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馬斯克全自動駕駛野心背后的芯片戰(zhàn):數(shù)據(jù)和算力芯片國內(nèi)全面落后 只能寄望華為?

2024/10/16 15:14:48      挖貝網(wǎng) 周路遙

(文章來源:芯辰大海)

2024年10月11日,特斯拉首席執(zhí)行官馬斯克搭乘著沒有方向盤和踏板的無人駕駛出租車Cybercab上了熱搜,也拉開了特斯拉“We, Robot(我們,機(jī)器人)”活動的序幕。

沒有方向盤和踏板,馬斯克的“野心”已經(jīng)昭然若揭。隨后的發(fā)布會也證實(shí)了大家的猜想,馬斯克表示將在2026年推出全自動駕駛系統(tǒng)無人駕駛出租車Cybercab。而其背后的核心——完全體“FSD(全自動駕駛)”系統(tǒng),將在2025年推出。

也就是說,明年特斯拉就會推出完全不依賴人工干預(yù)和高精地圖的完全自動駕駛功能。目前特斯拉自動駕駛系統(tǒng)FSD系統(tǒng)新版本是V12版本,在體驗(yàn)特斯拉的FSD V12后,小鵬汽車董事長何小鵬表示,“很多路況處理的很絲滑……相信2025會是完全體自動駕駛的Chat GPT時刻。”

那么特斯拉的FSD為何能有如此優(yōu)異的表現(xiàn)?這里就不得不提兩種芯片了:算力芯片和自動駕駛芯片。這兩種芯片在特斯拉FSD的形成過程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用——用算力芯片訓(xùn)練出一套完全不依賴人工介入的自動駕駛系統(tǒng),用自動駕駛芯片運(yùn)行這套系統(tǒng)。

根據(jù)現(xiàn)有公開資料顯示,國產(chǎn)在算力方面與特斯拉差距很大,自動駕駛芯片無代差。

FSD是怎樣煉成的:數(shù)據(jù)和AI算力芯片是關(guān)鍵

華為奮力追趕

特斯拉FSD雖好,但它也不是一天煉成的。和所有的人工智能系統(tǒng)一樣,需要大量的原始數(shù)據(jù),以及足夠的算力對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,終形成一套無人駕駛系統(tǒng)。

所以,特斯拉有信心能夠率先實(shí)現(xiàn)完全自動駕駛,與其在數(shù)據(jù)和算力方面的積累是分不開的。別看它們只是基礎(chǔ),但卻是我國自動駕駛企業(yè)和特斯拉差距大的地方。因?yàn)橹灰獡碜銐虻臄?shù)據(jù)和算力,就可以通過不斷的改進(jìn),優(yōu)化算法,但如果數(shù)據(jù)和算力不足,那就是巧婦難為無米之炊。

數(shù)據(jù)方面,特斯拉可謂是遙遙領(lǐng)先。2024年4月,特斯拉宣布全自動駕駛里程已突破10億英里(約合16億公里),目前已經(jīng)超過20億英里。

作為對比,國內(nèi)自動駕駛領(lǐng)域的頭部玩家之一的華為正在加速追趕。截至2024年5月,華為的智駕總里程為2.2億公里。截至2024年8月的自動駕駛總里程已經(jīng)達(dá)到4.6億公里。10月15日,已經(jīng)追趕到7.36億公里。

那么,要實(shí)現(xiàn)完全自動駕駛需要多少數(shù)據(jù)呢?在《總體規(guī)劃 Part Deux》中,馬斯克預(yù)計,自動駕駛系統(tǒng)要獲得全球監(jiān)管機(jī)構(gòu)的批準(zhǔn),可能需要行駛 60 億英里左右。

積累到數(shù)據(jù)后,接下來就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,這就有賴于算力了。特斯拉10月份已經(jīng)達(dá)到了100EFLOPS(FLOPS是每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù),E FLOPS中的E是“Exa”,代表10的18次方。)的算力規(guī)模,約30萬張A100的水平。

國內(nèi)相關(guān)企業(yè)的算力如何呢?今年 4 月,華為宣布,到 6 月訓(xùn)練算力將達(dá)到 3.5 EFLOPS。今年7月,余承東在智界r7發(fā)布會透露,華為車BU儲備算力達(dá)到7.5E。另有消息稱,理想智駕訓(xùn)練算力為5.39E,小鵬大約為2.5E。

需要特別指出的是,較之國內(nèi)企業(yè),特斯拉不僅能夠購買英偉達(dá)旗下先進(jìn)的GPU,還有自己的自動駕駛訓(xùn)練芯片D1。D1芯片采用臺積電7nm工藝。每25個D1芯片構(gòu)成一個訓(xùn)練模組(tiles),每6個訓(xùn)練模組構(gòu)成一層托盤(Tray),兩層托盤構(gòu)成一個機(jī)柜(Cabinets),10個機(jī)柜構(gòu)成訓(xùn)練集群Dojo ExaPOD,整個訓(xùn)練集群提供1.1 E Flops的算力。

但目前除了華為,國內(nèi)其他自動駕駛企業(yè)在增加算力方面,都需要克服一定困難。

目前,業(yè)內(nèi)廣泛采用英偉達(dá)GPU芯片進(jìn)行AI訓(xùn)練。但首先,英偉達(dá)的算力芯片供不應(yīng)求,據(jù)摩根士丹利新透露的消息,NVIDIA未來一年內(nèi)Blackwell的訂單已被全部預(yù)訂。其次是,由于美國限制了先進(jìn)算力芯片的出口,目前國內(nèi)企業(yè)只能買到性能不及A100、H100的H20芯片。

不過,華為有自己的算力芯片,目前華為的旗艦產(chǎn)品是昇騰910 Pro B,AI 算力為280 T FLOPS(FP16)。不過華為的產(chǎn)品較行業(yè)領(lǐng)先的英偉達(dá)尚有一定差距,英偉達(dá)旗艦產(chǎn)品A100 的FP16算力可達(dá) 312 T FLOPS,并且英偉達(dá)在軟件生態(tài)方面也擁有優(yōu)勢。

自動駕駛芯片: 百花齊放 比肩國際先進(jìn)水平

先進(jìn)的自動駕駛系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)完全自動駕駛的一個方面,另一個方面是,汽車需要搭載一顆性能強(qiáng)勁的自動駕駛芯片,以運(yùn)行自動駕駛系統(tǒng)。

值得欣慰的是,在這一領(lǐng)域,至少在自動駕駛芯片的算力方面,國內(nèi)汽車產(chǎn)業(yè)與特斯拉并沒有本質(zhì)差距。

還是從特斯拉說起,特斯拉硬件平臺(Hardware Platform,簡稱HW)指的是特斯拉在電動汽車中用于自動駕駛功能的計算和傳感器系統(tǒng),目前特斯拉新產(chǎn)品是今年推出的HW4.0,總算力為720TOPS,搭載了第二代FSD自動駕駛芯片,但該芯片具體參數(shù)未知。所以還是以第一代FSD 芯片為參考,單顆 FSD 芯片的大算力為 72 TOPs。

國內(nèi)自動駕駛解決方案方面,目前大致可以分為三個陣營:自研汽車自動駕駛芯片的汽車廠商、研發(fā)自動駕駛芯片的第三方平臺、集成自動駕駛芯片的第三方平臺。

自研汽車自動駕駛芯片和解決方案的汽車廠商,以蔚來、小鵬、理想為代表,另外有消息稱,比亞迪、吉利也都在朝著軟硬一體的方向努力,開始自研自動駕駛芯片和自動駕駛解決方案。

蔚來:今年7月,蔚來宣布其5nm神璣NX9031自動駕駛芯片成功流片,包含超過500億個晶體管,單個芯片可實(shí)現(xiàn)四款行業(yè)領(lǐng)先芯片的性能,提供高性能計算支持。

小鵬:何小鵬在發(fā)布會上提到,1 顆圖靈芯片相當(dāng)于 3 顆小鵬汽車當(dāng)前使用的芯片的性能。

理想:據(jù)業(yè)內(nèi)消息人士透露,理想汽車的智能駕駛SoC芯片名為“Shu Ma Ke”,公司已投入大量資源優(yōu)化芯片架構(gòu),并在Chiplet和RISC-V技術(shù)方面進(jìn)行深入研究。

值得注意的是,目前蔚來、小鵬都沒有透露公司自動駕駛芯片的具體性能,但蔚來表示“單個芯片可實(shí)現(xiàn)四款行業(yè)領(lǐng)先芯片的性能”,小鵬表示“1 顆圖靈芯片相當(dāng)于 3 顆小鵬汽車當(dāng)前使用的芯片的性能”。

目前,行業(yè)算力領(lǐng)先、使用廣泛的的芯片是英偉達(dá)的OrinX(英偉達(dá)僅出售自動駕駛芯片,不出售自動駕駛解決方案),大可以提供254TOPs 的算力。不過英偉達(dá)也沒有停滯不前,Drive Thor是英偉達(dá)的下一代車載芯片,根據(jù)規(guī)劃,這顆芯片單顆芯片算力達(dá)到2000 TOPS水平。

研發(fā)自動駕駛芯片的第三方平臺,代表企業(yè)有華為、地平線等,不過不管是華為還是地平線,都不單獨(dú)售賣自動駕駛芯片,對外出售的是自動駕駛解決方案。

華為:目前華為先進(jìn)的自動駕駛平臺是是華為在2020年10月底發(fā)布MDC810,算力為400TOPS。

地平線地平線官網(wǎng)顯示,目前公司算力大的產(chǎn)品是征程6P,算力為560TOPS。

后一類則是集成自動駕駛芯片的第三方平臺,比較知名的有在A股上市的德賽西威等。德賽西威聯(lián)手芯片廠商、算法廠商共同開發(fā)軟件平臺。比如搭載在小鵬P7上的德賽西威自動駕駛域控制器,搭載的是英偉達(dá)的的自動駕駛芯片。

由于英偉達(dá) Xavier 自動駕駛芯片首度量產(chǎn)時,德賽西威是其挑選的唯一一家中國授權(quán)合作方。所以此后一段時間,中國相關(guān)企業(yè)想用英偉達(dá)的芯片做智駕,普遍會與德賽西威進(jìn)行合作。

需要指出的是,汽車廠商在與集成自動駕駛芯片的第三方平臺進(jìn)行合作時,有可能出現(xiàn)磨合問題,比如底層操作系統(tǒng)與芯片的配合問題,這時候可能需要請國外工程師到現(xiàn)場解決問題。