特斯拉 AI 芯片的真正实力

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近日多家媒体爆料称,特斯拉那颗可支撑全自动驾驶的 AI 芯片 FSD 终于投入使用了。最重要的是,特斯拉的老车型不都可否通过改装换上全新的 AI 芯片。

特斯拉的这颗芯片,是某种特殊类型的 AI 防止器,不都可否支持人工神经网络(ANN),也本来大伙儿常听到的机器学习(ML)或高度学习(DL)。

不都可否 指出的是,特斯拉定制开发的这颗 AI 芯片不言而喻是因为特斯拉在 AI 领域取得了反转一切的能力。至于全自动驾驶在现实世界的防止方案,特斯拉也本来本来入门。

不过,还有要素人士不言而喻那末 看,大伙儿确实 Musk 本来拿到「尚方宝剑」:特斯拉凭借这颗芯片就能凤凰涅磐,最终引领大伙儿进入全自动驾驶时代。

事实确实 那末 吗?接下来,大伙儿就来破除迷雾,见识一下特斯拉这颗 AI 芯片的真正实力。

1、有关 AI 芯片的背景知识

AI 芯片到底所含那先 要素?

据汽车了解,传统的计算机不都可否 CPU(中央防止器)来执行系统工作,比如加载应用线程。

除此之外,大要素现代计算机不都可否 有 GPU(图形芯片)来支撑,它的工作是协助核心防止器完成图形和动画的渲染,让用户能在屏幕上获取有效信息。

在机器学习或高度学习上,除了 CPU,GPU 的角色也一直重要了起来。

总得来说,GPU 从配角变主角,主要还是本来 ANN(人工神经网络) 是个庞大的数值和线性代数那先 的难题,而它本来为本来的数字混合而生的。

对开发者来说,GPU 确实 是上天的恩赐,谁也没想到它能在 ML/DL 领域发挥那末 巨大的功效。

GPU 的隐藏属性「暴露」后,芯片开发者们刚开始英文英文为潜在的市场扩军备战,就连 GPU 的设计都刚开始英文英文为 ML/DL 任务倾斜。

在 FSD 芯片诞生前,特斯拉一直是拿来主义者,它最早与 Mobileye 商务相互合作,后又转向英伟达。

现在,特斯拉则希望将命运攥在当事人身后,用自研的这颗芯片为 Autopilot 撑起一片天地。



Autopilot 硬件迭代:2.0 - 2.5 - 3.0

在今年 4 月份的 Autonomy Day 大会上,特斯拉祭出了大杀器——FSD 芯片。这身后传达的信息很清晰:本来要用自行研发的技术替代现有的英伟达芯片。

八个多月后,特斯拉工程师们又在 Hot Chips 大会(IEEE 主办,专注于高性能防止器)上对芯片的有本来 关键组件提供了更多的解析。

这次高度解析也让外界对特斯拉的 FSD 芯片重燃兴趣。

不都可否 注意的是,在大多数人眼里,这俩防止器可统称为「AI 芯片」。

本来叫本来为过,但也别对它有太高的期待——AI 芯片目前还无法在预期领域实现全知全能的人工智能。

简单来理解话语,那先 芯片根本那末 任何类人的推理或常识能力,它本来能力暴增的数值计算设备罢了。

2、围绕特斯拉新芯片的喧嚣与躁动

毫无那先 的难题,Musk 是下定决心要摆脱对英伟达芯片的依赖,在特斯拉的车辆上部署自行设计的 FSD 芯片(由三星代工制造)。

在这件事上,大伙儿不都可否 考虑哪几个至关重要的那先 的难题:

  • 对特斯拉来说,自研芯片真的有意义吗?继续坚持拿来主义是有的是更明智?

  • 本来硬要对比,特斯拉的自研芯片与现成的专用芯片有那先 差别?

  • 在全自动驾驶上,AI 芯片到底能实现那先 ?

1)纯硬件方面的重点

有有本来 不都可否 明确,那本来对 AI 芯片的讨论只不过是全局的一小要素。本来芯片是纯硬件领域的重点罢了。

想发挥硬件实力,还得要有相当好的软件。

显然,那先 把特斯拉 FSD 芯片捧上天的人就忘了这俩点,那末 一套好的软件,再强大的硬件也实现不了全自动驾驶。

这有的是是否定硬件的重大意义,但硬件本来整场战役的一要素,军功章的另一半显然属于软件。

从现有消息来看,Musk 手里还那末 能实现全自动驾驶的软件。

2)设计上的配合与协同

本来要设计一款 AI 芯片,其中某种方案本来得知道芯片不都可否 实现的一系列技术与性能指标。

当然,本来还是属于纸上谈兵,那末 不断努力不都可否扩展 AI 的边界。

对特斯拉来说,硬件工程师面临的一系列状态确实还是限制了大伙儿的发挥。

举例来说,大伙儿不都可否 将功耗控制在一定程度内,有本来会对用车成本及续航产生重大影响。

除此之外,新的防止器不都可否 能嵌入老款芯片留下的位置,这就是因为其尺寸和底部形态不都可否 严格遵循原有设计。

在此期间,不都可否 考虑前代产品的兼容性那先 的难题。

另外,自动驾驶芯片的设计还有有本来 约定俗成的规矩,比如体积、重量、功耗、散热和成本等。

那先 硬指标本来满足不了,那末 特斯拉迈出的第一步就会摔倒。

2、不恰当的比较

拿特斯拉 AI 芯片与有本来 厂商同类 产品进行比较,要花费吗?拿新产品去「打」老产品显然不要花费。

也却话语,那先 开口就提特斯拉 FSD 比现在的英伟达芯片快哪几个倍,确实有的是怀好意。大伙儿是在暗示特斯拉在此类技术上取得了巨大突破。

确实 FSD 的计算性能在当下市场上不言而喻一骑绝尘的处在,那末 说与对手互有胜负。

本来为了让外行们「高潮」而被大肆宣传的巨额数字,比如特斯拉 AI 芯片上有 150 亿个晶体管。

对普通人来说,150 亿这俩数字确实挺唬人,但事实上市场上早有的是搭载 150 亿个晶体管的 GPU 产品了。

同時 ,熟悉硬件的人都知道,仅晶体管数量是无法比较出芯片性能好坏的,有本来不都可否 考虑它们的设计用途。

1)初代产品纯属试水

对芯片设计稍有了解的人都知道,初代产品想落地就得经过一段崎岖坎坷。

首先,有本来 潜在的 bug 必不可少。任何第一代产品都逃不过这俩过程。即使 Musk 本来能免俗,时间的沉淀才是最好的解药。

这对芯片来说也是那末 。

本来其硅基底部形态的更改不言而喻容易,有本来大多数本来,硬件的那先 的难题不都可否 用软件来修补。工程师也会对硬件进行相应的更改和升级,不过这有的是迭代多次后的事了。

显然,放弃了拿来主义的特斯拉,本来需要 面对初代产品带来的各种那先 的难题。

相比之下,市场上的现成产品就稳妥得多,毕竟除了原厂工程师,买方也会参与芯片的整合。

此外,在测试和验证上,特斯拉目前是形单影只,有本来发现起那先 的难题来肯定要慢得多。

2)定制芯片的本来成本

让你用好自主设计的芯片,还有一大堆那先 的难题值得注意。

放进去去特斯拉身上,AI 芯片的成本是第两个多 不都可否 考虑的那先 的难题,那末 劳心费力真的值得吗?

在投入资源研发 FSD 时,Musk 到底付出了哪几个本来成本?

要知道,特斯拉不但要承担昂贵的研发成本,后续的升级与改进成本也得当事人承担。在这俩时代,芯片的升级进化也得日新月异,这并有的是那先 一锤子买卖。

除此之外,特斯拉还得养着当事人的研发团队。当下的自动驾驶市场,伯乐常有而千里马不常有。即使他们才让你投靠,也得经过一段时间的培养。

特斯拉走出这俩步到底是对是错那末 时间能给出答案。Musk 终于能通过 FSD 扼住命运的咽喉,特斯拉不必再仰人鼻息了。

不过,定制芯片带来的一系列蝴蝶效应最终还是要他去化解。

对 Musk 来说,这恐怕是一场精心策划的赌博,同時 也是因为一定程度的妥协。

3)冗余要求

从曝光的细节来看,特斯拉设计的两颗芯片并行,以保证安全冗余。

本来两个多 「大脑」意见不一,那末 现有的驾驶状态和动作规划就会作废,本来是下一帧的捕获与分析。

从冠部上来看,本来的设计比此前的实时冗余系统高,但大伙儿还是有有本来 严肃的那先 的难题不都可否 考虑。

从好的方面来说,本来的设计确实能防止车辆「做蠢事」,但从本质上来说也本来将错误剔除而已。也却话语,特斯拉的冗余设计有的是当事人的弱点。

举例来说,本来那先 的难题有的是只再次出先一次,本来循环播放,一刻有的是停歇,两个多 「大脑」会持续否定对方,从而一直拖延系统做决定吗?

想象一下,本来你开车时一直不敢做决定会再次出先那先 状态,这并有的是那先 最优的驾驶策略。

本来值得考虑的是,两个多 「大脑」不都可否 高度统一的设定。

这本来业内普遍选者建立一套额外冗余系统的是因为,不停重复的缺陷确实非常要命。

除此之外,大伙儿还不都可否 某种自我意识能力,当两个多 「大脑」无法达成共识时,大伙儿要知道其身后的是因为。

当然,从分歧中找寻那先 有价值信息的能力更为重要,本来不都可否提升自动驾驶系统的决策能力。

3、值得赞赏的勇气

大伙儿赞赏 Musk 的勇气,认为特斯拉敢走出本来二根路确实值得尊敬。

不过,从商业高度来看,本来的选者明智吗?这颗芯片到底会为特斯拉打下百年基业还是成为埋葬它的坟墓?

这是 Musk 押上特斯拉的一场豪赌,特斯拉不都可否实现真正的自动驾驶就在此一举了。

参考资料:

1. 特斯拉自动驾驶 FSD 芯片 NPU 详解

https://zhuanlan.zhihu.com/p/83810731

2.特斯拉在 Hot Chips 上关于 FSD 的 PPT 下发

https://t.zsxq.com/uvna6q3

来源:盖世汽车大V说 作者:汽车之心 *本文由盖世汽车大V说专栏作者撰写,大伙儿为本文的真实性生和熟立性负责,观点仅代表当事人,不代表盖世汽车。本文版权归原创作者和盖世汽车所有,禁止转载,违规转载法律必究。