智能驾驶新浪潮:SSD与UFS存储技术如何破浪前行?-UFS篇

2024-01-20 20:28

本文主要是介绍智能驾驶新浪潮:SSD与UFS存储技术如何破浪前行?-UFS篇,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

如果说SSD是赛道上的超级跑车,那UFS更像是专为智能汽车定制的高性能轻量化赛车。UFS采用串行接口技术,像是闪电侠一样,将数据传输的速度推向新高,大幅缩短了系统启动时间和应用程序加载时间,这对追求即时反应的ADAS系统来说,简直是天作之合。

图片

不仅如此,UFS还有个杀手锏——双通道传输,就好比有了两个并肩作战的高性能引擎,数据吞吐量翻倍增长,大大提升了车载信息娱乐系统(IVI)和ADAS系统的整体性能。而且,UFS对于能耗的控制也非常讲究,就好比一位懂得省油技巧的车手,即便在全力冲刺时,也能保持良好的燃油效率。

随着汽车行业的数字化进程加速,嵌入式存储产品将逐渐从e-MMC过渡到UFS,后者因其更高的接口速度和读写性能而备受青睐。UFS 3.1相较于e-MMC的半双工并行接口,采用了全双工串行接口,最大速度分别达到了2320 MB/s(UFS 3.1)和4640 MB/s(UFS 4.0),大幅度提升了数据传输速率。

图片

UFS 4.0的关键特性包括更快的接口速度和更高的读写性能,这些特性对于汽车应用具有显著优势,如加快系统启动时间、支持更大容量数据存储、增强响应驾驶员请求的能力,以及通过深度睡眠模式降低功耗,延长电池寿命,甚至实现零功耗状态。

图片

预计到2025年,UFS 4.0将成为车载存储的标准选项,以适应不断发展的汽车架构,如分布式架构、域控制器架构直至集中式架构,满足更高级别的ADAS系统对于高密度存储和高速数据访问的需求。

如果您看完有所受益,欢迎点击文章底部左下角“关注”并点击“分享”、“在看”,非常感谢!

精彩推荐:

  • HDD回暖于2024,与SSD决战于2028

  • 如何解决NAND系统性能问题?

  • 浅析NVMe key per IO加密技术

  • SSD固态硬盘的黄金原则:抱最高的希望,做最坏的打算

  • PCIe 6.0生态业内进展分析总结

  • 详细解读QLC SSD无效编程问题

  • NVMe SSD IO压力导致宕机案例解读

  • 浅析PCIe 6.0功能更新与实现的挑战

  • 过度加大SSD内部并发何尝不是一种伤害

  • FIO测试参数与linux内核IO栈的关联分析

  • NVMe over CXL技术如何加速Host与SSD数据传输?

  • 浅析LDPC软解码对SSD延迟的影响

  • 为什么QLC NAND才是ZNS SSD最大的赢家?

  • SSD在AI发展中的关键作用:从高速缓存到数据湖

  • 浅析不同NAND架构的差异与影响

  • SSD基础架构与NAND IO并发问题探讨

  • 字节跳动ZNS SSD应用案例解析

  • SSD数据在写入NAND之前为何要随机化?

  • 深度剖析:DMA对PCIe数据传输性能的影响

  • 深入解析SSD Wear Leveling磨损均衡技术:如何让你的硬盘更长寿?

  • CXL崛起:2024启航,2025年开启新时代

  • NVMe SSD:ZNS与FDP对决,你选谁?

  • 存储系统性能优化中IOMMU的作用是什么?

  • 全景解析SSD IO QoS性能优化

  • NVMe IO数据传输如何选择PRP or SGL?

  • 浅析nvme原子写的应用场景

  • 多维度深入剖析QLC SSD硬件延迟的来源

  • 浅析PCIe链路LTSSM状态机

  • 浅析Relaxed Ordering对PCIe系统稳定性的影响

  • 实战篇|浅析MPS对PCIe系统稳定性的影响

  • 浅析PCI配置空间

  • 浅析PCIe系统性能

  • 存储随笔《NVMe专题》大合集及PDF版正式发布!

这篇关于智能驾驶新浪潮:SSD与UFS存储技术如何破浪前行?-UFS篇的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/627228

相关文章

智能客服到个人助理,国内AI大模型如何改变我们的生活?

引言 随着人工智能(AI)技术的高速发展,AI大模型越来越多地出现在我们的日常生活和工作中。国内的AI大模型在过去几年里取得了显著的进展,不少独创的技术点和实际应用令人瞩目。 那么,国内的AI大模型有哪些独创的技术点?它们在实际应用中又有哪些出色表现呢?此外,普通人又该如何利用这些大模型提升工作和生活的质量和效率呢?本文将为你一一解析。 一、国内AI大模型的独创技术点 多模态学习 多

基于 Java 实现的智能客服聊天工具模拟场景

服务端代码 import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;import java.io.PrintWriter;import java.net.ServerSocket;import java.net.Socket;public class Serv

江西电信联合实在智能举办RPA数字员工培训班,培养“人工智能+”电信人才

近日,江西电信与实在智能合作的2024年数字员工开发应用培训班圆满闭幕。包括省公司及11个分公司的核心业务部门,超过40名学员积极报名参与此次培训,江西电信企业信息化部门总监徐建军出席活动并致辞,风控支撑室主任黄剑主持此次培训活动。 在培训会开幕仪式上,徐建军强调,科创是电信企业发展的核心动力,学习RPA技术是实现数字化转型的关键,他阐述了RPA在提高效率、降低成本和优化资源方面的价值,并鼓励学

如何在OS中获得SSD的寿命耐久度

这里还是以DELL的机器为例,通常DELL的服务器带有的磁盘会有显示SSD耐久度,当然也不排除SSD更新太快,有部分SSD无法在戴尔的服务器上查看到SSD的耐久度,但实际上本身只要是SSD肯定还是可以有方法查看SSD的耐久度,可以通过OS的方式进行查看,以RHEL7.9为例 首先我们需要下载安装DELL的PERCCLI的阵列卡工具,该工具可以很好的查看DELL服务器上的阵列卡对应的信息,如阵列卡

自动驾驶---Perception之Lidar点云3D检测

1 背景         Lidar点云技术的出现是基于摄影测量技术的发展、计算机及高新技术的推动以及全球定位系统和惯性导航系统的发展,使得通过激光束获取高精度的三维数据成为可能。随着技术的不断进步和应用领域的拓展,Lidar点云技术将在测绘、遥感、环境监测、机器人等领域发挥越来越重要的作用。         目前全球范围内纯视觉方案的车企主要包括特斯拉和集越,在达到同等性能的前提下,纯视觉方

深度神经网络:解锁智能的密钥

深度神经网络:解锁智能的密钥 在人工智能的浩瀚星空中,深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)无疑是最耀眼的那颗星。它以其强大的学习能力、高度的适应性和广泛的应用场景,成为了我们解锁智能世界的一把密钥。本文将带你走进深度神经网络的神秘世界,探讨其原理、应用以及实用操作技巧。 一、深度神经网络概述 深度神经网络,顾名思义,是一种具有多个隐藏层的神经网络。与传统的神经

自动驾驶规划中使用 OSQP 进行二次规划 代码原理详细解读

目录 1 问题描述 什么是稀疏矩阵 CSC 形式 QP Path Planning 问题 1. Cost function 1.1 The first term: 1.2 The second term: 1.3 The thrid term: 1.4 The forth term: 对 Qx''' 矩阵公式的验证 整体 Q 矩阵(就是 P 矩阵,二次项的权重矩阵)

【智能优化算法改进策略之局部搜索算子(五)—自适应Rosenbrock坐标轮换法】

1、原理介绍 作为一种有效的直接搜索技术,Rosenbrock坐标轮换法[1,2]是根据Rosenbrock著名的“香蕉函数”的特点量身定制的,该函数的最小值位于曲线狭窄的山谷中。此外,该方法是一种典型的基于自适应搜索方向集的无导数局部搜索技术。此法于1960年由Rosenbrock提出,它与Hooke-Jeeves模式搜索法有些类似,但比模式搜索更为有效。每次迭代运算分为两部分[3]: 1)

智能优化算法改进策略之局部搜索算子(六)--进化梯度搜索

1、原理介绍     进化梯度搜索(Evolutionary Gradient Search, EGS)[1]是兼顾进化计算与梯度搜索的一种混合算法,具有较强的局部搜索能力。在每次迭代过程中,EGS方法首先用受进化启发的形式估计梯度方向,然后以最陡下降的方式执行实际的迭代步骤,其中还包括步长的自适应,这一过程的总体方案如下图所示:     文献[1]

虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统(十三)

管理/教师端前端工作汇总education-admin: 首先是登录注册页面的展示 管理员 首页 管理员登录后的首页如下图所示 管理员拥有所有的权限 课程管理 1、可以查看、修改、增添、删除课程列表内容 2、可以对课程资源进行操作 3、可以对课程的类别信息进行管理,课程类别支持三级索引 用户管理  1、可以对学员列表进行操作,对学员进行增删改查