独立的MCU，即“一芯集成”。业内如星驱科技的12合1已经采用“一芯集成”控制方案，比亚迪dm5.0也采用单颗MCU来同时实现整车控制和两个电机的控制。

本次英飞凌TC4x中的虚拟化技术便是为“一芯集成”量身定制。上文提到，虚拟化技术的一个重要特点便是在一颗MCU上实现功能隔离，进而完成不同部件的控制。

下图是英飞凌展示双电机和DCDC功能融合的案例，CPU0运行MCAL和通信协议栈，CPU1运行Inverter A的应用，CPU2运行Inverter B和DCDC的应用，每一个应用里面可以有一个或者多个虚拟机，不同的虚拟机通过Hypervisor实现它们的调度。进而在同一块MCU中实现不同部件的控制。基于该方案可通过对控制部件进行拓展，为单个MCU控制OBC、DCDC、电机控制器、BMS、VCU等部件提供了可能。

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当然，由于多合一电驱中不同部件的可靠性要求不同，典型的如OBC相对于电机控制器而言，后期维护成本可能更高。英飞凌TC4x系列更多的是提供硬件的支持，具体的方案还需要tier1或者整车企业来确定。

除了“一芯集成”的控制方案外，英飞凌TC4x系列中的PPU技术也可以在电驱动系统中实现一些简单的AI应用。如通过算法预测来实现转子的位置检测，为位置传感器信号提供补充等等。通过不同的信号输入，如车辆姿态、速度等来改善能量回收时乘客晕车问题等。

04.

TC4x对于域控的提升

除了电驱领域外，TC4x同样将助力提升智能化相关的性能，包括域控、毫米波雷达等领域。

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首先是算力和内存性能提升后，域控制器中实现的功能更加多样 ，尤其是在区域控制器中。金脉电子基于英飞凌TC4x开发的前区域控制中，可以集成一级配电、二级配电、前舱热管理、雨刮控制等功能。同样在其他区域控制器中，功能也全部有所加强。

另外一个典型应用案例是通过TC4x实现信号通讯，降低网关的使 用。基于虚拟化技术，TC4x系列产品可以满足功能安全的信号处理能力，以实现对部分网关的替代，尤其是在通道数要求较低的区域或者底层控制器中。此外，在中央控制器中，可以作为硬件备份，作为网关的补充，提升整个系统的稳定性。这对目前EE架构的不确定性和多变的特征尤其有效，可以降低对网关预埋的设计难度。

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05.

总结

在目前域融合域集中的趋势下，MCU需要应对的一方面是算力的挑战，另一方面是对其控制能力的挑战。MCU不仅要满足高算力的要求，与之对应的内存能力也需要随之提升,满足其大数量和快速运算的需求。在控制能力方面，控制的部件日益增加，就要求其在控制多个部件的同时还必须满足高等级的功能安全和信息安全，虚拟化技术在其中起到了关键的作用。此外，算法技术的进步也要求MCU具备一定的数据并行处理能力。此次英飞凌TC4x系列都针对性做出了升级。随着MCU技术的继续发展，未来甚至会面临一些大算力SoC芯片的竞争。

事实上，目前已经有部分企业在大算力SoC中添加MCU岛。但目前来看，MCU的高安全性和高可靠性显然是大算力SoC还未具备的，在安全等级要求较高的领域，MCU依旧无法替代。