在特斯拉的季度分析师电话会议中,重磅炸弹事件屡见不鲜,最新消息也不例外。首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)提出电话邀请后,他将麦克风移交给了他的自动驾驶团队成员,后者宣布特斯拉花了三年时间开发定制的“神经网络加速器”芯片,现在该芯片几乎已准备好为其即将推出的自主硬件套件供电。

特斯拉自动驾驶硬件工程总监Pete Bannon表示,特斯拉已经为Model S,X和3提供了嵌入式芯片替代产品。他说:“芯片已经安装好并且可以正常工作。”“所有工作都在现场进行。”

如果您对自动驾驶汽车芯片设计世界不了解,那么这似乎没什么大不了的。但对于诸如芯片制造商Nvidia和英特尔高管等知情人士来说,特斯拉的公告清楚地表明,该公司认为自己可以在自动驾驶汽车方面取得更大的进步。

特斯拉专门为其自动驾驶硬件开发一种新芯片,是该公司致力于垂直整合的最新例证,这意味着特斯拉在自己的工厂中制造了很多部件,包括特斯拉座椅。目前,特斯拉在其车辆中使用Nvidia Drive PX2板。就在两年前,马斯克称赞Nvidia的主板为“基本上是汽车中的超级计算机”。

Gartner汽车研究主管Mike Ramsey说:“ Nvidia的完整平台当然是一个强大的系统,可满足汽车级需求,但对于特斯拉想要使用的功能而言,可能并不完美。”“可能更重要的是,埃隆和特斯拉觉得他们需要拥有这项技术。如果他们认为芯片供应商正在放慢脚步,或者将它们锁定在某种架构或无法轻松逃脱的长期设计中,那么构建自己的芯片就很有意义。”

夏皮罗:索赔不公平。

基准不明确

班农说,新芯片是针对神经网络算法进行优化的“自下而上设计”,特斯拉在其自动驾驶系统中使用了神经网络算法,并在其长期以来承诺的“完全自动驾驶”选项中使用了该算法。该芯片是其团队设计的Autopilot硬件的第三次迭代。

班农说,通过自行构建芯片,特斯拉可以创建自动驾驶硬件,这种自动驾驶硬件“比今天可以买到的具有更高的效率和性能。”

目前尚不清楚特斯拉在芯片性能方面的基准是否与行业其他部门相匹配。马斯克说,与当前的Nvidia芯片每秒可处理200帧相比,新芯片每秒可处理2,000帧传感器数据。

英伟达表示,这些说法不公平。英伟达汽车高级总监丹尼·夏皮罗(Danny Shapiro)说,马斯克正在将特斯拉的芯片与英伟达3年的Drive PX2进行比较。

夏皮罗说:“与我们当前的Drive Xavier进行更准确的比较,它是从头开始设计成为自动驾驶汽车处理器的。”

英伟达已成为用于自动驾驶神经网络算法的处理器的主要来源,该算法在公司的图形处理单元或GPU架构上比传统的中央处理单元或CPU更有效地运行。该公司供应丰田,大众,沃尔沃,宝马,戴姆勒,本田,雷诺-日产,博世,百度等。

马斯克表示,特斯拉想出了让Nvidia Drive PX2板变慢的原因:CPU和GPU之间存在瓶颈。

但是Shapiro说Nvidia已经解决了这个问题,并且在测试Drive Xavier板时看到了十倍的数据处理改进。带宽从每秒2 GB提高到了每秒20 GB。Xavier也是Nvidia迄今为止最高效的自动驾驶板,仅30瓦就可实现每秒30万亿次操作或TOPS,而Drive PX2的峰值是150瓦时为24 TOPS。特斯拉的定制版本PX2产生8至10 TOPS。

明年,Nvidia将公开发布一个名为Drive Pegasus的板,该板将两个Xavier芯片与当前的Volta集成GPU集成在一起,并添加两个下一代离散GPU以及两个深度学习加速器,从而达到惊人的320 TOPS 500瓦。

夏皮罗说:“我们的性能一代又一代地提高了十倍以上。”

夏皮罗说,同样重要的是,英伟达一直在确保其性能提升不会以牺牲灵活性为代价。

夏皮罗说:“这些神经网络的发展是如此新,并且变化如此之快,如果您锁定一种特定类型的神经网络,您就没有灵活性来利用这些创新。”

英特尔的方法

Nvidia的主要竞争对手Intel采用的方法更接近Tesla,共同开发针对集成软件应用程序进行了优化的处理器。

“我们进行软硬件协同设计,”英特尔自动驾驶解决方案首席系统架构师Jack Weast说。“我们让软件算法的需求来驱动硬件的发展。如果您事先知道某种算法,则可以对算法的各个部分进行非常有效的实现。”

韦斯特说,英特尔最近收购了以色列汽车计算机视觉公司Mobileye,该公司的EyeQ3芯片为特斯拉的第一代Autopilot硬件提供了动力,这为英特尔迈出了重要的开端。

他说:“与一些将第一个深度学习加速器芯片推向市场的公司不同,我们实际上是在第三代。”最新的芯片名为EyeQ5,将于2019年开始出现在公路上的汽车中。路透社最近的一份报告称,从2021年开始,该芯片将用于多达800万辆自动驾驶汽车中。

英特尔和Nvidia的不同方法突显了自动驾驶汽车开发策略的差异性,一些汽车制造商寻求像Intel一样的高效优化的硬件软件包,而另一些汽车制造商则更喜欢Nvidia芯片和主板的原始功能和灵活性。

特斯拉与两家公司的关系的历史表明,在公开抱怨Mobileye相对成熟的产品的局限性以及Nvidia相对效率低下的情况下,特斯拉对两者都感到高兴。

特斯拉的喜好

关于特斯拉向更专业的硅迈进的最大问题也许是它是否真的达到了软件成熟点,在这一点上开始优化其硬件是有意义的。即使有,它也有能力跟那些致力于大规模研发预算以不断改进其产品的大型公司保持同步的能力。

拉姆齐说:“特斯拉不是一家大型芯片公司。”“英伟达将花费数十亿美元投资于这项技术,其中大部分是由其令人难以置信的健康视频游戏业务提供的。同样,英特尔可以将大量资源投入到芯片的设计和验证中。他们要么拥有要么与大型芯片制造商建立良好关系。特斯拉不太可能省钱,并且可能生产出在野外表现不佳的产品。”

一些刮板的初创公司正在重新考虑将芯片放置在车辆中的方式,将深度学习的芯片放在传感器附近而不是集中式堆栈附近。一家名为Hailo Technologies的公司的创始人兼CEO奥尔·达农(Orr Danon)看到了未来自动驾驶汽车“重新思考我们如何想象计算机的运行方式”的巨大机遇。但是,他警告说,尝试过早出售快速变化的尖端技术存在挑战。

他说:“这是一个激动人心且必不可少的步骤,但是我们所有人都必须意识到,稳定技术的道路是漫长的,并尽我们最大的努力来了解如何使整体路径尽可能平滑。”

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