NVIDIA强调开放平台重要性 反击Tesla自驾芯片
2019-05-07 15:17:09爱云资讯
NVIDIA自主机器(Autonomous Machines)部门副总裁Rob Csongor表示,不可否认的,特斯拉正在提高自动驾驶汽车的生产标准。 首先,特斯拉采用双AI处理芯片,每个芯片包含CPU、GPU和深度学习加速器(Deep-learning Accelerators),运算能力可达144 TOPS,能够从各种环绕摄影机、雷达、 超音波以及深度神经网络算法中收集数据。 另外,特斯拉也强调他们将持续开发下一代自驾车芯片,以达到比144 TOPS更高的演算效能。
Csongor指出,特斯拉不断重申,自动驾驶汽车是提升驾驶安全性、效率和便利性的关键,同时也是汽车产业的未来,因此需要非凡的运算效能。 这跟NVIDIA的观点相同,这也是我们之前设计和制造NVIDIA Xavier SoC的原因。 Xavier具备可编程CPU、GPU和深度学习加速器,数据处理速度为30 TOPS。
同时,因应自驾车高运算需求,NVIDIA也具有双芯片解决方案「DRIVE AGX Pegasus」,将Xavier搭配GPU,使单处理器运算效能提升至160 TOPS;而将两个处理器整合至同一平台,数据处理效能便高达320 TOPS。
Csongor认为,高速运算是发展自动驾驶汽车的关键,特斯拉和NVIDIA皆朝此一方向发展;不过,特斯拉将其FSD自驾车芯片与Xavier相比较是不准确的。 因为FSD自驾车芯片是双芯片解决方案,而Xavier则是单芯片,两者的基准不相同。 若要比较的话,应该和DRIVE AGX Pegasus相比,而DRIVE AGX Pegasus的320 TOPS运算效能则远高于特斯拉FSD自驾车芯片的144 TOPS。
Csongor进一步说明,另外,NVIDIA Xavier SoC主要应用为Level 2(或Level 2+)的自动驾驶辅助系统(ADAS),而非完全的自动驾驶,因自动驾驶需要更强大的运算效能。 同时,特斯拉在简报中也误植了Xavier SoC的数据,Xavier可提供30 TOPS的运算,但特斯拉的数据却显示21 TOPS。
Csongor强调,无用置疑地,特斯拉开发高性能芯片,提升自驾车运算水平是正确的做法,这是未来的方向。 不过,NVIDIA的平台除了高运算效能外,更重要的是具备「开放性」,可供业界发展,让汽车制造商都能提供高性能的自驾车;而Tesla处理器目前只有它们自己使用。
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