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2000TOPS,黄老板又来刷算力天花板了

据说2022年是1000TOPS计算能力元年车企最后想尽办法用双芯片和四芯片架构来节省1000TOPS的计算能力英伟达跳出来放了一颗核弹,掀翻了自己的天花板 ...

据说2022年是1000TOPS计算能力元年车企最后想尽办法用双芯片和四芯片架构来节省1000TOPS的计算能力英伟达跳出来放了一颗核弹,掀翻了自己的天花板

在本周的GTC2022大会上,英伟达宣布将于2024年推出新一代车载芯片雷神这款与雷神同名的车载芯片,单次运算能力2000TOPS,浮点运算能力2000 TFLOPS是目前量产车搭载的自动驾驶芯片Orin的近8倍,是去年刚刚发布的Atlan芯片的2倍

原定2024年量产的Atlan,还没上市就被自己的浪直接拍到了沙滩上——将被雷神取代。

看来英伟达在计算能力上已经准备战斗到底了。

多核融合雷神

一个比八个好。

一辆智能汽车需要多少芯片恐怕没有人能给出一个准确的数字

可是,没有人能否认智能汽车向集中式电子和电气架构进化的趋势这意味着可以用更少的芯片实现更多的功能,这是未来车载芯片不变的需求

在GTC2022大会上,英伟达首席执行官黄仁勋说,一个芯片统治一切!能让他说出这句话的,是这次发布的新一代车载芯片雷神。

从整体架构来看,THOR的性能得益于CPU,GPU和处理Transformer模型的引擎。

简单总结就是:2000TOPS计算能力,高集成度支持客舱集成,大模型三重加持支持车侧机器学习。

Grace提供了出色的单线程性能,使单个芯片的计算能力达到2000 TOPS,浮点计算能力达到2000 TFLOPS性能的提高使得车载计算平台具有更多的计算能力冗余

目前,相对于量产车上主流的自动驾驶芯片Orin单颗运算能力254TOPS,很多主机厂都用双Orin和四Orin搭建平台,以满足当前和未来自动驾驶系统对运算能力的需求,比如蔚来ET7上的四颗Orin芯片组成的Adam平台。

虽然在多芯片平台下计算能力叠加足够,但实际使用中跨芯片调用的效率并不高,芯片内部的传输速度远高于芯片之间的通信速度这也决定了当一个芯片能够提供足够的计算能力时,会是一个比较好的方案

THOR中Transformer引擎的应用,可以在车载电脑上将视频数据处理成单一的感知帧,使得计算平台可以伴随着时间的推移处理更多的数据,在车载端完成机器学习,减少车载系统对云端的依赖。

2000TOPS的计算能力满足目前自动驾驶系统的需求绰绰有余,所以雷神可以将所有计算能力用于自动驾驶,也可以部分用于智能驾驶舱,部分用于自动驾驶。

换句话说,THOR既可以是单个自动驾驶芯片,也可以是驾驶舱融合芯片,甚至可以同时集成更多功能。

为了满足这种需求,阿达·洛芙莱斯多实例GPU的发明有助于星上计算资源的集中化目前,汽车中的许多功能,如停车,主动安全,驾驶员监控,信息娱乐等由不同的计算设备控制阿达·洛芙莱斯可以在同一个SOC芯片中控制不同的功能,这降低了成本,功耗,甚至减轻了汽车的重量它还可以提供功能之间的链接,并在性能上实现飞跃

为了保证多功能集中控制的安全性,THOR多计算域相互隔离,可以同时运行Linux,QNX和Android仅靠单机架构,就能运行自动驾驶+数字仪表盘/车载机+车载信息娱乐的完整系统

智能驾驶舱和自动驾驶仪应该是一体的还是独立的这个命题下的纠结,很大程度上是因为目前车载芯片计算能力的限制

大计算能力芯片THOR的出现,使得整车电子电气架构的集成进化和驾驶舱的集成更进一步用更少的芯片和元器件集成更多的功能,不仅可以实现更好的功能联动,还可以降低车辆结构的复杂程度,减少不必要的ECU模块和线束,甚至进一步减少R&D和制造的一系列流程

这次发布雷神的同时,也正式宣布氪星将率先首发。

NVIDIA驱动程序更新

帮助自动驾驶模拟。

无论是车企还是自动驾驶技术公司,在自动驾驶芯片的考量中,计算能力当然是不可忽视的一部分但实际使用中的表现,性价比,以及相关软件生态和工具链的成熟度也影响最终的选择

比如这两年,大量车企选择放弃Mobileye,转而使用英伟达Orin芯片NVIDIA高度开放和成熟的工具链功不可没

这一次,专门为自动驾驶汽车开发的系列产品NVIDIA DRIVEN platform也进行了更新。

作为一个全栈端到端平台,NVIDIA DRIVE包括全栈驾驶和车载AI应用,AI计算机和Hyperion自动驾驶汽车参考架构英伟达的工作人员开发了一个AI工作流程,可以根据记录的传感器数据构建3D场景将3D场景导入DRIVE Sim后,可以通过手动创建的内容或AI生成的内容进行增强,几分钟内就可以重建一个完整的3D数字孪生

通过这个平台的AI技术,可以实时采集和重构一些小概率的物体和场景,放在仿真系统中进行闭环测试,从而避免更多的风险场景未来,DRIVE Sim还将支持车载环境模拟

在发布会上,英伟达展示了一段自动驾驶的演示视频从出发地到目的地,车辆可以实现全自动驾驶,无需人工干预在行驶过程中,该系统可以实现包括行人识别,机器学习多摄像头融合,其他车辆行为预测,实时硬件在环,地图特征提取,自动三维场景生成,三维场景增强,实时雷达模拟,实时多传感器模拟等功能

最后

在本次GTC2022演讲中,雷神和新一代车载芯片NVIDIA DRIVE占了很大比重其实从英伟达目前的财务状况也能看出端倪

上个月,英伟达发布了2022Q2财报受游戏业务影响,英伟达整体营收和净利润下滑,最大的惊喜来自其汽车业务45%的增长,这与今年Orin芯片的量产和大规模登板密切相关

在今年亮相的新车型中,威小李,智极和威马都搭载了Orin芯片比亚迪还将在明年上半年开始生产搭载DRIVE Orin计算平台的汽车奥林大受追捧,提升了大家对雷神的期待,甚至提升了大家对雷神量产后自动驾驶和智能汽车性能的期待

但如此激进的核弹,似乎还不足以让英伟达躺着就赢。

THOR的推出进一步实现了智能驾驶的中央集成架构,这无疑动了目前智能驾驶舱领域炙手可热的高通的蛋糕。

高通在那边也没有坐以待毙自2020年初第一款自动驾驶芯片骁龙Ride发布以来,迈向自动驾驶芯片赛道的步伐就没有停止过就在英伟达发布雷神两天后,高通推出了业界首款集成车载超级计算机SOC骁龙Ride Flex,单台计算能力超过600TOPS,综合AI计算能力达到2000TOPS英伟达和高通的竞争已经开始

几乎与此同时,通用汽车旗下的自动驾驶公司Cruise证实,将放弃英伟达的GPU,开发自己的中央计算芯片做出这个决定的因素是成本

同样,一向自成一派的特斯拉也将自研芯片放在了量产车的零跑上,宣布了吉利等一批将自主研发芯片的OEM厂商,以及地平线,黑芝麻等正在崛起的国内芯片技术公司伴随着THOR的推出,他们下一步将在大计算能力的CPU芯片的技术路线上发力

英伟达在这场汽车芯片的算力大战中率先抛出了王者炸弹,但芯片的竞争才刚刚开始。

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