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完全自動駕駛?特斯拉的芯片究竟多強

時間:2019-10-19, 來源:互聯網, 資訊類別:市場分析

近日,馬斯克在推特上透露,由于特斯拉V10.0系統和Smart Summon(智能召喚)功能已發布,特斯拉全自動駕駛系統(Full Self-Driving,FSD)的價格將于11月1日起上調1000美元。

特斯拉的這顆芯片,是一種特殊類型的 AI 處理器,可以支持人工神經網絡(ANN),也就是我們常聽到的機器學習(ML)或深度學習(DL)。

需要指出的是,特斯拉定制開發的這顆 AI 芯片并不意味著特斯拉在 AI 領域取得了反轉一切的能力。至于全自動駕駛在現實世界的解決方案,特斯拉也只是剛剛入門。

AI 芯片的背景

傳統的計算機需要 CPU(中央處理器)來執行系統工作,比如加載應用程序。除此之外,大部分現代計算機還要有 GPU(圖形芯片)來支撐,它的工作是協助核心處理器完成圖形和動畫的渲染,讓用戶能在屏幕上獲取有效信息。

在機器學習或深度學習上,除了 CPU,GPU 的角色也突然重要了起來。總得來說,GPU 從配角變主角,主要還是因為 ANN(人工神經網絡) 是個龐大的數值和線性代數問題,而它就是為這樣的數字混合而生的。

對開發者來說,GPU 簡直是上天的恩賜,誰也沒想到它能在 ML/DL 領域發揮如此巨大的功效。GPU 的隱藏屬性「暴露」后,芯片開發者們開始為潛在的市場擴軍備戰,就連 GPU 的設計都開始為 ML/DL 任務傾斜。

在 FSD 芯片誕生前,特斯拉一直是拿來主義者,它最早與 Mobileye 合作,后又轉向英偉達。現在,特斯拉則希望將命運攥在自己手中,用自研的這顆芯片為 Autopilot 撐起一片天地。

在今年 4 月份的 Autonomy Day 大會上,特斯拉祭出了大殺器——FSD 芯片。這背后傳達的信息很清晰:就是要用自行研發的技術替代現有的英偉達芯片。

四個多月后,特斯拉工程師們又在 Hot Chips 大會(IEEE 主辦,專注于高性能處理器)上對芯片的一些關鍵組件提供了更多的解析。這次深度解析也讓外界對特斯拉的 FSD 芯片重燃興趣。

需要注意的是,在大多數人眼里,這種處理器可統稱為 AI 芯片。這樣叫也不為過,但也別對它有太高的期待——AI 芯片目前還無法在預期領域實現全知全能的人工智能。

簡單來理解的話,這些芯片根本沒有任何類人的推理或常識能力,它只是能力暴增的數值計算設備罷了。

3.0 硬件的秘密

特斯拉官方表示,圖像數據處理的流程首先從攝像頭的高速數據傳輸開始——高速指的是25 億像素/秒,大概是往 21 塊 1080P 的全高清屏幕塞 60 幀畫面的程度。這個數據傳輸速度比特斯拉車型現有的8顆攝像頭可以產生的數據量多了不止一個維度。

如此高的傳輸速度現在還用不上——因為 FSD 芯片內置的圖像處理器ISP最高「只能」處理 10 億像素的數據量,也就是 8 塊 1080P 屏幕每秒 60 幀的程度——這已經追上現在世界上最快的消費級圖像傳輸標準 DisplayPort 1.4 了,而車載芯片「傳統上」是要落后消費級起碼一個時代的。

圖像處理器 ISP 的作用主要是將攝像頭產生的原始 RGB 三原色數據轉化成復雜的圖像信息,這些信息的下一站是神經處理單元 NPU,NPU 會根據深度學習模型對圖像數據作出處理——但在此之前,這些數據將會存儲在 SRAM 內。

那什么是 SRAM?

SRAM 一般被應用在處理芯片的 1-3 級緩存上,你可以簡單地將它理解為比運行內存速度快很多,同時成本也高很多的存儲芯片。有多快?特斯拉芯片總工程師 Pete Bannon 表示,處理全自動駕駛的緩存帶寬至少要達到 1TB/秒,而 FSD 芯片的 SRAM 實際上能提供 2TB/秒的帶寬。

那32MB 的緩存又是什么概念?做一個不是十分準確但足夠形象的比較,零售價 16999 元的英特爾酷睿 i9-9980XE,SRAM 緩存總量也僅為33.75MB。另一個細節是,2010 年英特爾CPU的最大 SRAM 僅為16MB,2014 年也只是增長到了 24MB。

SRAM 的價格之高,特斯拉 SRAM 規格之激進,相信大家也能管中窺豹——而 Pete Bannon 在發布會上也將巨大的 SRAM 容量總結為 FSD 芯片對比市場上同類芯片的最大的優勢。

芯片內部的所有數據都在淺藍色標注的主通道上傳輸,或者叫NOC(Network on Chip),然后才會經過總帶寬為 68GB/s的LPDDR4 運行內存——所以特斯拉目前的傳感器數據產生量大概率不會超過 68GB/s,甚至不會超過 34GB/s,當然這也已經是一個很嚇人的數字了——但內存帶寬可能還是自動駕駛的瓶頸。

NPU 是 FSD 芯片里面的真正大殺器。但總有一些其他方面的數據處理是NPU 無法完成的,這時候就需要 CPU 和 GPU 共同參與。

FSD 芯片內置了主頻為 1GHZ 的 GPU,擁有 600TOPS 的運算能力。特斯拉的表述是 GPU 主要負責一些后處理的任務,比如說描繪人類能看得懂的界面和圖形——也就是說 2.X 時代特斯拉自動駕駛硬件的 AB 面設計將會大概率被取消。總的來說,按照特斯拉在發布會上對 GPU 的描述,以后的 FSD 芯片里面,GPU 的地位將會被繼續削弱。

除此之外,一些通用數據只能交給 CPU 處理,特斯拉采用的是 12 個 64 位 ARM Cortex A72 內核,運行頻率為 2.2GHZ——準確點說應該是三個四核 CPU 的并聯架構。

特斯拉對于 CPU 架構的選擇有點讓人摸不著頭腦,因為 A72 是 ARM 在 2015 年推出的架構(雖然 2016 年才正式商用),往后可用的架構包括 A73 和 A75(A76 和 A77 是 2018/2019 年發布的)。

不過考慮到 FSD 芯片的研發是從 2016 年開始的,采用再前一年的架構也很正常。因為老架構更便宜,而多個核心疊加的方式也保證了多線程總性能不比如今頂級的 4 核心移動端 CPU 弱,甚至尤有勝之——硬件 3.0 的 CPU 性能是硬件 2.5 的 2.5 倍。

馬斯克的勇氣

許多人對馬斯克的勇氣大加贊賞,認為特斯拉敢走出這樣一條路確實值得尊敬。

不過,從商業角度來看,這樣的選擇明智嗎?對于車主而言,花大價錢選裝真的有那么多的實際意義嗎?

這是馬斯克的賭注,也是完全自動駕駛的賭注。

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