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「核彈教主」發了個 30 億美元的晶元,老司機以後可能要被它淘汰

「核彈教主」發了個 30 億美元的晶元,老司機以後可能要被它淘汰


手掌大小,全球僅此一個,研發投入超 30 億美元,集成了 210 億顆晶體管……

電動汽車雖然結構簡單,但是要實現自動駕駛,再簡單的電動汽車也需要一個精密的「大腦」。

上面展示的這塊晶元,是英偉達創始人、CEO 黃仁勛在今天凌晨的 GTC 大會主題演講中發布的加速處理器。在可以預見的未來里,這塊強大的處理器將被用了訓練自動駕駛汽車。

8 天的計算量濃縮到 8 小時,問你怕未?

持續兩個小時的演講,老黃暢談了一堆跟人工智慧、虛擬現實有關的技術、產品,而我們車迷們最需要關注的硬體,就是剛才提到的加速處理器 TESLA V100,和基於 TESLA V100 打造的超級電腦 DGX-1。

TESLA V100

雖然老黃和特斯拉 CEO 埃隆·馬斯克是好朋友,但這塊加速處理器跟特斯拉沒啥直接關係。

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在細說 V100 之前,先得知道 Nvidia 最新的 GPU 架構——Volta。Volta 性能比英偉達上一代架構 Pascal 高了 5 倍,比兩年前推出的 Maxwell 架構高了 15 倍。

TESLA V100 使用的 GPU 就是 Volta 架構的首款產品 GV100。這塊手掌大小的晶元凝聚了 Nvidia 7000 多名工程師超過 3 年的研發,投入資金 30 億美元。TESLA V100 集成了 210 億個晶體管、5120 個 CUBA 內核,雙精度浮點運算性能達到 7.5 TFLOP/s、顯存帶寬為 900GB/S。

看不懂這些數據沒關係,只要知道它足夠快,快到能讓你的汽車自己動就可以了。

新版 DGX-1

GPU 升級了,用來做 AI 研究的超級電腦當然也得升級。

更新後的 DGX-1 配備八塊 TESLA V100,原來在 TITAN X 顯卡上需要 8 天完成的計算量,DGX-1 只要 8 小時就能完成。DGX-1 售價 14.9 萬美元,今年第三季度開始量產發貨。

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(圖片來自:Scoopnest)

除了 DGX-1 之外,英偉達還發布了搭載 TESLA V100 的 DGX Station、HGX-1 超級電腦,分別針對小型人工智慧創業公司和雲計算。

這可能是自動駕駛汽車最好的「教練」

TESLA V100 發布之後,英偉達在自動駕駛領域就形成了以 TESLA 系列 GPU、DGX 超級電腦、DRIVE PX 自動駕駛計算平台為首的產品陣容。這些產品將會怎樣影響到老司機的出行方式?

有別於 ADAS 高級駕駛輔助系統,自動駕駛汽車需要具備高度獨立的判斷能力,通過攝像頭、激光雷達、超聲波雷達等一切感測器,對自己所處的周邊環境形成完整的認知,並根據周圍的行人、車輛、交通標誌判斷應該如何行駛。

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(圖片來自:venngage)

自動駕駛汽車要做到這一切,高精度地圖是其中的關鍵,還需要一套人工智慧演算法幫助汽車更自然地應對行駛過程中出現的一切狀況。

就跟人類學開車一樣,自動駕駛汽車也需要「教練」傳授一套開車的邏輯(演算法),DGX-1 的作用就在於此。而 TESLA V100 的意義,是充當 DGX-1 的計算核心。在 V100 強大計算能力的支持下,主機廠或者 Tier 1 一級供應商就可以使用 DGX-1 訓練深度神經元網路,利用現有的高精度地圖和自動駕駛原型車行駛紀錄等大量數據,不斷調校更出色的自動駕駛演算法。

如果說 DGX-1 是自動駕駛汽車的「教練」,DRIVE PX 計算平台就是拿到了駕照的「駕駛員」。

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(英偉達自動駕駛汽車 BB8,圖片來自:Ars Technica)

在 2016 年的 CES 期間,英偉達發布了 DRIVE PX 2,黃仁勛稱之為「世界第一台車載的人工智慧超級計算機」。這塊由 2 顆 CPU 外加 2 顆 GPU 組成的計算平台性能上等於 150 台 MacBook Pro,有能力運行 DGX-1 訓練完成的神經網路模型,完成自動駕駛汽車必須的圖像分析任務。

不過 DRIVE PX 2 的功能還不僅僅是代替人類開車那麼簡單。

前面說到高精度地圖是自動駕駛汽車得以上路的關鍵,而沒有一家汽車廠商、測繪公司能夠獨立給全世界那麼多道路繪製高精度地圖,所以只有利用好所有在路上行駛的汽車,才能讓高精度地圖更快地形成規模。

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DRIVE PX 2 就可以把汽車變成有效的高精度地圖採集器。英偉達在 DRIVE PX 2 上提供用於自動駕駛汽車的端到端製圖系統,把原本需要獨立於汽車之外進行的地圖繪製工作轉移到汽車內。另外由於 DRIVE PX 2 有聯網功能,理論上可以將車輛採集的地圖傳回廠商,彙集成一個更大規模的高精度地圖網路。

「駕校」有了,駕駛員也已經有了自己上路的能力,自動駕駛汽車現在需要的就是更多地在實際道路中繼續優化演算法,收集足夠的地圖數據。

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(德爾福自動駕駛汽車中控上顯示的實時地圖信息)

目前英偉達已經與博世、采埃孚、百度、奧迪、特斯拉、沃爾沃、賓士達成合作關係,共同開發自動駕駛汽車及關聯技術。今天的 GTC 大會上,英偉達又宣布拿下了豐田,將在未來幾年推出的無人駕駛汽車中使用 DRIVE PX。

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聯想我們上個月在上海體驗的德爾福自動駕駛汽車,可以認為有了強大的晶元以及深度學習、高精度地圖等技術的助攻,只要給自動駕駛足夠的發展時間,人類老司機終將會被取代。

自動駕駛汽車的量產,很可能比我們想像得更快。

題圖來自:ZDNET

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