这是一篇拖更了好久的文章,因为现在距离N英伟达在今年GTC大会上发布Thor芯片的日子已经过去10天。但就在这10天左右的时间里,在自动驾驶技术领域也接连发生了不少新鲜事,所以把这些事结合起来,再联系英伟达Thor芯片这事,聊一聊接下来可能出现的技术新趋势和新变化。
先来聊聊英伟达这块轰动业界的新芯片Thor,看过漫威电影的朋友应该都知道,雷神的名字就叫做Thor。当然,英伟达这个雷神,和吉利的雷神不是一码事。
挑重点说,这颗Thor芯片的内部拥有770亿个晶体管,以此可实现2000TOPS的AI算力,或者是2000TFLOP,是现在被众多新势力厂商采用的Orin X芯片单片算力的8倍,过于强大的Thor甚至于让原本打算在2023年推出的Altan芯片连个像样的发布会都没有就直接胎死腹中。
Thor的算力有多恐怖?简单举个例子:蔚来ET7上采用的ADAM超算平台,采用了4颗Orin X芯片,其中两颗为主控芯片,一颗为冗余备份芯片,一颗为训练专用芯片,总算力达到了1016 TOPS。而最新发布的支持XNGP技术的小鹏G9和理想AD MAX上面,都搭载了2颗Orin X芯片,总算力为508 TOPS。
那或许有些朋友会觉得,现在真的需要2000TOPS这么高的算力吗?简直就是杀鸡用牛刀,纯炫技,顺便提升下股价而已吧?
虽说“力大砖飞”,如果真的把全部2000TOPS算力都用在驾驶辅助上,短期内或许有点浪费,但英伟达的野心并不止于此。
按照黄教主的介绍,由于分别是对CPU(Grace)、GPU(Ada Lovelace)和处理Transformer模型的引擎(Hopper)进行了升级,不但提升了算力,还可以实现一个英伟达此前所有自动驾驶芯片都不具备的功能,那就是对算力的“动态分配”能力。
既可以将其2000TOPS和2000FLOPs全部用于自动驾驶工作流;其2000TOPS的算力也可以分开用,如一部分用于驾驶舱AI和信息娱乐系统,另一部分用于自动驾驶。
所以用黄仁勋的话说,就是以后驾驶辅助系统和智能座舱都只需采用同一块Thor芯片就行了,就没什么高通8155芯片什么事了,毕竟高通8155芯片单片算力也才8 TOPS,像理想L9 MAX上的两片Orin X芯片算力加上两片高通8155芯片的总算力,还不到Thor总算力的三分之一。即使车内再多几块大屏幕来播4K高清视频,也完全没压力。
而且由于Thor的多计算域隔离允许并发的、对时间敏感的多进程无中断运行,所以等同于可以同时在一台电脑上运行Linux、QNX和Android。这个特性也完全符合目前智能座舱功能设计的要求。
很明显,英伟达是想借着自身在芯片算力方面的优势,把智能座舱也拿下。高通当然对此也很清楚,所以没过几天,高通也在其首届汽车投资者大会上宣布,将推出集成式超级计算级别的汽车SoC,代号为Flex,全称Snapdragon Ride Flex。
这颗高通的Snapdragon Ride Flex,定位同样不同于高通骁龙8155以及过往的这类智能座舱芯片,而是与英伟达的Thor芯片一样,能作为智能汽车计算中枢的存在,同时为自动驾驶、智能座舱等车载智能系统提供算力支持。
按照资料显示,这颗Snapdragon Ride Flex包括Mid、High、Premium三个级别。其中最高级的Ride Flex Premium SoC单颗芯片的AI算力在600TOPS以上。通过双Flex SoC+双AI加速芯片,也可以达到2000 TOPS的算力。
到底高通的Snapdragon Ride Flex能不能抵挡住英伟达Thor的进攻还是未知之数,但双方的路线都殊途同归,都是依靠一个高算力单元,同时为自动驾驶和智能座舱提供算力支持。
无论谁胜谁负,这或将都是一个无可避免的趋势。好处当然是有的,工程师可以借此进一步简化汽车电子电气架构,减少布线,从而降低不少成本,但把所有鸡蛋放在同一个篮子里,自然也会带来不少的隐忧。现在像小鹏、蔚来和理想都传出自研芯片的消息,但在性能上能不能达到或接近英伟达和高通的水平,就只能让时间来给出答案了。
即便如此,这依然未能完全解释到,这2000TOPS的算力到底还能有什么作用。
但在这次小鹏G9发布会上发布的XNGP功能时,也让我看到了另一种可能性,那就是“重感知轻地图”路线的兴起,或者会对未来芯片算力提出更高的要求。
在小鹏G9的发布会上,小鹏宣布推出融合了高速NGP和城市NGP以及自动泊车等驾驶辅助功能于一身的XNGP智能辅助驾驶系统,并且指出到2023年,要实现大多数城市陆续开始实现全场景智能辅助驾驶能力,在没有高精度地图的区域逐步完成功能覆盖。
在介绍XNGP时,何小鹏特别提到目前存在的难题:“高清地图的应用虽然提高了导航服务价值的体验,但受限于数据的采集、制作、审批、更新和维护的成本,高精地图只能覆盖少部分高速区域和城市。”
众所周知,由于国家对于高精地图数据采集和使用的监管越来越严格,不但让高精地图更新速度慢的缺点更难以改善,车企在推广依赖高精地图的驾驶辅助功能也受到了各种掣肘。以至于像小鹏的城市NGP、极狐阿尔法S Hi版上的城区NCA功能,暂时都只开放了极少数城市,什么时候能在全国范围内解锁还是未知之数。
所以小鹏官方对于XNGP的描述是“基于新一代视觉感知融合技术、更强大的算力算法和决策规划能力的支持,XNGP智能辅助驾驶系统重感知且不依赖高精地图,无论有无高精地图,都可以运行。”
通过小鹏G9的配置清单就能发现,能实现全套“满血版”驾驶辅助功能的Max车型,配备的是由两块Orin芯片组成的超算平台。
此前蔚来曾公布过一个数据:ET7上面的33个感知硬件,每秒会产生8G数据。而采用双激光雷达的G9,数据量估计也只多不少。
其实在小鹏转向“重感知轻地图”路线之前,毫末智行也已经在推行这条路线了,我相信接下来或许还会有更多车企会加快摆脱对高精地图的过分依赖。
高精地图相对于自动驾驶的好处,就等于让考生提前拿到了题库且开卷考试。即使考生的脑子不好够使,也能在考试时更快找出答案。但随着芯片算力的提高,考生自身的水平提高了,可能自己答题会比翻书更快,是不是开卷考试已经不那么重要了。
在特斯拉AI Day上,马斯克提到,FSD Beta最快在今年年底就可以推出了,而且可以在全世界法规允许的国家使用。先不说特斯拉FSD Beta的实际道路表现如何,但从适应范围这一个点上来看,纯感知路线就比依赖高精地图的技术路线,占有明显的优势。
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