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特斯拉挥锤之后 英伟达:新芯片名为雷神之父

作者: 精装之家 来源: 精装之家 发布时间: 2020年01月13日 16:57:11

特斯拉“重锤砸门”之后,英伟达发布了一款名为“雷神之父(Orin)”的芯片。

不谈其中到底有什么“伦理梗”,单就产品而言,黄教主在GTC China 2019现场给出了几项技术参数:

170亿个晶体管

8个核心64位CPU

200 TOPS深度学习算力

兼容L2-L5级自动驾驶开发

达到ISO 26262 ASIL-D等系统安全标准

2022年SOP

解读一下——

相比上一代系统级芯片Xavier,Orin的算力提升了将近7倍,且向下兼容Xavier Orin支持自家新一代GPU架构和Arm Hercules CPU内核同步运行,提升容错性 提供针对OEM的低成本版本,满足用一个单路摄像机来做L2级自动驾驶,同时能利用整个自动驾驶产品线中的软件栈

“皮衣黄”高度浓缩出了三个关键词:“可扩展”、“可编程”、“软件定义”。

可是,相比往年“几分钟一个新品”的核弹级发布速度,这样一小块SoC芯片根本堵不住在场6100多人的嘴:“搞芯片的英伟达,怎么就展示了一个硬件产品?”

这让台上与去年打扮一模一样的黄仁勋,显得硬核,却不够性感。

特斯拉挥锤之后 英伟达:新芯片名为雷神之父

更何况,在公司刚刚发布的Q3季度财报中,汽车业务拿出的数据并不好看。虽然在集中采访时媒体朋友们对此普遍嘴下留情,但仍旧无法掩盖汽车行业整体疲软带来的业绩下滑:公开数据显示,英伟达汽车业务在延续了前7个季度增长势头后,于2019年Q3中止,同比下滑6%。

要知道,三年来这家企业汽车对应业务的营业额同比增幅一度高达63%。而在车企因为收缩成本而放缓汽车电子与自动驾驶方面投入的当下,J.D Power Survey的一份报告显示,截至2034年,此方面预算预计只占整体汽车销售份额的10%左右。

英伟达,这位汽车电子爆发增长红利的最大获益者,就要告别百年汽车产业了吗?

算力=硬核?

从技术路线来看,英伟达始终坚称自家GPU是深度学习的完美架构。

特斯拉挥锤之后 英伟达:新芯片名为雷神之父

(“随着摩尔定律的终结,GPU加速计算将成为未来的发展方向,这一点现在已得到公认。” “出色的芯片只是起点。”)

(“随着摩尔定律的终结,GPU加速计算将成为未来的发展方向,这一点现在已得到公认。” “出色的芯片只是起点。”)

话虽如此,但或许是困于芯片“上车”后的功耗问题,英伟达打算基于ARM架构许可开始从零打造自己的CPU架构,未来产品也将由供应商逐步迭代更替至自研。

毕竟在特斯拉FSD芯片刚刚问市时,英伟达搬出了AGX Pegasus双芯片的320 TOPS拿来对飚。可更现实的问题是,相比功耗200W左右的FSD芯片,英伟达两块芯片的布局功耗高达500W。有媒体测算称,这就相当于一辆电动汽车每小时要多消耗小半度电。

这就很好地解答了我们的问题:对于自动驾驶芯片来说,强算力就等于超硬核吗?

答案显然是否定的。算力并不能作为衡量AI芯片性能的唯一指标。就实际使用而言,在多业务切换情况下,尤其是衡量节点端芯片和云端芯片性能时,计算核的性能表现理论上应该被视作一项重要的标准。

此外,AI加速硬件也十分依赖存储器带宽。所以在相同算法及计算量的情况下,计算核对于带宽的使用效率也决定着系统的整体性能。而据报道,英伟达自家的NV Link 2.0多芯片数据传输标准目前能够提供的带宽为100GB/s,特斯拉则拥有2TB带宽的SRAM。

换句话说,320 TOPS算力的英伟达AGX Pegasus对于特斯拉可以说毫无价值。毕竟后者是在为降低全自动驾驶汽车的Robotaxi项目运营成本而奋斗,马斯克也直接喊话:“关键在于芯片中有多少TOPS能够真正应用于自动驾驶相关的图像处理和行为预测?”

相比特斯拉严丝合缝卡死各项指标,为自己量身定制的FSD芯片,英伟达在对抗中的话语权明显就要减弱许多。某种程度上,特斯拉代表着绝大多数主机厂在市场中的真实需求。

毕竟汽车行业内存在太多针对固定功能的专用芯片,他们尺寸小、成本低、功耗低,这些特质几乎正中车厂下怀。

而这在英伟达眼中,却是“可编程性低”的代名词。专用芯片无法处理先进高级自动驾驶所需要的复杂工作负担,其中涵盖了十个以上摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多种传感器融合需要的多元化数据处理,并留出足够安全冗余,这就需要至少几百TOPS的算力支撑。