l3算力低

Ⅰ 螞蟻L3 504M 算力 一天能挖多少萊特幣

其實每天能挖到的幣都是不一樣的，L3+最早出來的時候，每天能挖1個萊特幣。現在全網算力大幅度提升，每天能挖0.54個幣左右。主要還是要看你的算力跟全網算力的比較吧。

1.比特幣挖礦機，就是用於賺取比特幣的電腦，這類電腦一般有專業的挖礦晶元，多採用燒顯卡的方式工作，耗電量較大。用戶用個人計算機下載軟體然後運行特定演算法，與遠方伺服器通訊後可得到相應比特幣，是獲取比特幣的方式之一。

2.2013年流行的數字貨幣有，比特幣、萊特幣、澤塔幣、便士幣（外網）、隱形金條、紅幣、極點幣、燒烤幣、質數幣。目前全世界發行有上百種數字貨幣。

3.產值：按照比特幣產出的運算公式，幾乎每逢4年都會產出減半，最終達到極值2100萬個。而每逢此時，都會大幅升值。這種沒有中央銀行控制的貨幣，與不斷量化寬松的現實貨幣相比，也將會不斷升值。到2013年，比特幣已經產生出了大約1100多萬個。

(1)l3算力低擴展閱讀：

1.螞蟻礦機是全球市佔率第一的加密貨幣挖礦機品牌，市佔率約為70%。礦機由比特大陸研發，在中國內地擁有專利。螞蟻礦機初時只有比特幣礦機，後來業務拓展至其他加密貨幣，如以太坊、達世幣、萊特幣、門羅幣等等。

2.螞蟻礦機採用比特大陸設計的ASIC晶元，該晶元由台積電生產。所有晶元均以BM字頭作為型號。每一步礦機里都有3至4塊的電路板，電路板上則有數十塊晶元，因此每一部螞蟻礦機都只能夠用以挖掘一種或多種利用相同演算法的加密貨幣。

3.螞蟻礦機需要配合專門的挖礦軟體，不能使用第三方軟體。另外，螞蟻礦機由於功率甚高，也需要配合專門火牛使用。

Ⅱ L1 L2 L3到底對cup的性能有多大影響

緩存大小也是CUP的重要指標之一，而且緩存的結構和大小對CUP速度的影響非常大，CUP內緩存的運行頻率極高，一般是和處理器同頻運作，工作效率遠遠大於系統內存和硬碟。實際工作時，CUP往往需要重復讀取同樣的數據塊，而緩存容量的增大，可以大幅度提升CUP內部讀取數據的命中率，而不用再到內存或者硬碟上尋找，以此提高系統性能。但是由於CUP晶元面積和成本的因素來考慮，緩存都很小。& &
L1Cache(一級緩存)是CUP第一層高速緩存，分為數據緩存和指令緩存。內置的L1高速緩存的容量和結構對CUP的性能影響較大，不過高速緩沖存儲器均由靜態RAM組成，結構較復雜，在CUP管芯面積不能太大的情況下，L1級高速緩存的容量不可能做得太大。一般伺服器CUP的L1緩存的容量通常在32—256KB。
L2Cache(二級緩存)是CUP的第二層高速緩存，分內部和外部碰核兩種晶元。內部的晶元二級緩存運行速度與主頻相同，而帶褲外部的二級緩存則只有主頻的一半。L2高速緩存容量也會影響CUP的性能，原則是越大越好，現在家庭用CUP容量最大的是512KB，而伺服器和工作站上用CUP的L2高速緩存更高達256-1MB，有的高達蠢吵簡2MB或者3MB。
L3Cache(三級緩存)，分為兩種，早期的是外置，現在的都是內置的。而它的實際作用即是，L3緩存的應用可以進一步降低內存延遲，同時提升大數據量計算時處理器的性能。降低內存延遲和提升大數據量計算能力對游戲都很有幫助。而在伺服器領域增加L3緩存在性能方面仍然有顯著的提升。比方具有較大L3緩存的配置利用物理內存會更有效，故它比較慢的磁碟I/O子系統可以處理更多的數據請求。具有較大L3緩存的處理器提供更有效的文件系統緩存行為及較短消息和處理器隊列長度

Ⅲ Arm現在的NPU能達到自動駕駛L3級別的算力嗎

自動駕駛L3級別算力基本上主要以CPU+GPU/NPU為主， 一般來說CPU用Cortex A核去堆，8-16個，看系統有多大， 在這個部分可以提供200K以上的DMIPS。L3入門級晶元通過GPU/NPU提供額外幾十TOPS左右的算力，向上通過堆疊GPU可以達到幾百TOPS， 量產晶元這種架構較多，相對成熟。NPU方案，ARM方面可以通過周易NPU來堆疊，Arm還有ML IP，後續在車里也可能會應用。 量產的平台上還有用CPU加FPGA和ASIC電路等，有很多方案實現異構計算平台的。對L3系統來說硬體的算力也不是絕對的，需要和演算法等搭配。

Ⅳ 自動駕駛進入L3時代，為什麼大家都需要高精地圖

前不久我們的一篇內容指出，目前自主廠商所推出的L3級量產車上都搭載了高精地圖。高精地圖究竟是什麼？為什麼自動駕駛需要它？今天我們就來詳細講一講。
在講高精地圖本身之前，我們先來回顧一下自動駕駛的基本邏輯。
簡單來講，自動駕駛的實現主要有三個步驟：感知、決策規劃、行車控制。這與你走路上班/上學的邏輯是相似的：眼睛看到畫面，告訴大腦，然後你就知道了自己在哪裡，以及要往哪個方向走，並指揮你的腿邁開步伐。
在自動駕駛系統中，感知主要解決兩個問題：車周圍有什麼，以及車在哪。車沒有眼睛，我們就要賦予它「眼睛」。這就是它的環境感知系統，一般由視覺感測器（攝像頭）、雷達（毫米波、超聲波、激光）等多種感測器融合而成。
在這些感測器的協同工作下，感知系統就可以知道，車輛周圍都有哪些東西，比如車、人、路、樹、牆、路牌等等。在將這些數據提供給決策系統後，決策系統根據演算法，就知道車輛可不可以行駛，可以以最大多少的速度行駛，以及是否需要控制前輪轉彎，並傳輸指定給行車控制系統。
在特定條件下，感知系統也會直接傳輸數據給行車控制系統，這主要應用在AEB上，也就是緊急主動安全系統，以保證在最短的時間內對緊急情況進行響應。
但這里有個問題，你走路之所以知道要怎麼走，是因為你對這條路線很熟悉，腦子里有地圖，知道接下來要怎麼走。但車輛僅憑感知系統，是無法知道接下來應該如何行使的，就像你到了一個陌生的城市。
這時候，就需要定位和地圖了。
自動駕駛系統中，車輛定位是及其關鍵的。它影響到幾乎所有的環節。通過GPS（衛星定位）、IMU（慣性測量單元）以及車輪測程儀等，車輛可以清晰地知道自己所在的位置，當前的運動狀態（時速，加速度）等。
這時，感知系統就不僅知道了車周圍有什麼，還知道了車在哪條道路上，在往哪個方向行進。決策系統也知道了整片地區的道路信息，並會根據目的地規劃合理的路線，以對行車控製做出指令。
這就是一套完整的自動駕駛流程，在理想狀態下，這些就足以讓車輛載著你安全到達任何一個地方。
但遺憾的是，以目前的技術水平，這種「理想狀態」很難達到，因為車輛的感知和定位系統依然無法像人一樣，可以識別出路上的所有信息，判斷自己的准確位置，並且不受環境的影響。
例如，在高樓林立的市中心，GPS信號可能會被阻擋，這時車輛就會丟失自己的位置信息，讓自動駕駛行程中斷。
又或者，在雨雪天氣，路上的車道線被積雪或積水覆蓋，車輛僅憑環境感知系統難以實現車道的判別，從而可能導致事故徵候。
再或者，目前的感知系統，還難以識別路上的坑洞、減速帶、較低矮的路肩等等，在高速行駛過程中如果漏判了這些東西的存在，也會導致相對嚴重的後果。
更或者，在高速上下匝道時，有時會出現左右分流的車道，這時如果僅憑導航地圖和環境感知，可能會讓車輛出現快速變道的情況，乘坐體驗會很差。
在這種技術條件下，想要實現L3級以上的自動駕駛，就需要高精地圖出場了。
高精地圖，顧名思義就是精度非常高的地圖，一般來講高精地圖的精度都是分米級的，但它不僅僅是精度高，在數據的維度上相較普通的地圖也更加豐富。
高精地圖將大量的行車輔助信息存儲為結構化數據，其中一類是道路數據，比如車道線的位置、類型、寬度、坡度和曲率等車道信息。另一類是車道周邊的固定對象信息，比如交通標志、交通信號燈等信息、車道限高、下水道口、障礙物及其他道路細節，還包括高架物體、防護欄、數目、道路邊緣類型、路邊地標等基礎設施信息。
圖片出處：未來汽車大講堂 - 網易雲課堂 高精地圖，自動駕駛的必由之路
簡單來說，在高精地圖的幫助下，車輛不需要環境感知就已經知道了道路的走向、曲率、詳細的車道、限速，以及道路邊線離路肩有多遠，路邊有幾棵樹，幾個消防栓，幾根電線桿，哪裡有個限速標志，哪裡有顯著的地標等等等等。
而這些信息，讓自動駕駛系統直接開了「上帝模式」。
有了高精地圖的幫助，可以讓車輛的定位更加精準，即便在路況復雜區域定位也可以讓定位系統向決策系統反饋更精準的車道信息，並讓決策系統進行車道/線路規劃。
同時，由於高精地圖中含有大量的靜態參照物，定位系統可以通過環境感知系統獲取到的環境信息與地圖信息進行比對，以此在GPS信號不佳的情況下，推算出車輛的實際位置，提高了整套系統的魯棒性。
對於感知系統來說，高精地圖可以對需要重點識別的區域進行劃定，向感知系統表明這個區域是你的圖像分析所關注的重點，並減少對其他區域的識別，這就是感興趣區域（ROI）。使用ROI，可以降低感知系統的負荷，解放算力，以並增加關鍵區域的識別精度。
例如，一般情況下，前置攝像頭只要重點識別畫面的下半部分就可以了，因為畫面的上邊是天空，車輛和人員都不會從天上出現。但信號燈是個例外，它往往掛得比較高，所以要想事實識別信號燈，就要不停地從整個畫面中搜尋，對算力的壓力很大。但如果開啟了ROI，在高精地圖中標註上，在定位的某個點，畫面的某個區域會出現信號燈，那麼系統只要重點識別標注的這個區域就可以搜尋到信號燈，並完成識別。
對於決策系統來說，有高精地圖的幫助，可以降低決策演算法的復雜度，只要保證在不撞車的前提下，將車輛盡量平穩地開到目的地就可以。因為在高精地圖中已經存有了詳細的車道、固定障礙物信息，只要按照規劃的路線走，就一定不會壓到坑、騎上路肩，甚至撞到電線桿。
同時，詳細的車道信息也可以讓系統規劃出更合理、更平穩的行車路徑。例如前文提到的匝道問題，如果系統早已提前知道了岔路的存在，那麼就會在還沒看到路時早早變到相應道，提高行車舒適性。
而且，由於高精地圖中詳細標注了每條道路上的車道劃分、車道寬度、每條車道的速度限制，這就讓系統可以實現計劃好更高效率的路線，讓決策系統可以在行車過程中更專注於行車安全。
通俗點說，沒有高精地圖的車輛，在自動駕駛時所做出的的反應都是「條件反射」：看到紅綠燈時才知道要減速；識別到電線桿時才知道不能撞上去。而有了高精地圖的協助，車輛在行駛到紅綠燈之前就已經准備減速了；在碰到電線桿之前就已經提前規劃好了規避路線。
可以說，高精地圖讓自動駕駛汽車「有備而來」。
但從目前講，高精地圖也有一定的不足。首先因為其信息量大，在採集上難度會更高，採集的周期也會相應拉長，所以目前的高精地圖，並不能做到大小路的全覆蓋，基本上只覆蓋了高速公路及主要的城市道路。
同時，在城市的不斷建設中，高精地圖所標注的要素有可能會出現改變，這就對高精地圖的實時更新提出了很高的要求，而這也是高精地圖在城市路況中應用的一大難點。
看到這你會發現，其實高精地圖是個「可有可無」的東西：如果自動駕駛系統的識別成功率足夠高，那麼只需要人類常用的平面導航地圖，一樣可以實現全自動駕駛。
比如特斯拉，一直堅持表示自己不需要高精地圖，因為他們認為自己的識別和決策演算法足夠強大，在不久的將來，只依靠實時識別和處理（條件反射），就可以在普通地圖的基礎上完成全自動的自動駕駛。
但遺憾的是，目前大部分的廠商包括即將推出L3量產車的這些自主廠商，在自動駕駛演算法的積累上是不如特斯拉的，為了彌補感知上的不足，就需要高精地圖所提供的超視距的感知能力和大量先驗信息的補充。
在高精地圖的幫助下，實現國標下的L3級自動駕駛完全沒有問題。這也解釋了，為什麼自動駕駛進入L3時代後，高精地圖也開始大范圍應用。
既宣傳了自己的技術力，又可以當成一個賣點和噱頭，何樂而不為呢，你說是不是？
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅳ 本田真的慫了全球首款L3級自動駕駛的背後

3月5日，本田在日本本土發售了搭載L3級自動駕駛的量搭虛拍產車型-Honda Legend，這款車將僅在日本本土推出，銷售模式是租賃銷售100輛，零售知羨價貴得驚人，1100萬日元（摺合超過10萬美元）。

上述，讓本田成為了全球 汽車 市場"L3級自動駕駛第一人"，也是目前的唯一一人。畢竟，它手握政府L3級自動駕駛認證，也因為，它不只是動動嘴，而是真的做了。

不過，也因為世界第一之事，讓這家企業在中國的 汽車 網路輿論中被打上了截然不同的幾種標簽，海外資料我翻了一個多小時，吵得並不算熱鬧。

關於本田3月5日要正式推出全球第一款拿到L3級自動駕駛認證這事兒，原本我是准備寫一篇"它對全球各國自譽塵動駕駛有哪些促進作用，哪是啟發的點"這種文章的，因為這事兒才對咱們真的重要。然而沒想到的卻是，輿論場上的本田卻截然分明的被分成了"贏了"或者"慫了"，這種yes or no，這種非黑即白的場面。

觀點贏了：建立在本田完成搶跑L3級自動駕駛這事，再次驗證了其企業能力。這個觀點在全球網路里是主流的，不過無需過分解讀，因為從邏輯上和 情感 上都沒必要。邏輯上，早在2020年本田就放出了這條消息，同時也對功能實現進行了比較大量的公示，如低速時車輛可自動駕駛等等，如今在大讀特捧，其實只是消息的搬運罷了。 情感 上，本田這家企業向來在新技術研發和投放能力上有目共睹，它率先把L3級自動駕駛推向市場，並不讓人特別意外。

所以，如同看所有事情一樣，萬物均有背面，本田對外銷售全球首款L3級自動駕駛認證技術的車型，從它的關鍵點背後既能讀出優點與缺點：

1. L3級自動駕駛認證，現狀是全球各大國/地區尚未給出該方面新一輪的相關政策，中國、歐盟、北美目前均在起草制定階段。本田拿下L3級自動駕駛認證的背後，有2019年3月日本內閣通過《道路運輸車輛法》修正案，有2020年4月通過道路交通法修改，最終讓L3級自動駕駛技術的 汽車 可以在公路上行駛。

當然，目前的法規層面還有不少需要提升的空間，比如只界定了可上路，不過法規、監管框架、保險等方面還沒有落實。這時候有了另一個給我們的啟發，誰生產誰負責，本田Legend的上路細則方面，是本田來承擔如果發生事故等一切責任與賠付。

這，是我們能從這個關鍵點里看到比較好的啟發。

2. L3級技術實現路徑，硬體部分=前置雙目攝像頭+4 個環視攝像頭（360 影像）+5 個激光雷達+5 個毫米波雷達，軟體部分=DMS駕駛員監控+冗餘+精度地圖+HMI人機交互+計算平台。軟硬體結合之下，Honda SENSING Elite 最終在開發過程經歷了 130 萬公里路試和大約 1000 萬種實際駕駛中可能出現的場景測試。

這一系列數據看上去，對消費者的沖擊力是十足的。不過，也正因為這種裝備表現抓人眼球，引得了對它的仔細剖析。

技術路線與整個行業中的其他參與者（奧迪、蔚來、小鵬等）並無不同，不過實現方面有一些細節差異。比如，5個激光雷達這種吸引人的亮點，中西研究所首席執行官中西隆樹（Takaki Nakanishi）表示，盡管本田啟動個人 汽車 自動駕駛的新市場意義重大，但 汽車 上的感測器卻要花費數百萬日元，也就是人民幣6萬元。

同時結合本田前2後3的激光雷達布置，結合百萬日元的成本，背後呈現出來的一個點，頗有點 質量不夠數量來湊 的意思。因為，這樣的成本與數量之間並不匹配，可推測其為第二代激光雷達產品，探距約150-200米的中距能力。如果對比目前小鵬、蔚來、華為等發布的激光雷達指標來看，不算先進。同時還有算力及冗餘層面，晶元是瑞薩電子 R-Car V3U 晶元，提供 96000 DMIPS 和 60 Tops 的算力，車輛的供電/轉向/剎車做了冗餘設計，不過這樣的算力和設計思路如果對比行業中一系列車企展示出的最新能力來看，也並不算是先進，因為已經出現了160Tops算力，部分車企已經開始了感知、執行、備份三冗餘甚至四冗餘的布局。

3. 實現效果能力。時速30Km/h以下時，系統可代替司機進行駕駛，允許駕駛員實現離開前方看手機、接打電話、看中控大屏上播放的視頻等等。在特定條件下，車輛能自己完成加速/減速/剎車/變道等，當然特定條件的激活環境較為苛刻。

能完成的功能具體如下：高速公路滿足特定情況，駕駛員可"放手"車輛自動駕駛；自適應巡航；主動變道，超越前車，變回原有車道；轉向燈變道等。

整體來看，除了放手以及低速車輛自動駕駛功能的實現之外，其餘功能實際上與目前很多車企所推出的准L3級自動駕駛功能相仿。

4. 這背後還有一些其他有意思的點。

比如，租賃銷售的模式。超過10萬美元的售價，能獲得的並非車輛的所有權而是租賃使用權。本田官方對其的解釋是，車輛需要定時的回收保養保證其安全性，這背後實際上能看到，本田對其是有比較明顯的保護心態。一方面是對技術護城河在日本車企之中的保護，另一方面，多多少少體現著求穩妥。

綜上，單純來聊本田搶發全球首款L3級自動駕駛車型登陸市場銷售，這之中有必然原因也有偶然原因。偶然原因是，政策層面得到了扶持利好，畢竟全球其他大國及地區目前並沒有放開相關的口子，這之中本田自身也起到了比較好的示範作用，責任及其他變數在製造商。

必然原因則是，全球各家車企都在尋求新一輪符合消費者需求進化的技術進化，智能網聯、智能駕駛、電動化、共享化四個層面。2021年，也是各大車企即將要放出關於L3級量產的前夜，比如BMW，比如很多。

對於本田而言，不論Legend身上目前還有多少不足，實際上它都是值得好好誇一誇的。因為背後意義在於，對整個 汽車 行業有所啟發，L3級自動駕駛不再僅僅停留於PPT上、網路社交媒體的發言上、很多人的嘴上，而是真真正正的被這家擅長技術創新的日本企業完成了落地。

同時，這對於本田品牌的利好是，讓全球消費者對其進一步增加好感、品牌力等等，更甚至於，它有了新一輪的搶跑經驗後，有助於提升它在全球此類功能中的後續迭代升級能力。

也就是說，先經過本土市場的考驗與經驗積累後，當全球逐步普及關於自動駕駛的相關法規後，本田有能力快速進行部署應用，搶跑於其他車企之前。這直接跳脫於此前日本 汽車 產業的發展思路，從"跟著豐田走"變成"跟著本田走"，這可能發生。

壞的點，或者說其他不確定因素，其實有兩點。第一點，存在於網路輿論之中，比如討論它的算力不夠強大、它的感測器體系成本較高、它的激光雷達硬體配置在第二代等等，但因為有搶跑優勢並且有政策法規方面的限制，短時間內討論這個話題其實沒太大意義，因為其他車企也不好落地。

第二點，是行業的思考。藉由本田正式完成L3級自動駕駛的市場破冰，各國、各車企有了對"L3是否真的有意義、有市場、有前景"建立一個觀察的舞台，而一旦L3在實際過程中前景有限，那麼全球車企和國家也都會對此做出調整。

目前，擺在各國 汽車 工業面前的局面其實是，一系列的周邊產業已經搶跑於 汽車 主機廠提前成熟，各家車企可以做多種解決方案來應對新的變化。接下來的重點在哪？在錢。

依然是 汽車 產業的核心，資本與成本，資本關於它有多少底氣和選擇，而成本則關於，它選擇的空間有多少。

Ⅵ 零跑汽車發布自動駕駛晶元：算力4.2TOPS 支持L3級自動駕駛

國家發改委產業發展司機械裝備處處長吳衛

未來，中國製造的汽車將是全球新技術融合最多、創新融合最多的，也必將領跑全球汽車工業。

同時，汽車晶元領域的競爭也異常激烈。相比於消費電子產品的晶元，汽車晶元對安全性、穩定性的要求更高，是晶元行業共同面對的難題，這也是中國晶元公司的機會。

結語：自研技術讓零跑更具競爭力

零跑汽車是中國造車新勢力企業中第一個自主研發汽車自動駕駛晶元的，搭載這款晶元的量產車零跑C11下月就將發布。零跑汽車在自動駕駛領域的飛速進步，也得到了用戶的認可。

統計數據顯示，零跑汽車兩款量產車型從今年7月以來銷量逐步攀升，9月銷量破千，10月銷量有望突破1600輛，大量的自研技術讓零跑這一造車新勢力具備了更強的競爭力。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅶ 英偉達發布史上最強計算平台，黃教主：自動駕駛不再擔心算力問題

原本應該在今年 3 月份於加州聖何塞舉辦的英偉達 GTC 2020 大會，因為全球性新冠病毒肺炎的爆發而不得不推遲舉行。
比原計劃晚了將近 2 個月，英偉達 GTC 2020 終於在 5 月 14 日回歸。
不過這一次開發者們沒辦法在線下集會，只能通過線上直播觀看「皮衣教主」黃仁勛的主題演講。老黃此次是在他矽谷的家中完成了這場別開生面的「Kitchen Keynote」。
雖然是廚房舉行，英偉達依然爆出「核彈」，發布了全新一代的 GPU 架構 Ampere（安培）。
在自動駕駛方向上，英偉達通過兩塊 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 組合，實現了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 計算平台，整體功耗為?800W。
有業界觀點認為，實現 L2 自動駕駛需要的計算力小於 10 TOPS，L3 需要的計算力為 30 - 60 TOPS，L4 需要的計算力大於 100 TOPS，L5 需要的計算力至少為 1000 TOPS。
現在的英偉達自動駕駛計算平台已經建立起了從?10TOPS/5W，200TOPS/45W?到?2000 TOPS/800W?的完整產品線，分別對應前視模塊、L2+ADAS?以及?Robotaxi?的各級應用。
從產品線看，英偉達?Drive AGX?將全面對標 Mobileye?EyeQ?系列，希望成為量產供應鏈中的關鍵廠商。
1、全新 GPU 架構：Ampere（安培）
2 個月的等待是值得的，本次 GTC 上，黃仁勛重磅發布了英偉達全新一代 GPU 架構 Ampere（安培）以及基於這一架構的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整體性能上相比於前代基於 Volta 架構的產品有 20 倍的提升，這顆 GPU 將主要用於數據分析、專業計算以及圖形處理。
在安培架構之前，英偉達已經研發了多代 GPU 架構，它們都是以科學發展史上的偉人來命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（費米）、Kepler（開普勒）、Maxwell（麥克斯維爾）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（圖靈）。
這些核心架構的升級正是推動英偉達各類 GPU 產品整體性能提升的關鍵。
針對基於安培架構的首款 GPU A100，黃仁勛細數了它的五大核心特點：
集成了超過 540 億個晶體管，是全球規模最大的 7nm 處理器；引入第三代張量運算指令 Tensor Core 核心，這一代 Tensor Core 更加靈活、速度更快，同時更易於使用；採用了結構化稀疏加速技術，性能得以大幅提升；支持單一 A100 GPU 被分割為多達 7 塊獨立的 GPU，而且每一塊 GPU 都有自己的資源，為不同規模的工作提供不同的計算力；集成了第三代 NVLink 技術，使 GPU 之間高速連接速度翻倍，多顆 A100 可組成一個巨型 GPU，性能可擴展。
這些優勢累加起來，最終讓 A100 相較於前代基於 Volta 架構的 GPU 在訓練性能上提升了?6 倍，在推理性能上提升了?7 倍。
最重要的是，A100 現在就可以向用戶供貨，採用的是台積電的 7nm 工藝製程生產。
阿里雲、網路雲、騰訊雲這些國內企業正在計劃提供基於 A100 GPU 的服務。
2、Orin+安培架構 GPU：實現 2000TOPS 算力
隨著英偉達全新 GPU 架構安培的推出，英偉達的自動駕駛平台（NVIDIA Drive）也迎來了一次性能的飛躍。
大家知道，英偉達此前已經推出了多代 Drive AGX 自動駕駛平台以及 SoC，包括?Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus?以及?Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了兩顆 Xavier SoC，算力可以達到 30TOPS，功耗為 30W。
最近上市的小鵬 P7 上就量產搭載了這一計算平台，用於實現一系列 L2 級自動輔助駕駛功能。
Drive AGX Pegasus 平台則包括了兩顆 Xavier SoC 和兩顆基於圖靈架構的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗為 500W。
目前有文遠知行這樣的自動駕駛公司在使用這一計算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中國大會上，英偉達又發布了最新一代的自動駕駛計算 SoC Orin。
這顆晶元由 170 億個晶體管組成，集成了英偉達新一代 GPU 架構和 Arm Hercules CPU 內核以及全新深度學習和計算機視覺加速器，最高每秒可運行 200 萬億次計算。
相較於上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英偉達進一步將自動駕駛計算平台的算力往前推進，通過將兩顆 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 集成起來，達到驚人的 2000TOPS 算力。
相較於 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相應地，其功耗為 800W。
按一顆 Orin SoC 200TOPS 算力來計算，一塊基於安培架構的 GPU 的算力達到了 800TOPS。
正因為高算力，這個平台能夠處理全自動駕駛計程車運行所需的更高解析度感測器輸入和更先進的自動駕駛深度神經網路。
對於高階自動駕駛技術的發展而言，英偉達正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架構在計算平台方面引領整個行業。
當然，作為一個軟體定義的平台，英偉達 Drive AGX 具備很好的可擴展性。
特別是隨著安培 GPU 架構的推出，該平台已經可以實現從入門級 ADAS 解決方案到 L5 級自動駕駛計程車系統的全方位覆蓋。
比如英偉達的 Orin 處理器系列中，有一款低成本的產品可以提供 10TOPS 的算力，功耗僅為 5W，可用作車輛前視 ADAS 的計算平台。
換句話說，採用英偉達 Drive AGX 平台的開發者在單一平台上僅基於一種架構便能開發出適應不同細分市場的自動駕駛系統，省去了單獨開發多個子系統（ADAS、L2+ 等系統）的高昂成本。
不過，想採用 Orin 處理器的廠商還得等一段時間，因為這款晶元會從 2021 年開始提供樣品，到?2022 年下半年才會投入生產並開始供貨。
3、英偉達自動駕駛「朋友圈」再擴大
本屆 GTC 上，英偉達的自動駕駛「朋友圈」繼續擴大。
中國自動駕駛公司小馬智行（Pony.ai）、美國電動車創業公司?Canoo?和法拉第未來（Faraday Future）加入到英偉達的自動駕駛生態圈，將採用英偉達的 Drive AGX 計算平台以及相應的配套軟體。
小馬智行將會基於 Drive AGX Pegasus 計算平台打造全新一代 Robotaxi 車型。
此前，小馬智行已經拿到了豐田的 4 億美金投資，不知道其全新一代 Robotaxi 會不會基於豐田旗下車型打造。
美國的電動汽車初創公司 Canoo 推出了一款專門用於共享出行服務的電動迷你巴士，計劃在 2021 年下半年投入生產。
為了實現輔助駕駛的系列功能，這款車型會搭載英偉達 Drive AGX Xavier 計算平台。前不久，Canoo 還和現代汽車達成合作，要攜手開發電動汽車平台。
作為全球新造車圈內比較特殊存在的法拉第未來，這一次也加入到了英偉達的自動駕駛生態圈。
FF 首款量產車 FF91 上的自動駕駛系統將基於 Drive AGX Xavier 計算平台打造，全車搭載了多達 36 顆各類感測器。
法拉第未來官方稱 FF91 有望在今年年底開始交付，不知道屆時會不會再一次跳票。
作為 GPU 領域絕對霸主的英偉達，在高算力的數據中心 GPU 以及高性能、可擴展的自動駕駛計算平台的加持下，已經建起了一個完整的集數據收集、模型訓練、模擬測試、遠程式控制制和實車應用的軟體定義的自動駕駛平台，實現了端到端的完整閉環。
同時，其自動駕駛生態圈也在不斷擴大，包括汽車製造商、一級供應商、感測器供應商、Robotaxi 研發公司和軟體初創公司在內的數百家自動駕駛產業鏈上的企業已經在基於英偉達的計算硬體和配套軟體開發、測試和應用自動駕駛車輛。
未來，在整個自動駕駛產業里，以計算晶元為核心優勢，英偉達的觸角將更加深入，有機會成為產業鏈條上不可或缺的供應商。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅷ 想問一下 網球拍里的L3 L4 L5是什麼意思··哪些具體的參數影響這個L的級別呢

L3 L4這種標識方法是Head獨有的，用以表示球拍的力量水平宴仔凱和需要的揮拍幅度大小晌喚。這個系數和拍子的硬度，重量，拍框形狀，平衡點，重量分布都有關系。但整體來說，越需要長揮拍的拍子，表示它本身的力量水平戚氏越低，需要使用者的力量和水平比較高，。

完整的標識體系是從S到L。
S - 表示需要短揮拍。數字越大，表示揮拍幅度越小。意味著球拍硬，球拍本身的力量水平高。
L - 表示需要長揮拍。數字越大，表示揮拍幅度越大。意味著球拍軟，球拍本身的力量水平低。

如：
S6 S5 S4 S3 S2 S1 L1 L3 L4 L5 表示了揮拍距離的從短到長。

Ⅸ 自動駕駛升級/域集中趨勢下 東軟睿馳的「芯」變化

自動駕駛系統進化,汽車電子電氣E/E架構加速向域控架構遷移,驅使著晶元性能和結構快速升級。

域控處理器需要處理大量圖片、視頻等非結構化數據,同時還需要整合雷達、視頻等多路數據。原有單一晶元無法滿足諸多介面和算力需求,車載處理器算力呈現指數級提升,具備AI能力的主控SOC晶元成為了主流。

SoC晶元集成了CPU、AI 晶元(GPU/FPGA/ASIC)、深度學習加速單元(NPU)等多個模塊,相對於單核處理器,異構多核SoC處理器在算力、性能、成本、功耗、尺寸等方面具備更明顯的優勢。

當前,在智能汽車領域已經聚齊了各路晶元玩家,英偉達、高通等近年來在汽車主控SOC晶元領域大舉布局,分別針對ADAS、自動駕駛以及智能座艙領域推出了系列晶元,率先於傳統晶元企業在各領域快速落地;瑞薩電子、恩智浦、德州儀器(TI)等傳統汽車晶元企業不甘落後,面向智能駕駛領域積極跟進。

除了外資巨頭,在國內還有華為、地平線、黑芝麻、芯馳、芯擎科技等一大批企業已經快速崛起,為自主品牌車企提供了更多選擇。

綜合來看,主控晶元正朝向異構多核、高集成、低功耗等更高性能的方向邁進,同時也推動了域控制器升級和量產落地,東軟睿馳等Tier1企業也在晶元技術的變革之下,與合作夥伴展開更多、更深入的合作,這對電子電氣架構發展和軟體定義汽車帶來了極具意義的影響。

一、來自不同層級市場的晶元需求

一場算力競賽已經在各大晶元企業之間悄然興起。

高級別自動駕駛系統需要面對更復雜更廣泛的場景,伴隨著域內融合和跨域融合,未來晶元不會局限於自動駕駛域的計算任務,還會逐漸跨域升級成整車中央計算平台,對算力的要求呈現指數級增長。

有數據顯示,L2級自動駕駛的算力需求不到10TOPS即可,但要實現L3級自動駕駛的算力需求則要求不低於100 TOPS,而如果到L5級自動駕駛,整車的算力還需要翻十幾倍。

公開資料來看,大部分晶元企業紛紛瞄準了下一代自動駕駛大算力晶元,並且公布了相應的量產規劃。

英偉達已經推出的全新一代自動駕駛晶元Orin單顆晶元算力高達200TOPS,支持L3-L4,資料顯示蔚來ET7、上汽R ES33、智己L7都將採用英偉達Orin晶元,量產計劃在2022年。今年4月,英偉達還發布了算力高達1000TOPS的Atlan晶元,支持L4-L5,預計在2025年量產。

另一大晶元巨頭高通最新推出的Snapdragon Ride平台支持L1-L5自動駕駛,支持多晶元疊加使用,L3以下的輔助駕駛提供30 TOPs算力,面向L4-L5的自動駕駛系統提供700 TOPs的算力,量產時間節點為2022年。

自主品牌中,華為自主研發的HUAWEI MDC 810算力可高達400+TOPs,面向L4-L5級自動駕駛。地平線征程5單顆晶元AI算力為128 TOPS,組成的智能計算平台AI算力覆蓋200-1000 TOPS;黑芝麻智能今年全新推出的A1000Pro系列晶元,INT8算力達到106TOPS、INT4算力高達196TOPS。

除了面向L3及以上級別ADAS領域的高算力晶元,未來幾年L2-L2+級ADAS市場的爆發,同樣蘊藏著巨大的市場空間。

高工智能汽車研究院監測數據顯示,今年1-8月國內新車(合資+自主品牌)前裝標配搭載L2級輔助駕駛上險量為224.27萬輛,同比增長78.42%;在搭載率方面,今年1-8月國內新車前裝標配搭載L2級輔助駕駛搭載率為17.03%。

S32G使用路徑

通過這類通用域控制器可實現跨域融合,基於面向SOA的架構,在不同域中實現軟體復用和功能的遷移,大大增強了平台的可拓展性,可移植性,對電子電氣架構的集中化發展意義重大。

一直以來,晶元都處於快速發展變化的狀態,而晶元與軟體的高耦合,往往需要基於差異化的硬體進行大量的軟體定製化,這使得上層應用開發和持續迭代變得異常困難。很顯然,相對穩定的通用硬體平台,才是軟體架構和上層應用持續穩定和快速繁榮的基礎。

正如東軟睿馳汽車技術(上海)有限公司總經理曹斌表示,能夠把所有感測器集中在一起,並在感測器演算法基礎之上去迭代和創新,實現持續優化和進化的域控制器,才是智能汽車行業真正需要的。

他指出,這類域控制器需要基於較為完整和穩定的異構晶元作為底層架構,能夠支持AI加速和GPU的支持,將滿足需求的算力與分布式計算資源整合在一起,並且不斷地被上層軟體抽象且與底層晶元實現有機解耦,才能真正形成集中化並且可持續迭代升級的域控制器。

當前越來越多核異構SOC晶元的出現,在滿足基本功能算力需求的前提下,硬體架構、功能框架和劃分將有望形成相對通用化和穩定的狀態。

基於這類通用化的硬體架構,實現軟硬體分層解耦,逐漸形成了AUTOSAR、AP+CP+中間件的清晰穩定的基礎軟體架構,上層應用的快速實現與持續的迭代升級才能夠實現。

這對軟體定義汽車來說,可以說是非常關鍵性同時也是極具標志性的階段。

Ⅹ 想入手一台螞蟻L3+礦機，每天收益大概有多少呢

現在基本挖不倒了，總共就2100萬個。都挖的差不多了，不能說多久挖到一個，就是靠計算機每日每月的計算挖掘的。很難說運氣多久會降臨在你身上。