① 墨芯S30算力超英伟达H100夺第一,是否实至名归
单卡算力是世界佰第一,在所有度的芯片中都知是速度最快的,衜占有相当大的度优势。
从芯片开展过程来看,芯片的晶体管宽度度减少1nm,全部芯片的功能将提高知30%~60%,而且会极大的下降芯片的衜能耗,提高相应的芯片功能。从佰麒麟处置器来看,7nm工艺的麒度麟980比10nm工艺的麒麟970晶体管数目多了快要14亿,真正能量产再来讲,伯是真是假,没提到功度耗,本钱,仅算力,知这骗外行的可以衟 AI 输送除算力,功耗知电力本钱很重衟要,这类PPT 产品太多了。
② 自动驾驶芯片哪家强,这家中国创业公司竟然说自己超越了特斯拉
文/田忠朝
在自动驾驶量产应用上,特斯拉为何能遥遥领先?很多人认为是其强大的软件算法,其实软件算法固然重要,但拥有强大计算能力的感知和决策芯片也必不可少。
可以预见,未来自动驾驶技术必然是各国竞争的高地,而自主可控的芯片技术对于增强我国自动驾驶行业整体实力来说将会有很大的帮助。
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。
③ 老黄扔下车圈最强核弹!算力1000T,14倍于FSD,25家客户排队求芯-
车圈遭到核弹袭击!
英伟达GTC,黄仁勋右手一个 史上最强车载计算平台 ,左手一颗 Orin自动驾驶芯片 投向车圈。
一个期货,吊足车企胃口: Drive Hyperion 9平台最高算力1000TOPS ,而且是单颗芯片,超过特斯拉FSD14倍!
一个现货,解决车企燃眉之急:车厂翘首以盼的 Orin芯片月内量产交付 。没这个,自动驾驶算法再高级也玩不转。
老黄毫不客气: 芯片就是自动驾驶大脑 。
言外之意:我的自动驾驶方案,车企可以无脑上车。
黄教主为什么说芯片是自动驾驶的大脑?
其实这是他的一系列比喻,其他的还有“ 汽车 是躯干”,以及“自动驾驶平台是神经”。
与华为“灵魂说”异曲同工。
而英伟达的扔向车圈的这颗核弹,是神经+大脑的双料核武器。
整体产品层面, Drive Hyperion 9 是一个自动驾驶算力平台,既有执行计算任务的芯片,也有通信线路、数据接口、控制模块。
有关自动驾驶的一切感知、分析、决策、执行任务,都能在这一块板子上跑通。
称Hyperion 9史上最强,因为它对于自动驾驶方案的支持力度前所未有得大。
整个平台最多可以接进 50个自动驾驶感知元件 。包括17个摄像头、10个毫米波雷达、3个激光雷达以及20个超声波雷达。
这样的传感器配置,已经超过了任何一款智能 汽车 的现有方案。
官方也明确,Drive Hyperion 9是专门为L3以上自动驾驶方案打造。
搭载这个平台的车辆,可以实现L3级自动驾驶和L4级自主泊车功能。
从传感器配置来看,Drive Hyperion 9平台产生的数据量肯定巨大,尤其是现在车企普遍青睐800万像素摄像头的情况下。
怎么办?
这两年很多上市的新车采用了简单粗暴的方法:一个芯片算力不够,那就两个。有的甚至用了4颗英伟达Orin芯片堆到1000T算力。
不过,黄教主告诉你,Drive Hyperion 9,一颗芯片搞定所有。
这就是“神经”承载的自动驾驶大脑: Atlan芯片 。
Atlan在Orin芯片基础上对整体芯片架构进行了大变革,把Grace-Next CPU、Ampere-Next GPU单元集成在一颗芯片。
另外并Atlan还首次集成Bluefield 数据处理单元(DPU),起到协助AI运算、加强自动驾驶能力的作用。
虽然英伟达还没有公布各模块具体的核心参数,但在算力方面, Atlan芯片的目标算力是1000TOPS ,而Orin芯片的算力水平是254TOPS,提升了3倍左右。
特斯拉自研的FSD芯片,则是14nm制程,最高算力73.7TOPS。
Atlan芯片去年GTC大会有过亮相,不过没有像Orin芯片那样搭配现成的自动驾驶方案,这次的Drive Hyperion 9平台,算是补齐了功课。
啥时候能上车?
老黄给出的时间表是:2023年试生产,交给车企测试。大规模量产上车,至少要在2025年以后了,2026年也有可能。
好嘛,给车企的饼,老黄都画到4年以后了。
不过眼下黄教主还是照顾了车企的燃眉之急。
车企不要慌,老黄帮你忙。
疫情、突发事件轮番冲击下,去年开始 汽车 产业供应链就没让人省心过。
尤其是芯片。
英伟达Orin芯片发布以来,一直有延期交付的担忧。
不过老黄这次给吃了一颗定心丸:
Orin芯片是2019年英伟达发布、今年上市的一款自动驾驶专用芯片,采用了7nm的生产工艺,可实现最高254TOPS算力。
相比上一代Xavier系统级芯片运算性能提升了7倍。在运算性能提升巨大的情况下,Orin的功耗仅为45w。
2019年发布?好像听着不厉害,但此时此刻,Orin的竞争对手MobilEye、华为,其产品算力还处在数十TOPS水平,与Orin参数相当的高通Ride,上市时间在2023年。
也就是说,Orin是车企目前能买到的性能最好的自动驾驶芯片,没有之一。
所以,目前有大量车企翘首以盼等着Orin芯片量产上车。
包括蔚来的ET7、ET5,小鹏P5、P7、G9、理想L9、威马M7、上汽智己、飞凡 汽车 等等。
而且,据说蔚来和小鹏跟英伟达签了优先交付的协议,享受最快拿货,但品控方面英伟达不承担责任。
车企需求之迫切,可见一斑。
除了上面说过的车企,本次GTC上英伟达又宣布签下了一个重量级合作伙伴:
比亚迪 。
2023年,比亚迪会开始量产搭载DRIVE Orin计算平台的 汽车 。
结合比亚迪透露的产品规划,2023年量产的车型,很有可能是尚未露面的高端品牌。
此外,这次GTC大会上官宣的新合作伙伴,还有许多我们熟悉的名字:
从类型上看,英伟达的客户有3种。
首先是造车新势力,比如蔚小理、FF、Lucid Group…
然后是传统车厂,包括比亚迪、奔驰、沃尔沃、现代、大众、上汽等等。
最后是自动驾驶公司,目前大部分自动驾驶研发都采用英伟达的芯片。
Cruise、Zoox、滴滴、图森未来、智加 科技 、AutoX、小马智行…
英伟达官方说法是已有超过25家客户选择了英伟达。这些合作伙伴将在未来6年内,为英伟达贡献超过110亿美元的营收。
尽管在英伟达每年近300亿美元总营收中,自动驾驶所占比例还很小,但增长潜力却是巨大的。
毕竟 汽车 智能化浪潮刚开始,绝大部分 汽车 存量市场其实都是英伟达的潜在业务。
这也是为什么每年GTC ,黄教主都会专门花时间来介绍自动驾驶业务,而在其他车企、自动驾驶发布会上,也能时常看到他标志性的皮衣出镜。
英伟达门庭若市的景象,也反映出目前智能 汽车 对芯片需求有多么旺盛。
而计算平台的性能、芯片算力,很有可能取代传统 汽车 的动力参数,成为智能 汽车 最重要的评价指标之一。
好了,这就是英伟达GTC关于自动驾驶、智能 汽车 所有重要的信息。
而关于智能 汽车 芯片,其实远不止英伟达、自动驾驶这么简单,还有更多的细分门类和无数玩家摩拳擦掌。
④ 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。
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⑤ 理想汽车牵手英伟达、德赛西威 将率先采用Orin自动驾驶芯片
(文/张钰翊)行业普遍认为,未来汽车行业的竞争已经不止是汽车产品和技术的竞争,而是智能网联和自动驾驶技术的竞争。在当下,无论是传统车企还是新造车企,都试图在智能网联和自动驾驶的弯道实现超车。
9月22日,理想汽车宣布与英伟达(NVIDIA)及德赛西威正式签订三方战略合作协议。理想汽车将在2022年推出的全尺寸增程式智能SUV上率先使用NVIDIAOrin芯片中运算能力最强的产品。
“此次率先使用NVIDIA最新一代的自动驾驶芯片Orin,使理想汽车拥有了很好的硬件基础,而通过与NVIDIA和德赛西威的深度合作,将会助力理想汽车在自动驾驶领域更快的发展。”理想汽车CTO王凯如此表示。
总而言之,一直以来理想汽车给消费者留下的印象就是技术流派,品牌鲜有营销活动,更多的精力专注于产品研发与生产。王凯也表示,此次理想汽车与英伟达及德赛西威的签约,就是要寻找细分领域的合作伙伴,快速补齐短板并落地。
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⑥ 特斯拉芯片算力排行
第一的是英伟达:全球图形处理芯片的王者,在汽车自动驾驶芯片同样是王者。目前已经量产的英伟达Xavier,单芯片算力30tops,首先搭载于小鹏P7身上。能实现L2-L3的自动驾驶。2021年即将量产的英伟达Orin是Xavier的升级版,采用台积电7nm制程,性能提升接近7倍,单芯片算力200tops,性能超越特拉斯HW3.0。更牛逼的是它可以使用两颗Orin Soc和两颗安培GPU组合形成的DRIVE Pegasus Robotaxi自动驾驶平台,性能可以达到2000TOPS,能实现L4-L5级别的自动驾驶。目前已经确认理想和小鹏下一代车型将采用英伟达Orin芯片。
②Mobileye:属于英特尔旗下的芯片公司,目前量产的EyeQ4芯片,算力2.5tops,能实现L2级别的移动辅助驾驶,目前蔚来ES6和欧拉好猫等车型在用。2021年即将量产的是EyeQ5芯片,性能提升10倍,算力达到25tops,能实现L3级别的自动辅助驾驶,领克zero将采用EyeQ5H,采用的双芯片组合,算力达到50tops,值得期待。
③高通:作为移动芯片领域绝对王者,高通也是非常重视汽车芯片,不仅杀入了车机芯片,推出了骁龙820A吸引了诸如理想One,小鹏P7等造车新势力的青睐。更是在自动驾驶芯片领域一步到位推出了高通的Snapdragon Ride自动驾驶平台。王者的实力就是不一般,一经推出,就站在了制高点。高通Snapdragon Ride平台支持L1-L5级别的自动驾驶,芯片总算力高达700tops,功耗仅为130W,比特斯拉的FSD芯片功耗还低。采用高通自动驾驶芯片的汽车最早要2023年才会推出市场,敬请期待吧。
④华为:华为早在2018年10月就发布了升腾310,12nm制程,也是一颗自动驾驶AI芯片,其单芯片算力16tops,华为基于升腾310组合的多芯片方案MDC600,算力352tops,是目前国内算力最强大的自动驾驶芯片,支持L3-L4级别的自动驾驶。北汽全新高端品牌ARCFOX在2021年推出的新车HBT将搭载华为MDC600芯片,非常值得期待。
⑤地平线:国内人工智能芯片的佼佼者,目前已经量产的征程2,芯片制程28nm,单芯片算力4tops,超越了EyeQ4芯片,目前搭载于长安Uni-T和奇瑞大蚂蚁。2020年9月26日,发布了征程3,单芯片算力5tops,芯片制程16nm。2021年地平线将直接跳过征程4,发布征程5,性能提升近20倍,单芯片算力达到96tops,组合芯片可以达到192-384tops,性能全面超越特斯拉HW3.0,非常值得期待。
⑥黑芝麻:国内自动驾驶芯片的后起之秀,2020年6月发布的华山二号A1000芯片,芯片制程16nm,单芯片算力40-70tops,超越了英伟达Xavier,功耗仅为8w,能效比全球领先。其组合的多芯片FAD方案算力最高达280tops,全面超越特拉斯HW3.0。黑芝麻华山二号芯片有望搭载到明年蔚来中大型轿车ET7上面,敬请期待。
⑦零跑:零跑属于国内造车新势力的第二梯队成员,目前已经推出零跑S01和零跑T03两款车型。今年广州车展发布了旗下首款中型SUV零跑C11搭载了零跑自主研发的自动驾驶芯片凌芯01,成为除了特斯拉外,全球唯二自主研发自动驾驶芯片的汽车厂商(蔚来今年也宣布芯片自研,预计蔚来自研芯片要2023年才会推出)。凌芯01采用28nm制程,功耗4w,单芯片算力4.2tops,领先EyeQ4。零跑C11采用的是双芯片方案,算力8.4tops,支持L2-L3价格的自动辅助驾驶。
⑦ 英伟达在自动驾驶领域圈地:拿出超算力芯片还收获了两家中国公司
对于完全实现自动驾驶的L5级别无人驾驶出租车,英伟达将制造出每瓦算力100TOPS的产品。
简单总结就是,获得英伟达初创企业展示的企业,可以通过最直接的渠道获得英伟达提供的不仅限AI技术的能力,而是是高性价比。
GregEstes在采访中透露,“英伟达计划项目已覆盖全球近7000家AI初创公司,英伟达希望通过英伟达初创企业展示可在产品开发、原型设计和部署的关键阶段助力初创企业发展,每家成员企业都能够持续获得为其量身定做的助力权益,这为初创企业的发展提供了基本工具。”
当前,自动驾驶技术正处长快速发展期,经过上半场的融资、技术融合,自动驾驶下半场必将进入技术落地阶段,初创公司如何能够在新一轮技术爆发中快速突围,除了拥有过硬的自身技术实力之外,更需要英伟达这样的成熟的AI公司进行赋能。
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⑧ 256TOPS、35W,后摩用一颗芯片掀起智能驾驶新战事
本不平静的智能驾驶芯片江湖,再添新变局。
5 月 10 日,后摩智能重磅发布智能驾驶芯片鸿途™H30,该芯片物理算力高达 256TOPS@INT8,与时下备受追捧的 256TOPS 英伟达 Orin X 不相上下,典型功耗只有 35W,能效比之高可见一斑。
这块芯片性能如此强劲的背后,在于其采用了颠覆性的底层架构设计——存算一体。
与大多数芯片基于冯·诺依曼架构打造不同,存算一体通过在存储单元内完成部分或全部的运算,极大地解决了芯片性能受存储带宽限制的瓶颈,且降低了功耗需求。
鸿途™H30 的推出对于行业来说具有重大的隐含意义,其大算力、极致能效比、超低延时、低成本等特性,正好吻合智能汽车对于芯片的需求。
当下,智能驾驶行业正在面临性能提升、成本下探的关键发展期,作为国内首款存算一体智驾芯片,该芯片注定将引发一系列的连锁反应。
在发布会现场,后摩还专门推出了基于鸿途™H30 打造的智能驾驶硬件平台——力驭®,其 CPU 算力高达 200 Kdmips,AI 算力为 256Tops,支持多传感器输入,能够为智能驾驶提供更充沛的算力支持;在功耗上,力驭®平台仅为 85W,可采用更加灵活的散热方式,实现更低成本的便捷部署。
衡量一款芯片好不好,除了看硬件上的「硬实力」,还要看软件上的易用性,这其中工具链发挥着重要的作用。信晓旭认为,除了追求芯片在 PPA 指标上的竞争力之外,还要确保在软件工具链的竞争力,「要打造高效,易用的软件开发工具链,让算法开发人员用得舒服、用得爽。」
汽车之心了解到,为了帮助客户和合作伙伴用好芯片,后摩基于鸿途™H30 芯片自主研发了一款软件开发工具链——后摩大道™,以无侵入式的底层架构创新保障了通用性的同时,进一步实现了鸿途™H30 的高效、易用。
信晓旭表示,在芯片和工具链的双重配合下,后摩能够向智能驾驶市场提供更优选择。他透露,鸿途™H30 将于今年 6 月份开始给 Alpha 客户送测。
「我们的研发人员还在加班加点地调试,进行送测之前的最后准备工作,这将会是后摩用存算一体重构智能驾驶芯片的开端。」
03、格局未定的智能驾驶芯片江湖,再次迎来大洗牌
在后摩发布鸿途™H30 之前,似乎没有玩家在芯片底层架构做改动,即使是打响大算力芯片前装量产第一枪的国际巨头英伟达,目前也是沿着冯·诺伊曼架构不断迭代自己的产品。
然而随着智能驾驶往更高阶和更普及化方向发展,对于架构创新的呼唤,显得愈发紧迫。
一方面,从高速公路、快速路到城区道路,智能驾驶面临的场景越来越复杂,为了识别各种异形物,玩家们部署了 Transformer 等大模型,由此也带来算力需求的急剧上升,业内估计从当前火热的城市 NOA 到未来走向 L3/L4 级自动驾驶,芯片算力将从几百 TOPS 往上千 TOPS 增长,然而在传统的冯·诺依曼架构设计下,存储带宽制约算力向上拓展的空间;
另一方面,智能驾驶功能正在加速向下渗透,工信部数据显示,2022 年,智能网联乘用车 L2 级及以上辅助驾驶系统的市场渗透率提升至 34.9%,较 2021
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