DNN算力

1. 听说云知声是“AI语音第一股”，是真的吗云知声怎么样

是真的。在AI人工智能领域，智能语音是发展得最为成熟的赛道。作为人工智能语音行业早期的入局者，云知声确实被称为“AI语音第一股”。通过在人工智能领域的不断深耕，如今云知声已经发展成为一家顶尖的物联网人工智能服务提供商，它以全栈AI技术为核心，立足云芯一体化平台，提供面向智慧物联、智慧医疗等场景的物联网智能化产品服务，深得众多合作伙伴的信赖与好评。

2. 英伟达“变软”，自动驾驶“破圈”

一个月前，黄仁勋用一小颗自动驾驶SoC芯片完成了整个GTCCHINA2019的“新品发布”。

发布会当天，这位“皮衣男子”赶在闭馆前匆匆去了自动驾驶汽车展位，用半个小时逐一聆听了几家自动驾驶初创企业的思路。那晚的黄教主，向在场工程师们释放出了一种近乎惺惺相惜的善意。

这种情愫很好理解——

要知道，在这届GTCCHINA散场时，很多观众发出的感慨是：“十分硬核，不够性感。”毕竟远道而来的大家直到演讲后半程，才终于等到黄仁勋掏出一块200TOPS深度学习算力的自动驾驶新品“Orin”。取而代之的，是各种“空口无凭”的软件技术升级。

面对一张张略显失望的脸，老黄也很无奈：“我这么努力，你都看不到。就好像你老婆做了一整天家务，你却说她什么都没做。”

众口难调，但这确实是英伟达在接下来的业务发展中必须要面对的问题。与“看得见摸得着”的硬件发布不同，软件迭代周期短、初期人力成本高、落地成果却很难形成清晰的概念……这些都让这家人工智能计算公司的技术发布开始与公众预期逐渐拉开差距。

而就在车云菌险些被观众情绪带跑节奏时，我们在英伟达的官方公众号上发现了一系列由NVIDIADRIVELabs出品的视频。视频内容从工程技术的视角，直观展现出NVIDIADRIVEAV软件团队如何完成一个个自动驾驶的日常任务，诸如从路径感知到交叉路口处理等一系列挑战。

那么，以自动驾驶为起点，车云菌尝试回答：当英伟达不再抛出核弹，他们到底做了些什么？

“直播”自动驾驶

严格来说，目前没有任何一家企业成功制造出一台全自动驾驶汽车，绝大多数玩家仍旧在奔向这一目标的路上相互博弈。

近年，英伟达正式加入战局。公司内部的软件开发人员已经远远超过了硬件工程师的数量。

他们首先打算解决自动驾驶汽车的三个问题：

知道自己在哪里：不光要掌握车辆具体位置，还得知道是在主路的第几条车道上，将定位精确到厘米级；

知道自己周围有什么：像人类大脑一样判断，前方卡车在减速、左后方有辆SUV驶来、右侧人行道有小孩、下一个路口是绿灯且不能左转……

作出正确的驾驶决策：判断从左侧超车可以安通过路口，然后控制车辆完成相应动作。

如今这些工作，都被团队一一摆上了台面。与常规“秀肌肉”的视频演示不同，英伟达实验室将自动驾驶最困难的感知层面的工作拆解成一个个小任务，条分缕析地告诉大家：我们是怎么做到的，以及我们为什么能做到。

任务的分解也很有意思。车队顺利攻克了包括建立感知路径、通过传感器融合实现环绕感知功能、打造像素级感知能力、借助特征追踪确保安全性、自主识别停车位、障碍物分类、车道线识别及自动补偿、测算车辆与障碍物距离、实现准确可靠的目标跟踪、预测目标的未来移动轨迹、不借助地图的情况下识别交叉路口。

https://v.qq.com/x/page/c0919cpz1w3.html

“可靠性”三个字贯穿了所有挑战过程。对此，NVLabs给出的说法是：“对于L2+级自动驾驶系统来说，例如NVIDIADRIVEAP2X平台，实时评估路径感知可靠性意味着评估该系统是否知道何时进行安全的自主操作，以及何时应该将操作权移交给人类驾驶员。”

至于NVIDIADRIVEAP2X。2019年初公司在GTC上刚刚发布了全新平台，其基于NVIDIAXavier系统级芯片运行，采用DriveWorks加速库和实时操作系统DRIVEOS，其中包含DRIVEAutoPilot软件、DRIVEAGX和DRIVE验证工具，并融合了DRIVEAV自动驾驶软件和DRIVEIX智能驾驶舱体验。

得益于二季度发布的DRIVEAP2XSoftware9.0上新增的大量自动驾驶功能加持，该平台成为业界公认的现阶段唯一完备的L2+自动驾驶解决方案。采埃孚、大陆、沃尔沃都心甘情愿为其买单。

于是，团队几个人在硅谷全长50英里的高速公路环路上完成了一次零干预的全自动驾驶。简单来说，这是一次类似“现场直播”的测试，工程师们没有机会像录制视频那样，拿实际路径感知信号与理想参数进行对比，还要随时准备应对过程中有可能发生的意外情况。

譬如，一旦自动驾驶车辆只能接收到一种传感器发射的感知信号，就无法保证最终决策置信度的实时及准确。比这更糟的还在后面——如果这唯一的路径感知输入失败，自动驾驶功能要么大幅影响操作的舒适及平稳度，要么干脆整个失灵。

而BB8完成的任务也足够交上一张漂亮的成绩单。基于NVIDIADRIVEAGX平台，自动驾驶车辆可以实时同步运行功能多样的360度环绕感知，定位以及规划和控制软件。

工程师通过使用感知和定位所提供的输入数据，规划和控制层让自动驾驶汽车能够独立行驶。规划软件通过感知和定位的结果来确定汽车特定操作所需的物理轨迹。视频里也清楚地展示出车辆在自主变换车道时的流畅动作：规划软件先利用环绕摄像头和雷达感知来进行变道操作安全检查，然后计算纵向速度曲线以及从当前车道的中心线移动到目标车道中心线所需的横向路径计划，最后控制软件发出加速/减速和向左/右转向的命令以执行车道变换规划。

正是这些软件组成部分，与硬件一起成就了系统的多样性和安全冗余。而这一系列任务视频，恰恰成了证明英伟达自动驾驶软件技术落地的可靠载体。

在这之外，将无形化的软件沉淀成可视化的视频内容，也能同时以更加轻松的方式触达到消费者层面。当汽车方向盘交到机器手中，用户会天然树立起不安与不信任感。这种先期教育市场的思路，能够消除部分不安心理，重建人们在自动驾驶空间内的安全感。

直观点说，NVLabs的“自动驾驶挑战”系列，是英伟达软件技术“破圈”的先导。

作为曾经游戏市场的霸主，这家芯片巨头必然深谙消费者之道。相比一般车厂对于车辆智能功能“洗脑式”的宣传，此番英伟达率先拿出一部分干货试探市场，占领用户心智。

这种策略直接体现在公司财报数据上，2019年三季度英伟达汽车业务迎来高光时刻。公开数据显示，彼时，该领域营收攀升至创纪录的2.09亿美元，同比增长30%。相比之下，英特尔第二季度的自动驾驶营收为2.01亿美元，同比增加16%。

对比来看，英特尔一季度该项营收2.09亿美元，英伟达为1.66亿美元。这意味着，英伟达环比上涨，英特尔环比下跌。

黄仁勋自己对于“软件公司”的蓝图也相当清晰：“这只是英伟达目前定位中的一部分。”

回顾既往十年，英伟达已经进行了两次业务转变。第一次是从GPU图像芯片公司转变为并行计算公司，典型的应用场景是人工智能。后来，公司又决定在少数特定场景中提供最完善的解决方案，覆盖游戏、专业渲染，超级计算、自动驾驶几大领域。

随着英伟达业务领域越来越广，客户“解放双手”的自由度就越高。这恐怕才是“Themoreyoubuy,themoreyousave”的真实含义。

观看NVLabs全系列视频，请点击：https://www.nvidia.cn/self-driving-cars/drive-labs/

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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. 吉普提的算力核心由什么构成

吉普提的算力核心由深度神经网络构成。吉普提（GPT）是由OpenAI开发的一种自然语言处理模型，它的算力核心是由深度神经网络（DeepNeuralNetworks，DNN）构成的。吉普提模型采用了基于Transformer架构的神经慧逗网络，其核心是由多层变压器（Transformer）模块组成的深度神经网络。每个变压器模块包括多头自注意力机制、前馈神经网络等组件，用于对输入文本进行编码和解码，从而实现丛棚自然语言处理的各渗碧则种任务。