l3算力低

Ⅰ 蚂蚁L3 504M 算力 一天能挖多少莱特币

其实每天能挖到的币都是不一样的，L3+最早出来的时候，每天能挖1个莱特币。现在全网算力大幅度提升，每天能挖0.54个币左右。主要还是要看你的算力跟全网算力的比较吧。

1.比特币挖矿机，就是用于赚取比特币的电脑，这类电脑一般有专业的挖矿芯片，多采用烧显卡的方式工作，耗电量较大。用户用个人计算机下载软件然后运行特定算法，与远方服务器通讯后可得到相应比特币，是获取比特币的方式之一。

2.2013年流行的数字货币有，比特币、莱特币、泽塔币、便士币（外网）、隐形金条、红币、极点币、烧烤币、质数币。目前全世界发行有上百种数字货币。

3.产值：按照比特币产出的运算公式，几乎每逢4年都会产出减半，最终达到极值2100万个。而每逢此时，都会大幅升值。这种没有中央银行控制的货币，与不断量化宽松的现实货币相比，也将会不断升值。到2013年，比特币已经产生出了大约1100多万个。

(1)l3算力低扩展阅读：

1.蚂蚁矿机是全球市占率第一的加密货币挖矿机品牌，市占率约为70%。矿机由比特大陆研发，在中国内地拥有专利。蚂蚁矿机初时只有比特币矿机，后来业务拓展至其他加密货币，如以太坊、达世币、莱特币、门罗币等等。

2.蚂蚁矿机采用比特大陆设计的ASIC芯片，该芯片由台积电生产。所有芯片均以BM字头作为型号。每一步矿机里都有3至4块的电路板，电路板上则有数十块芯片，因此每一部蚂蚁矿机都只能够用以挖掘一种或多种利用相同算法的加密货币。

3.蚂蚁矿机需要配合专门的挖矿软件，不能使用第三方软件。另外，蚂蚁矿机由于功率甚高，也需要配合专门火牛使用。

Ⅱ L1 L2 L3到底对cup的性能有多大影响

缓存大小也是CUP的重要指标之一，而且缓存的结构和大小对CUP速度的影响非常大，CUP内缓存的运行频率极高，一般是和处理器同频运作，工作效率远远大于系统内存和硬盘。实际工作时，CUP往往需要重复读取同样的数据块，而缓存容量的增大，可以大幅度提升CUP内部读取数据的命中率，而不用再到内存或者硬盘上寻找，以此提高系统性能。但是由于CUP芯片面积和成本的因素来考虑，缓存都很小。& &
L1Cache(一级缓存)是CUP第一层高速缓存，分为数据缓存和指令缓存。内置的L1高速缓存的容量和结构对CUP的性能影响较大，不过高速缓冲存储器均由静态RAM组成，结构较复杂，在CUP管芯面积不能太大的情况下，L1级高速缓存的容量不可能做得太大。一般服务器CUP的L1缓存的容量通常在32—256KB。
L2Cache(二级缓存)是CUP的第二层高速缓存，分内部和外部碰核两种芯片。内部的芯片二级缓存运行速度与主频相同，而带裤外部的二级缓存则只有主频的一半。L2高速缓存容量也会影响CUP的性能，原则是越大越好，现在家庭用CUP容量最大的是512KB，而服务器和工作站上用CUP的L2高速缓存更高达256-1MB，有的高达蠢吵简2MB或者3MB。
L3Cache(三级缓存)，分为两种，早期的是外置，现在的都是内置的。而它的实际作用即是，L3缓存的应用可以进一步降低内存延迟，同时提升大数据量计算时处理器的性能。降低内存延迟和提升大数据量计算能力对游戏都很有帮助。而在服务器领域增加L3缓存在性能方面仍然有显著的提升。比方具有较大L3缓存的配置利用物理内存会更有效，故它比较慢的磁盘I/O子系统可以处理更多的数据请求。具有较大L3缓存的处理器提供更有效的文件系统缓存行为及较短消息和处理器队列长度

Ⅲ Arm现在的NPU能达到自动驾驶L3级别的算力吗

自动驾驶L3级别算力基本上主要以CPU+GPU/NPU为主， 一般来说CPU用Cortex A核去堆，8-16个，看系统有多大， 在这个部分可以提供200K以上的DMIPS。L3入门级芯片通过GPU/NPU提供额外几十TOPS左右的算力，向上通过堆叠GPU可以达到几百TOPS， 量产芯片这种架构较多，相对成熟。NPU方案，ARM方面可以通过周易NPU来堆叠，Arm还有ML IP，后续在车里也可能会应用。 量产的平台上还有用CPU加FPGA和ASIC电路等，有很多方案实现异构计算平台的。对L3系统来说硬件的算力也不是绝对的，需要和算法等搭配。

Ⅳ 自动驾驶进入L3时代，为什么大家都需要高精地图

前不久我们的一篇内容指出，目前自主厂商所推出的L3级量产车上都搭载了高精地图。高精地图究竟是什么？为什么自动驾驶需要它？今天我们就来详细讲一讲。
在讲高精地图本身之前，我们先来回顾一下自动驾驶的基本逻辑。
简单来讲，自动驾驶的实现主要有三个步骤：感知、决策规划、行车控制。这与你走路上班/上学的逻辑是相似的：眼睛看到画面，告诉大脑，然后你就知道了自己在哪里，以及要往哪个方向走，并指挥你的腿迈开步伐。
在自动驾驶系统中，感知主要解决两个问题：车周围有什么，以及车在哪。车没有眼睛，我们就要赋予它“眼睛”。这就是它的环境感知系统，一般由视觉传感器（摄像头）、雷达（毫米波、超声波、激光）等多种传感器融合而成。
在这些传感器的协同工作下，感知系统就可以知道，车辆周围都有哪些东西，比如车、人、路、树、墙、路牌等等。在将这些数据提供给决策系统后，决策系统根据算法，就知道车辆可不可以行驶，可以以最大多少的速度行驶，以及是否需要控制前轮转弯，并传输指定给行车控制系统。
在特定条件下，感知系统也会直接传输数据给行车控制系统，这主要应用在AEB上，也就是紧急主动安全系统，以保证在最短的时间内对紧急情况进行响应。
但这里有个问题，你走路之所以知道要怎么走，是因为你对这条路线很熟悉，脑子里有地图，知道接下来要怎么走。但车辆仅凭感知系统，是无法知道接下来应该如何行使的，就像你到了一个陌生的城市。
这时候，就需要定位和地图了。
自动驾驶系统中，车辆定位是及其关键的。它影响到几乎所有的环节。通过GPS（卫星定位）、IMU（惯性测量单元）以及车轮测程仪等，车辆可以清晰地知道自己所在的位置，当前的运动状态（时速，加速度）等。
这时，感知系统就不仅知道了车周围有什么，还知道了车在哪条道路上，在往哪个方向行进。决策系统也知道了整片地区的道路信息，并会根据目的地规划合理的路线，以对行车控制做出指令。
这就是一套完整的自动驾驶流程，在理想状态下，这些就足以让车辆载着你安全到达任何一个地方。
但遗憾的是，以目前的技术水平，这种“理想状态”很难达到，因为车辆的感知和定位系统依然无法像人一样，可以识别出路上的所有信息，判断自己的准确位置，并且不受环境的影响。
例如，在高楼林立的市中心，GPS信号可能会被阻挡，这时车辆就会丢失自己的位置信息，让自动驾驶行程中断。
又或者，在雨雪天气，路上的车道线被积雪或积水覆盖，车辆仅凭环境感知系统难以实现车道的判别，从而可能导致事故征候。
再或者，目前的感知系统，还难以识别路上的坑洞、减速带、较低矮的路肩等等，在高速行驶过程中如果漏判了这些东西的存在，也会导致相对严重的后果。
更或者，在高速上下匝道时，有时会出现左右分流的车道，这时如果仅凭导航地图和环境感知，可能会让车辆出现快速变道的情况，乘坐体验会很差。
在这种技术条件下，想要实现L3级以上的自动驾驶，就需要高精地图出场了。
高精地图，顾名思义就是精度非常高的地图，一般来讲高精地图的精度都是分米级的，但它不仅仅是精度高，在数据的维度上相较普通的地图也更加丰富。
高精地图将大量的行车辅助信息存储为结构化数据，其中一类是道路数据，比如车道线的位置、类型、宽度、坡度和曲率等车道信息。另一类是车道周边的固定对象信息，比如交通标志、交通信号灯等信息、车道限高、下水道口、障碍物及其他道路细节，还包括高架物体、防护栏、数目、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。
图片出处：未来汽车大讲堂 - 网易云课堂 高精地图，自动驾驶的必由之路
简单来说，在高精地图的帮助下，车辆不需要环境感知就已经知道了道路的走向、曲率、详细的车道、限速，以及道路边线离路肩有多远，路边有几棵树，几个消防栓，几根电线杆，哪里有个限速标志，哪里有显著的地标等等等等。
而这些信息，让自动驾驶系统直接开了“上帝模式”。
有了高精地图的帮助，可以让车辆的定位更加精准，即便在路况复杂区域定位也可以让定位系统向决策系统反馈更精准的车道信息，并让决策系统进行车道/线路规划。
同时，由于高精地图中含有大量的静态参照物，定位系统可以通过环境感知系统获取到的环境信息与地图信息进行比对，以此在GPS信号不佳的情况下，推算出车辆的实际位置，提高了整套系统的鲁棒性。
对于感知系统来说，高精地图可以对需要重点识别的区域进行划定，向感知系统表明这个区域是你的图像分析所关注的重点，并减少对其他区域的识别，这就是感兴趣区域（ROI）。使用ROI，可以降低感知系统的负荷，解放算力，以并增加关键区域的识别精度。
例如，一般情况下，前置摄像头只要重点识别画面的下半部分就可以了，因为画面的上边是天空，车辆和人员都不会从天上出现。但信号灯是个例外，它往往挂得比较高，所以要想事实识别信号灯，就要不停地从整个画面中搜寻，对算力的压力很大。但如果开启了ROI，在高精地图中标注上，在定位的某个点，画面的某个区域会出现信号灯，那么系统只要重点识别标注的这个区域就可以搜寻到信号灯，并完成识别。
对于决策系统来说，有高精地图的帮助，可以降低决策算法的复杂度，只要保证在不撞车的前提下，将车辆尽量平稳地开到目的地就可以。因为在高精地图中已经存有了详细的车道、固定障碍物信息，只要按照规划的路线走，就一定不会压到坑、骑上路肩，甚至撞到电线杆。
同时，详细的车道信息也可以让系统规划出更合理、更平稳的行车路径。例如前文提到的匝道问题，如果系统早已提前知道了岔路的存在，那么就会在还没看到路时早早变到相应道，提高行车舒适性。
而且，由于高精地图中详细标注了每条道路上的车道划分、车道宽度、每条车道的速度限制，这就让系统可以实现计划好更高效率的路线，让决策系统可以在行车过程中更专注于行车安全。
通俗点说，没有高精地图的车辆，在自动驾驶时所做出的的反应都是“条件反射”：看到红绿灯时才知道要减速；识别到电线杆时才知道不能撞上去。而有了高精地图的协助，车辆在行驶到红绿灯之前就已经准备减速了；在碰到电线杆之前就已经提前规划好了规避路线。
可以说，高精地图让自动驾驶汽车“有备而来”。
但从目前讲，高精地图也有一定的不足。首先因为其信息量大，在采集上难度会更高，采集的周期也会相应拉长，所以目前的高精地图，并不能做到大小路的全覆盖，基本上只覆盖了高速公路及主要的城市道路。
同时，在城市的不断建设中，高精地图所标注的要素有可能会出现改变，这就对高精地图的实时更新提出了很高的要求，而这也是高精地图在城市路况中应用的一大难点。
看到这你会发现，其实高精地图是个“可有可无”的东西：如果自动驾驶系统的识别成功率足够高，那么只需要人类常用的平面导航地图，一样可以实现全自动驾驶。
比如特斯拉，一直坚持表示自己不需要高精地图，因为他们认为自己的识别和决策算法足够强大，在不久的将来，只依靠实时识别和处理（条件反射），就可以在普通地图的基础上完成全自动的自动驾驶。
但遗憾的是，目前大部分的厂商包括即将推出L3量产车的这些自主厂商，在自动驾驶算法的积累上是不如特斯拉的，为了弥补感知上的不足，就需要高精地图所提供的超视距的感知能力和大量先验信息的补充。
在高精地图的帮助下，实现国标下的L3级自动驾驶完全没有问题。这也解释了，为什么自动驾驶进入L3时代后，高精地图也开始大范围应用。
既宣传了自己的技术力，又可以当成一个卖点和噱头，何乐而不为呢，你说是不是？
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

Ⅳ 本田真的怂了全球首款L3级自动驾驶的背后

3月5日，本田在日本本土发售了搭载L3级自动驾驶的量搭虚拍产车型-Honda Legend，这款车将仅在日本本土推出，销售模式是租赁销售100辆，零售知羡价贵得惊人，1100万日元（折合超过10万美元）。

上述，让本田成为了全球 汽车 市场"L3级自动驾驶第一人"，也是目前的唯一一人。毕竟，它手握政府L3级自动驾驶认证，也因为，它不只是动动嘴，而是真的做了。

不过，也因为世界第一之事，让这家企业在中国的 汽车 网络舆论中被打上了截然不同的几种标签，海外资料我翻了一个多小时，吵得并不算热闹。

关于本田3月5日要正式推出全球第一款拿到L3级自动驾驶认证这事儿，原本我是准备写一篇"它对全球各国自誉尘动驾驶有哪些促进作用，哪是启发的点"这种文章的，因为这事儿才对咱们真的重要。然而没想到的却是，舆论场上的本田却截然分明的被分成了"赢了"或者"怂了"，这种yes or no，这种非黑即白的场面。

观点赢了：建立在本田完成抢跑L3级自动驾驶这事，再次验证了其企业能力。这个观点在全球网络里是主流的，不过无需过分解读，因为从逻辑上和 情感 上都没必要。逻辑上，早在2020年本田就放出了这条消息，同时也对功能实现进行了比较大量的公示，如低速时车辆可自动驾驶等等，如今在大读特捧，其实只是消息的搬运罢了。 情感 上，本田这家企业向来在新技术研发和投放能力上有目共睹，它率先把L3级自动驾驶推向市场，并不让人特别意外。

所以，如同看所有事情一样，万物均有背面，本田对外销售全球首款L3级自动驾驶认证技术的车型，从它的关键点背后既能读出优点与缺点：

1. L3级自动驾驶认证，现状是全球各大国/地区尚未给出该方面新一轮的相关政策，中国、欧盟、北美目前均在起草制定阶段。本田拿下L3级自动驾驶认证的背后，有2019年3月日本内阁通过《道路运输车辆法》修正案，有2020年4月通过道路交通法修改，最终让L3级自动驾驶技术的 汽车 可以在公路上行驶。

当然，目前的法规层面还有不少需要提升的空间，比如只界定了可上路，不过法规、监管框架、保险等方面还没有落实。这时候有了另一个给我们的启发，谁生产谁负责，本田Legend的上路细则方面，是本田来承担如果发生事故等一切责任与赔付。

这，是我们能从这个关键点里看到比较好的启发。

2. L3级技术实现路径，硬件部分=前置双目摄像头+4 个环视摄像头（360 影像）+5 个激光雷达+5 个毫米波雷达，软件部分=DMS驾驶员监控+冗余+精度地图+HMI人机交互+计算平台。软硬件结合之下，Honda SENSING Elite 最终在开发过程经历了 130 万公里路试和大约 1000 万种实际驾驶中可能出现的场景测试。

这一系列数据看上去，对消费者的冲击力是十足的。不过，也正因为这种装备表现抓人眼球，引得了对它的仔细剖析。

技术路线与整个行业中的其他参与者（奥迪、蔚来、小鹏等）并无不同，不过实现方面有一些细节差异。比如，5个激光雷达这种吸引人的亮点，中西研究所首席执行官中西隆树（Takaki Nakanishi）表示，尽管本田启动个人 汽车 自动驾驶的新市场意义重大，但 汽车 上的传感器却要花费数百万日元，也就是人民币6万元。

同时结合本田前2后3的激光雷达布置，结合百万日元的成本，背后呈现出来的一个点，颇有点 质量不够数量来凑 的意思。因为，这样的成本与数量之间并不匹配，可推测其为第二代激光雷达产品，探距约150-200米的中距能力。如果对比目前小鹏、蔚来、华为等发布的激光雷达指标来看，不算先进。同时还有算力及冗余层面，芯片是瑞萨电子 R-Car V3U 芯片，提供 96000 DMIPS 和 60 Tops 的算力，车辆的供电/转向/刹车做了冗余设计，不过这样的算力和设计思路如果对比行业中一系列车企展示出的最新能力来看，也并不算是先进，因为已经出现了160Tops算力，部分车企已经开始了感知、执行、备份三冗余甚至四冗余的布局。

3. 实现效果能力。时速30Km/h以下时，系统可代替司机进行驾驶，允许驾驶员实现离开前方看手机、接打电话、看中控大屏上播放的视频等等。在特定条件下，车辆能自己完成加速/减速/刹车/变道等，当然特定条件的激活环境较为苛刻。

能完成的功能具体如下：高速公路满足特定情况，驾驶员可"放手"车辆自动驾驶；自适应巡航；主动变道，超越前车，变回原有车道；转向灯变道等。

整体来看，除了放手以及低速车辆自动驾驶功能的实现之外，其余功能实际上与目前很多车企所推出的准L3级自动驾驶功能相仿。

4. 这背后还有一些其他有意思的点。

比如，租赁销售的模式。超过10万美元的售价，能获得的并非车辆的所有权而是租赁使用权。本田官方对其的解释是，车辆需要定时的回收保养保证其安全性，这背后实际上能看到，本田对其是有比较明显的保护心态。一方面是对技术护城河在日本车企之中的保护，另一方面，多多少少体现着求稳妥。

综上，单纯来聊本田抢发全球首款L3级自动驾驶车型登陆市场销售，这之中有必然原因也有偶然原因。偶然原因是，政策层面得到了扶持利好，毕竟全球其他大国及地区目前并没有放开相关的口子，这之中本田自身也起到了比较好的示范作用，责任及其他变量在制造商。

必然原因则是，全球各家车企都在寻求新一轮符合消费者需求进化的技术进化，智能网联、智能驾驶、电动化、共享化四个层面。2021年，也是各大车企即将要放出关于L3级量产的前夜，比如BMW，比如很多。

对于本田而言，不论Legend身上目前还有多少不足，实际上它都是值得好好夸一夸的。因为背后意义在于，对整个 汽车 行业有所启发，L3级自动驾驶不再仅仅停留于PPT上、网络社交媒体的发言上、很多人的嘴上，而是真真正正的被这家擅长技术创新的日本企业完成了落地。

同时，这对于本田品牌的利好是，让全球消费者对其进一步增加好感、品牌力等等，更甚至于，它有了新一轮的抢跑经验后，有助于提升它在全球此类功能中的后续迭代升级能力。

也就是说，先经过本土市场的考验与经验积累后，当全球逐步普及关于自动驾驶的相关法规后，本田有能力快速进行部署应用，抢跑于其他车企之前。这直接跳脱于此前日本 汽车 产业的发展思路，从"跟着丰田走"变成"跟着本田走"，这可能发生。

坏的点，或者说其他不确定因素，其实有两点。第一点，存在于网络舆论之中，比如讨论它的算力不够强大、它的传感器体系成本较高、它的激光雷达硬件配置在第二代等等，但因为有抢跑优势并且有政策法规方面的限制，短时间内讨论这个话题其实没太大意义，因为其他车企也不好落地。

第二点，是行业的思考。借由本田正式完成L3级自动驾驶的市场破冰，各国、各车企有了对"L3是否真的有意义、有市场、有前景"建立一个观察的舞台，而一旦L3在实际过程中前景有限，那么全球车企和国家也都会对此做出调整。

目前，摆在各国 汽车 工业面前的局面其实是，一系列的周边产业已经抢跑于 汽车 主机厂提前成熟，各家车企可以做多种解决方案来应对新的变化。接下来的重点在哪？在钱。

依然是 汽车 产业的核心，资本与成本，资本关于它有多少底气和选择，而成本则关于，它选择的空间有多少。

Ⅵ 零跑汽车发布自动驾驶芯片：算力4.2TOPS 支持L3级自动驾驶

国家发改委产业发展司机械装备处处长吴卫

未来，中国制造的汽车将是全球新技术融合最多、创新融合最多的，也必将领跑全球汽车工业。

同时，汽车芯片领域的竞争也异常激烈。相比于消费电子产品的芯片，汽车芯片对安全性、稳定性的要求更高，是芯片行业共同面对的难题，这也是中国芯片公司的机会。

结语：自研技术让零跑更具竞争力

零跑汽车是中国造车新势力企业中第一个自主研发汽车自动驾驶芯片的，搭载这款芯片的量产车零跑C11下月就将发布。零跑汽车在自动驾驶领域的飞速进步，也得到了用户的认可。

统计数据显示，零跑汽车两款量产车型从今年7月以来销量逐步攀升，9月销量破千，10月销量有望突破1600辆，大量的自研技术让零跑这一造车新势力具备了更强的竞争力。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

Ⅶ 英伟达发布史上最强计算平台，黄教主：自动驾驶不再担心算力问题

原本应该在今年 3 月份于加州圣何塞举办的英伟达 GTC 2020 大会，因为全球性新冠病毒肺炎的爆发而不得不推迟举行。
比原计划晚了将近 2 个月，英伟达 GTC 2020 终于在 5 月 14 日回归。
不过这一次开发者们没办法在线下集会，只能通过线上直播观看「皮衣教主」黄仁勋的主题演讲。老黄此次是在他硅谷的家中完成了这场别开生面的「Kitchen Keynote」。
虽然是厨房举行，英伟达依然爆出「核弹」，发布了全新一代的 GPU 架构 Ampere（安培）。
在自动驾驶方向上，英伟达通过两块 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 组合，实现了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 计算平台，整体功耗为?800W。
有业界观点认为，实现 L2 自动驾驶需要的计算力小于 10 TOPS，L3 需要的计算力为 30 - 60 TOPS，L4 需要的计算力大于 100 TOPS，L5 需要的计算力至少为 1000 TOPS。
现在的英伟达自动驾驶计算平台已经建立起了从?10TOPS/5W，200TOPS/45W?到?2000 TOPS/800W?的完整产品线，分别对应前视模块、L2+ADAS?以及?Robotaxi?的各级应用。
从产品线看，英伟达?Drive AGX?将全面对标 Mobileye?EyeQ?系列，希望成为量产供应链中的关键厂商。
1、全新 GPU 架构：Ampere（安培）
2 个月的等待是值得的，本次 GTC 上，黄仁勋重磅发布了英伟达全新一代 GPU 架构 Ampere（安培）以及基于这一架构的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整体性能上相比于前代基于 Volta 架构的产品有 20 倍的提升，这颗 GPU 将主要用于数据分析、专业计算以及图形处理。
在安培架构之前，英伟达已经研发了多代 GPU 架构，它们都是以科学发展史上的伟人来命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（费米）、Kepler（开普勒）、Maxwell（麦克斯维尔）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（图灵）。
这些核心架构的升级正是推动英伟达各类 GPU 产品整体性能提升的关键。
针对基于安培架构的首款 GPU A100，黄仁勋细数了它的五大核心特点：
集成了超过 540 亿个晶体管，是全球规模最大的 7nm 处理器；引入第三代张量运算指令 Tensor Core 核心，这一代 Tensor Core 更加灵活、速度更快，同时更易于使用；采用了结构化稀疏加速技术，性能得以大幅提升；支持单一 A100 GPU 被分割为多达 7 块独立的 GPU，而且每一块 GPU 都有自己的资源，为不同规模的工作提供不同的计算力；集成了第三代 NVLink 技术，使 GPU 之间高速连接速度翻倍，多颗 A100 可组成一个巨型 GPU，性能可扩展。
这些优势累加起来，最终让 A100 相较于前代基于 Volta 架构的 GPU 在训练性能上提升了?6 倍，在推理性能上提升了?7 倍。
最重要的是，A100 现在就可以向用户供货，采用的是台积电的 7nm 工艺制程生产。
阿里云、网络云、腾讯云这些国内企业正在计划提供基于 A100 GPU 的服务。
2、Orin+安培架构 GPU：实现 2000TOPS 算力
随着英伟达全新 GPU 架构安培的推出，英伟达的自动驾驶平台（NVIDIA Drive）也迎来了一次性能的飞跃。
大家知道，英伟达此前已经推出了多代 Drive AGX 自动驾驶平台以及 SoC，包括?Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus?以及?Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了两颗 Xavier SoC，算力可以达到 30TOPS，功耗为 30W。
最近上市的小鹏 P7 上就量产搭载了这一计算平台，用于实现一系列 L2 级自动辅助驾驶功能。
Drive AGX Pegasus 平台则包括了两颗 Xavier SoC 和两颗基于图灵架构的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗为 500W。
目前有文远知行这样的自动驾驶公司在使用这一计算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中国大会上，英伟达又发布了最新一代的自动驾驶计算 SoC Orin。
这颗芯片由 170 亿个晶体管组成，集成了英伟达新一代 GPU 架构和 Arm Hercules CPU 内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，最高每秒可运行 200 万亿次计算。
相较于上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英伟达进一步将自动驾驶计算平台的算力往前推进，通过将两颗 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 集成起来，达到惊人的 2000TOPS 算力。
相较于 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相应地，其功耗为 800W。
按一颗 Orin SoC 200TOPS 算力来计算，一块基于安培架构的 GPU 的算力达到了 800TOPS。
正因为高算力，这个平台能够处理全自动驾驶出租车运行所需的更高分辨率传感器输入和更先进的自动驾驶深度神经网络。
对于高阶自动驾驶技术的发展而言，英伟达正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架构在计算平台方面引领整个行业。
当然，作为一个软件定义的平台，英伟达 Drive AGX 具备很好的可扩展性。
特别是随着安培 GPU 架构的推出，该平台已经可以实现从入门级 ADAS 解决方案到 L5 级自动驾驶出租车系统的全方位覆盖。
比如英伟达的 Orin 处理器系列中，有一款低成本的产品可以提供 10TOPS 的算力，功耗仅为 5W，可用作车辆前视 ADAS 的计算平台。
换句话说，采用英伟达 Drive AGX 平台的开发者在单一平台上仅基于一种架构便能开发出适应不同细分市场的自动驾驶系统，省去了单独开发多个子系统（ADAS、L2+ 等系统）的高昂成本。
不过，想采用 Orin 处理器的厂商还得等一段时间，因为这款芯片会从 2021 年开始提供样品，到?2022 年下半年才会投入生产并开始供货。
3、英伟达自动驾驶「朋友圈」再扩大
本届 GTC 上，英伟达的自动驾驶「朋友圈」继续扩大。
中国自动驾驶公司小马智行（Pony.ai）、美国电动车创业公司?Canoo?和法拉第未来（Faraday Future）加入到英伟达的自动驾驶生态圈，将采用英伟达的 Drive AGX 计算平台以及相应的配套软件。
小马智行将会基于 Drive AGX Pegasus 计算平台打造全新一代 Robotaxi 车型。
此前，小马智行已经拿到了丰田的 4 亿美金投资，不知道其全新一代 Robotaxi 会不会基于丰田旗下车型打造。
美国的电动汽车初创公司 Canoo 推出了一款专门用于共享出行服务的电动迷你巴士，计划在 2021 年下半年投入生产。
为了实现辅助驾驶的系列功能，这款车型会搭载英伟达 Drive AGX Xavier 计算平台。前不久，Canoo 还和现代汽车达成合作，要携手开发电动汽车平台。
作为全球新造车圈内比较特殊存在的法拉第未来，这一次也加入到了英伟达的自动驾驶生态圈。
FF 首款量产车 FF91 上的自动驾驶系统将基于 Drive AGX Xavier 计算平台打造，全车搭载了多达 36 颗各类传感器。
法拉第未来官方称 FF91 有望在今年年底开始交付，不知道届时会不会再一次跳票。
作为 GPU 领域绝对霸主的英伟达，在高算力的数据中心 GPU 以及高性能、可扩展的自动驾驶计算平台的加持下，已经建起了一个完整的集数据收集、模型训练、仿真测试、远程控制和实车应用的软件定义的自动驾驶平台，实现了端到端的完整闭环。
同时，其自动驾驶生态圈也在不断扩大，包括汽车制造商、一级供应商、传感器供应商、Robotaxi 研发公司和软件初创公司在内的数百家自动驾驶产业链上的企业已经在基于英伟达的计算硬件和配套软件开发、测试和应用自动驾驶车辆。
未来，在整个自动驾驶产业里，以计算芯片为核心优势，英伟达的触角将更加深入，有机会成为产业链条上不可或缺的供应商。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

Ⅷ 想问一下 网球拍里的L3 L4 L5是什么意思··哪些具体的参数影响这个L的级别呢

L3 L4这种标识方法是Head独有的，用以表示球拍的力量水平宴仔凯和需要的挥拍幅度大小晌唤。这个系数和拍子的硬度，重量，拍框形状，平衡点，重量分布都有关系。但整体来说，越需要长挥拍的拍子，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较高，。

完整的标识体系是从S到L。
S - 表示需要短挥拍。数字越大，表示挥拍幅度越小。意味着球拍硬，球拍本身的力量水平高。
L - 表示需要长挥拍。数字越大，表示挥拍幅度越大。意味着球拍软，球拍本身的力量水平低。

如：
S6 S5 S4 S3 S2 S1 L1 L3 L4 L5 表示了挥拍距离的从短到长。

Ⅸ 自动驾驶升级/域集中趋势下 东软睿驰的“芯”变化

自动驾驶系统进化,汽车电子电气E/E架构加速向域控架构迁移,驱使着芯片性能和结构快速升级。

域控处理器需要处理大量图片、视频等非结构化数据,同时还需要整合雷达、视频等多路数据。原有单一芯片无法满足诸多接口和算力需求,车载处理器算力呈现指数级提升,具备AI能力的主控SOC芯片成为了主流。

SoC芯片集成了CPU、AI 芯片(GPU/FPGA/ASIC)、深度学习加速单元(NPU)等多个模块,相对于单核处理器,异构多核SoC处理器在算力、性能、成本、功耗、尺寸等方面具备更明显的优势。

当前,在智能汽车领域已经聚齐了各路芯片玩家,英伟达、高通等近年来在汽车主控SOC芯片领域大举布局,分别针对ADAS、自动驾驶以及智能座舱领域推出了系列芯片,率先于传统芯片企业在各领域快速落地;瑞萨电子、恩智浦、德州仪器(TI)等传统汽车芯片企业不甘落后,面向智能驾驶领域积极跟进。

除了外资巨头,在国内还有华为、地平线、黑芝麻、芯驰、芯擎科技等一大批企业已经快速崛起,为自主品牌车企提供了更多选择。

综合来看,主控芯片正朝向异构多核、高集成、低功耗等更高性能的方向迈进,同时也推动了域控制器升级和量产落地,东软睿驰等Tier1企业也在芯片技术的变革之下,与合作伙伴展开更多、更深入的合作,这对电子电气架构发展和软件定义汽车带来了极具意义的影响。

一、来自不同层级市场的芯片需求

一场算力竞赛已经在各大芯片企业之间悄然兴起。

高级别自动驾驶系统需要面对更复杂更广泛的场景,伴随着域内融合和跨域融合,未来芯片不会局限于自动驾驶域的计算任务,还会逐渐跨域升级成整车中央计算平台,对算力的要求呈现指数级增长。

有数据显示,L2级自动驾驶的算力需求不到10TOPS即可,但要实现L3级自动驾驶的算力需求则要求不低于100 TOPS,而如果到L5级自动驾驶,整车的算力还需要翻十几倍。

公开资料来看,大部分芯片企业纷纷瞄准了下一代自动驾驶大算力芯片,并且公布了相应的量产规划。

英伟达已经推出的全新一代自动驾驶芯片Orin单颗芯片算力高达200TOPS,支持L3-L4,资料显示蔚来ET7、上汽R ES33、智己L7都将采用英伟达Orin芯片,量产计划在2022年。今年4月,英伟达还发布了算力高达1000TOPS的Atlan芯片,支持L4-L5,预计在2025年量产。

另一大芯片巨头高通最新推出的Snapdragon Ride平台支持L1-L5自动驾驶,支持多芯片叠加使用,L3以下的辅助驾驶提供30 TOPs算力,面向L4-L5的自动驾驶系统提供700 TOPs的算力,量产时间节点为2022年。

自主品牌中,华为自主研发的HUAWEI MDC 810算力可高达400+TOPs,面向L4-L5级自动驾驶。地平线征程5单颗芯片AI算力为128 TOPS,组成的智能计算平台AI算力覆盖200-1000 TOPS;黑芝麻智能今年全新推出的A1000Pro系列芯片,INT8算力达到106TOPS、INT4算力高达196TOPS。

除了面向L3及以上级别ADAS领域的高算力芯片,未来几年L2-L2+级ADAS市场的爆发,同样蕴藏着巨大的市场空间。

高工智能汽车研究院监测数据显示,今年1-8月国内新车(合资+自主品牌)前装标配搭载L2级辅助驾驶上险量为224.27万辆,同比增长78.42%;在搭载率方面,今年1-8月国内新车前装标配搭载L2级辅助驾驶搭载率为17.03%。

S32G使用路径

通过这类通用域控制器可实现跨域融合,基于面向SOA的架构,在不同域中实现软件复用和功能的迁移,大大增强了平台的可拓展性,可移植性,对电子电气架构的集中化发展意义重大。

一直以来,芯片都处于快速发展变化的状态,而芯片与软件的高耦合,往往需要基于差异化的硬件进行大量的软件定制化,这使得上层应用开发和持续迭代变得异常困难。很显然,相对稳定的通用硬件平台,才是软件架构和上层应用持续稳定和快速繁荣的基础。

正如东软睿驰汽车技术(上海)有限公司总经理曹斌表示,能够把所有传感器集中在一起,并在传感器算法基础之上去迭代和创新,实现持续优化和进化的域控制器,才是智能汽车行业真正需要的。

他指出,这类域控制器需要基于较为完整和稳定的异构芯片作为底层架构,能够支持AI加速和GPU的支持,将满足需求的算力与分布式计算资源整合在一起,并且不断地被上层软件抽象且与底层芯片实现有机解耦,才能真正形成集中化并且可持续迭代升级的域控制器。

当前越来越多核异构SOC芯片的出现,在满足基本功能算力需求的前提下,硬件架构、功能框架和划分将有望形成相对通用化和稳定的状态。

基于这类通用化的硬件架构,实现软硬件分层解耦,逐渐形成了AUTOSAR、AP+CP+中间件的清晰稳定的基础软件架构,上层应用的快速实现与持续的迭代升级才能够实现。

这对软件定义汽车来说,可以说是非常关键性同时也是极具标志性的阶段。

Ⅹ 想入手一台蚂蚁L3+矿机，每天收益大概有多少呢

现在基本挖不倒了，总共就2100万个。都挖的差不多了，不能说多久挖到一个，就是靠计算机每日每月的计算挖掘的。很难说运气多久会降临在你身上。