DNN算力

1. 聽說雲知聲是「AI語音第一股」，是真的嗎雲知聲怎麼樣

是真的。在AI人工智慧領域，智能語音是發展得最為成熟的賽道。作為人工智慧語音行業早期的入局者，雲知聲確實被稱為「AI語音第一股」。通過在人工智慧領域的不斷深耕，如今雲知聲已經發展成為一家頂尖的物聯網人工智慧服務提供商，它以全棧AI技術為核心，立足雲芯一體化平台，提供面向智慧物聯、智慧醫療等場景的物聯網智能化產品服務，深得眾多合作夥伴的信賴與好評。

2. 英偉達「變軟」，自動駕駛「破圈」

一個月前，黃仁勛用一小顆自動駕駛SoC晶元完成了整個GTCCHINA2019的「新品發布」。

發布會當天，這位「皮衣男子」趕在閉館前匆匆去了自動駕駛汽車展位，用半個小時逐一聆聽了幾家自動駕駛初創企業的思路。那晚的黃教主，向在場工程師們釋放出了一種近乎惺惺相惜的善意。

這種情愫很好理解——

要知道，在這屆GTCCHINA散場時，很多觀眾發出的感慨是：「十分硬核，不夠性感。」畢竟遠道而來的大家直到演講後半程，才終於等到黃仁勛掏出一塊200TOPS深度學習算力的自動駕駛新品「Orin」。取而代之的，是各種「空口無憑」的軟體技術升級。

面對一張張略顯失望的臉，老黃也很無奈：「我這么努力，你都看不到。就好像你老婆做了一整天家務，你卻說她什麼都沒做。」

眾口難調，但這確實是英偉達在接下來的業務發展中必須要面對的問題。與「看得見摸得著」的硬體發布不同，軟體迭代周期短、初期人力成本高、落地成果卻很難形成清晰的概念……這些都讓這家人工智慧計算公司的技術發布開始與公眾預期逐漸拉開差距。

而就在車雲菌險些被觀眾情緒帶跑節奏時，我們在英偉達的官方公眾號上發現了一系列由NVIDIADRIVELabs出品的視頻。視頻內容從工程技術的視角，直觀展現出NVIDIADRIVEAV軟體團隊如何完成一個個自動駕駛的日常任務，諸如從路徑感知到交叉路口處理等一系列挑戰。

那麼，以自動駕駛為起點，車雲菌嘗試回答：當英偉達不再拋出核彈，他們到底做了些什麼？

「直播」自動駕駛

嚴格來說，目前沒有任何一家企業成功製造出一台全自動駕駛汽車，絕大多數玩家仍舊在奔向這一目標的路上相互博弈。

近年，英偉達正式加入戰局。公司內部的軟體開發人員已經遠遠超過了硬體工程師的數量。

他們首先打算解決自動駕駛汽車的三個問題：

知道自己在哪裡：不光要掌握車輛具體位置，還得知道是在主路的第幾條車道上，將定位精確到厘米級；

知道自己周圍有什麼：像人類大腦一樣判斷，前方卡車在減速、左後方有輛SUV駛來、右側人行道有小孩、下一個路口是綠燈且不能左轉……

作出正確的駕駛決策：判斷從左側超車可以安通過路口，然後控制車輛完成相應動作。

如今這些工作，都被團隊一一擺上了檯面。與常規「秀肌肉」的視頻演示不同，英偉達實驗室將自動駕駛最困難的感知層面的工作拆解成一個個小任務，條分縷析地告訴大家：我們是怎麼做到的，以及我們為什麼能做到。

任務的分解也很有意思。車隊順利攻克了包括建立感知路徑、通過感測器融合實現環繞感知功能、打造像素級感知能力、藉助特徵追蹤確保安全性、自主識別停車位、障礙物分類、車道線識別及自動補償、測算車輛與障礙物距離、實現准確可靠的目標跟蹤、預測目標的未來移動軌跡、不藉助地圖的情況下識別交叉路口。

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「可靠性」三個字貫穿了所有挑戰過程。對此，NVLabs給出的說法是：「對於L2+級自動駕駛系統來說，例如NVIDIADRIVEAP2X平台，實時評估路徑感知可靠性意味著評估該系統是否知道何時進行安全的自主操作，以及何時應該將操作權移交給人類駕駛員。」

至於NVIDIADRIVEAP2X。2019年初公司在GTC上剛剛發布了全新平台，其基於NVIDIAXavier系統級晶元運行，採用DriveWorks加速庫和實時操作系統DRIVEOS，其中包含DRIVEAutoPilot軟體、DRIVEAGX和DRIVE驗證工具，並融合了DRIVEAV自動駕駛軟體和DRIVEIX智能駕駛艙體驗。

得益於二季度發布的DRIVEAP2XSoftware9.0上新增的大量自動駕駛功能加持，該平台成為業界公認的現階段唯一完備的L2+自動駕駛解決方案。采埃孚、大陸、沃爾沃都心甘情願為其買單。

於是，團隊幾個人在矽谷全長50英里的高速公路環路上完成了一次零干預的全自動駕駛。簡單來說，這是一次類似「現場直播」的測試，工程師們沒有機會像錄制視頻那樣，拿實際路徑感知信號與理想參數進行對比，還要隨時准備應對過程中有可能發生的意外情況。

譬如，一旦自動駕駛車輛只能接收到一種感測器發射的感知信號，就無法保證最終決策置信度的實時及准確。比這更糟的還在後面——如果這唯一的路徑感知輸入失敗，自動駕駛功能要麼大幅影響操作的舒適及平穩度，要麼乾脆整個失靈。

而BB8完成的任務也足夠交上一張漂亮的成績單。基於NVIDIADRIVEAGX平台，自動駕駛車輛可以實時同步運行功能多樣的360度環繞感知，定位以及規劃和控制軟體。

工程師通過使用感知和定位所提供的輸入數據，規劃和控制層讓自動駕駛汽車能夠獨立行駛。規劃軟體通過感知和定位的結果來確定汽車特定操作所需的物理軌跡。視頻里也清楚地展示出車輛在自主變換車道時的流暢動作：規劃軟體先利用環繞攝像頭和雷達感知來進行變道操作安全檢查，然後計算縱向速度曲線以及從當前車道的中心線移動到目標車道中心線所需的橫向路徑計劃，最後控制軟體發出加速/減速和向左/右轉向的命令以執行車道變換規劃。

正是這些軟體組成部分，與硬體一起成就了系統的多樣性和安全冗餘。而這一系列任務視頻，恰恰成了證明英偉達自動駕駛軟體技術落地的可靠載體。

在這之外，將無形化的軟體沉澱成可視化的視頻內容，也能同時以更加輕松的方式觸達到消費者層面。當汽車方向盤交到機器手中，用戶會天然樹立起不安與不信任感。這種先期教育市場的思路，能夠消除部分不安心理，重建人們在自動駕駛空間內的安全感。

直觀點說，NVLabs的「自動駕駛挑戰」系列，是英偉達軟體技術「破圈」的先導。

作為曾經游戲市場的霸主，這家晶元巨頭必然深諳消費者之道。相比一般車廠對於車輛智能功能「洗腦式」的宣傳，此番英偉達率先拿出一部分干貨試探市場，佔領用戶心智。

這種策略直接體現在公司財報數據上，2019年三季度英偉達汽車業務迎來高光時刻。公開數據顯示，彼時，該領域營收攀升至創紀錄的2.09億美元，同比增長30%。相比之下，英特爾第二季度的自動駕駛營收為2.01億美元，同比增加16%。

對比來看，英特爾一季度該項營收2.09億美元，英偉達為1.66億美元。這意味著，英偉達環比上漲，英特爾環比下跌。

黃仁勛自己對於「軟體公司」的藍圖也相當清晰：「這只是英偉達目前定位中的一部分。」

回顧既往十年，英偉達已經進行了兩次業務轉變。第一次是從GPU圖像晶元公司轉變為並行計算公司，典型的應用場景是人工智慧。後來，公司又決定在少數特定場景中提供最完善的解決方案，覆蓋游戲、專業渲染，超級計算、自動駕駛幾大領域。

隨著英偉達業務領域越來越廣，客戶「解放雙手」的自由度就越高。這恐怕才是「Themoreyoubuy,themoreyousave」的真實含義。

觀看NVLabs全系列視頻，請點擊：https://www.nvidia.cn/self-driving-cars/drive-labs/

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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。

3. 吉普提的算力核心由什麼構成

吉普提的算力核心由深度神經網路構成。吉普提（GPT）是由OpenAI開發的一種自然語言處理模型，它的算力核心是由深度神經網路（DeepNeuralNetworks，DNN）構成的。吉普提模型採用了基於Transformer架構的神經慧逗網路，其核心是由多層變壓器（Transformer）模塊組成的深度神經網路。每個變壓器模塊包括多頭自注意力機制、前饋神經網路等組件，用於對輸入文本進行編碼和解碼，從而實現叢棚自然語言處理的各滲碧則種任務。