电子说
导读
自动驾驶领域,传统处理器的竞争规则正发生急速的变化。一般来说,人工智能的发展主要取决于两大基本要素:算力和算法。自动驾驶作为目前技术投入较大、商业落地较早、市场前景广阔的人工智能应用,其主控芯片的算力也被业内拿来作为评价优劣的主要标准。
地平线正在研发名为纳什的下一代BPU架构,相对于征程5芯片的BPU有显著改善。纳什采用了更深层次的存储架构体系,同时提升了计算阵列规模,从而进一步提升了峰值算力。此外,纳什还增强了数据排布的转换引擎和加入了高性能的浮点加速单元,从而使得算法的精度和可验证性都得到了很好的提升。另外,地平线科技的引擎兼数据流动也考虑了能效和灵活性。数据排布的转换引擎大幅增强,能更好地应对新形态算法,如以Transformer为代表的算法对于数据的data layout进行更灵活、高效的转换需求。这是非常重要的,因为在整个Transformer算法中有大量的数据操作,这可能会形成计算架构的瓶颈。同时,地平线还首次加入了一个高性能的浮点加速单元,使得算法的精度和可验证性都得到很好的提升。
点评
不服跑个分,在自动驾驶芯片领域行得通吗最后,如何评价一款好的自动驾驶芯片?对于刚刚接触自动驾驶汽车的消费者来说,要快速地对不同厂商、不同品牌型号建立一个初步印象,参数对比是一个比较直接的方法。
自动驾驶芯片主要竞争者与产品对比
来源:光大证券研究所
在2022年之前,自动驾驶芯片的市场宣传主要还是按照AI算力、功耗、算力/功耗、制程等参数进行对比,这种宣传方式不能说是错的。不过这种参数确实无法直接反映用户的真实体验。地平线联合创始人兼CTO黄畅博士认为,一款好的自动驾驶芯片应该是六边形战士,同时具备高能效比、算力、灵活性、适配性、安全认证和开发便捷性。也就是说,符合木桶原理,自动驾驶芯片的最终用户体验取决于最短的那一块板。不过到了2022年,似乎游戏规则发生了变化。英伟达(NVIDIA)推出的Thor芯片系统在自动驾驶和智能座舱领域引发了巨大震动,直接将算力干到了2000TOPS。这就让自动驾驶领域的算法公司和准备自研芯片的车企面临压力。过去受限于算力限制,迫使芯片和算法公司不断研究新的算法和更高效的专用芯片,寻求在有限的算力下实现更高效、轻量化的解决方案。然而,英伟达推出Thor芯片,承诺两年内提供八倍算力,使得4000TOPS成为可能,这似乎使得算法优化变得不再那么重要。这让人想起比尔盖茨与乔布斯的逻辑:乔布斯追求专有程序、专有硬件,精打细算;而比尔盖茨则依赖硬件厂商解决问题。如今,英伟达正是采用这种方法,用算力暴力地解决算法精度问题。如果这条路真的行得通,就算某些厂商的算法不够好,但仍然可以通过超强的算力来弥补算法的不足。所以分析了半天,最后似乎又回到了起点:自动驾驶芯片仍然是算力为王?笔者认为应该分阶段来看待这个事情。现阶段高算力必然带来高成本,不是所有的车厂和消费者会为高算力买单,这取决于他们自身的定位。未来自动驾驶市场将在十年内转向低算力、中算力和高算力的全场景市场。硬件将随着普及成本进一步降低。到时候可能市场会自发地形成高中低三个不同的市场,分别对应高中低三种不同的算力。而这三种市场将随着硬件成本的降低不断转移。比如目前50-100tops的算力范围属于中高端市场,但未来有可能平民化,而2000tops的产品则将在一段时间成为高端旗舰车型标配。最终有一天,市场和消费者都会对自动驾驶芯片的算力回归理性,选择最适合自己的功能和需求。事实上,这种现象在手机市场已经发生过一次了。曾几何时新手机发布,厂商动不动“不服跑个分”,但到了今天消费者显然已经不再把手机芯片跑分当成唯一指标。大家都意识到,合适的硬件算力和算法匹配才能发挥最佳智能化效果,综合实力才是衡量智能芯片的最重要因素。最后,笔者认为,随着算力提升的速度加快,以及硬件成本的下降,未来智能汽车领域将出现一个新的硬件升级市场:通过更换运算模块来进行算力提升。这种现象在PC市场也已经发生过一次了。
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原文标题:如何定义一款好的自动驾驶芯片?
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