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NVIDIA聲稱Xavier是迄今為止發(fā)明的最復(fù)雜的SOC

高工智能汽車 ? 來(lái)源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-08-28 11:25 ? 次閱讀
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NVIDIA已經(jīng)宣傳Xavier好幾年了,最近終于披露重要的參數(shù)細(xì)節(jié)。作為有史以來(lái)最龐大、最復(fù)雜的片上系統(tǒng)(SOC),Xavier設(shè)計(jì)用于支持各種復(fù)雜的人工智能實(shí)時(shí)推理處理,用于無(wú)人機(jī)、機(jī)器人自動(dòng)駕駛。

雖然特斯拉已經(jīng)選擇設(shè)計(jì)自己的芯片平臺(tái)用于自主駕駛,但在看到這個(gè)平臺(tái)提供了什么之后,我不敢相信這個(gè)決定是基于NVIDIA DrivePX Pegasus的性能或靈活性不足的。

NVIDIA聲稱Xavier是迄今為止發(fā)明的最復(fù)雜的SOC。它包括大量的專用處理器,用于在視覺(jué)系統(tǒng)中必須處理的各種任務(wù),直到,滿足無(wú)人駕駛的車輛。

這些參數(shù)包括:

用于控制和管理的8核定制ARM處理器CAMMEL;

兩個(gè)NVIDIA深度學(xué)習(xí)加速器(DLAs),用于運(yùn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別;

一個(gè)定制的VALTA GPU,面向通用AI模型;

雙可編程視覺(jué)加速器,用于非AI計(jì)算機(jī)視覺(jué)架構(gòu),基于雙矢量處理器;

一種用于輸入融合和流媒體的立體光流引擎;

VoltaGPU已經(jīng)被精簡(jiǎn),以適應(yīng)SOC和降低功率,省略了諸如HB2存儲(chǔ)器和32/64位浮點(diǎn)(在AI推理工作中不需要)的特征。此外,SOC包括NVLink端口,以使SOC能夠訪問(wèn)2個(gè)離散的全功能Volta GPU,用于更苛刻的工作,例如5級(jí)完全自動(dòng)駕駛車輛。

作為全球首個(gè)自動(dòng)駕駛處理器,Xavier是迄今為止最復(fù)雜的系統(tǒng)級(jí)芯片,擁有超過(guò)90億個(gè)晶體管,可以處理海量數(shù)據(jù)。Xavier的 GMSL(千兆多媒體串行鏈路)高速IO將其與迄今為止最大陣列的激光雷達(dá)、雷達(dá)和攝像頭傳感器連接起來(lái)。

該系統(tǒng)級(jí)芯片內(nèi)置六種處理器:ISP(圖像信號(hào)處理器)、VPU(視頻處理單元)、PVA(可編程視覺(jué)加速器)、DLA(深度學(xué)習(xí)加速器)、CUDA GPU和CPU,每秒可進(jìn)行近40萬(wàn)億次運(yùn)算,僅深度學(xué)習(xí)就高達(dá)30萬(wàn)億次。

這一處理水平比上一代DRIVE PX2參考設(shè)計(jì)要強(qiáng)大10倍。

為什么Nvidia會(huì)在這個(gè)復(fù)雜的芯片上放這么多不同類型的處理器和加速器呢?目前自動(dòng)駕駛所需的軟件和數(shù)據(jù)集仍在開(kāi)發(fā)中?;赬avier,NVIDIA已經(jīng)建立了一個(gè)通用的和可擴(kuò)展的架構(gòu),為快速發(fā)展的市場(chǎng)。

NVIDIA希望確保它支持可能出現(xiàn)的OEM需求的超集,當(dāng)設(shè)計(jì)者構(gòu)建軟件來(lái)捕獲、融合和處理來(lái)自雷達(dá)、LIDAR和視頻源的傳感器輸入時(shí),這些需求可能會(huì)出現(xiàn)。

當(dāng)特斯拉解釋為什么要從采用NVIDIA芯片轉(zhuǎn)而使用自己研發(fā)的ASIC時(shí),使用的性能比較是基于兩代以前的NVIDIA技術(shù)(Maxwell)。

而NVIDIA聲稱,Xavier大約比2016年基于PASCAL的Parker SOC快一個(gè)數(shù)量級(jí)。有業(yè)內(nèi)人士猜測(cè),特斯拉之所以“選擇離開(kāi)”英偉達(dá),或是可能他不想自己的車和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手“同質(zhì)化”(都采用英偉達(dá)芯片),或是基于Xavier的Drive-PX價(jià)格不低。

接下來(lái),NVIDIA將以至少三個(gè)平臺(tái)來(lái)布局Xavier SOC:用于無(wú)人機(jī)和機(jī)器人的Jetson Xavier,用于諸如L3-4級(jí)駕駛輔助的Drive Xavier,以及旗艦Drive Pegasus,具有雙Xavier SOC和2瓦GPU,以支持完全自動(dòng)駕駛的L5級(jí)。

顯然,NVIDIA知道如何為視覺(jué)處理設(shè)備構(gòu)建高性能和可伸縮的平臺(tái),并且仍然處于非常有利的行業(yè)位置。目前尚不清楚的是,隨著初創(chuàng)企業(yè)、英特爾、谷歌和其他汽車制造商內(nèi)部開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)將他們的AI產(chǎn)品推向市場(chǎng),NVIDIA在未來(lái)幾年將面臨不可見(jiàn)的競(jìng)爭(zhēng)。

從目前來(lái)看,Xavier SOC上披露的新細(xì)節(jié)表明,NVIDIA沒(méi)有回避視覺(jué)處理系統(tǒng)的艱巨計(jì)算挑戰(zhàn)。它把不同部分分配給特定處理器,包括GPU、矢量處理器和ASIC。

此外,隨著英偉達(dá)圖靈圖形處理單元(GPU)架構(gòu)的推出,該公司“重新發(fā)明了計(jì)算機(jī)圖形學(xué)”。該架構(gòu)將成為未來(lái)一系列圖形芯片的基礎(chǔ),這些芯片將專注于實(shí)時(shí)光線追蹤,或高度真實(shí)、物理精確的圖形。

該架構(gòu)可比上代架構(gòu)快5倍的速度處理圖形。圖靈的新RT Cores(光線追蹤核心)可以加速光線追蹤,而新的Tensor Cores(張量核心)可以用于人工智能推理,這兩種功能首次結(jié)合起來(lái),使實(shí)時(shí)光線追蹤成為可能。

圖靈架構(gòu)還具有Tensor Cores(即人工智能子處理器),它可以加速深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理,每秒可提供500萬(wàn)億張量操作。這個(gè)性能級(jí)別支持AI增強(qiáng)的特性,可用于創(chuàng)建具有強(qiáng)大新功能的應(yīng)用程序。這些包括DLAA (深度學(xué)習(xí)抗鋸齒),這是高質(zhì)量運(yùn)動(dòng)圖像生成的突破,其他應(yīng)用還包括去噪、分辨率縮放和視頻調(diào)速。

顯然,圖靈架構(gòu)這種能力能夠創(chuàng)建真實(shí)感的虛擬環(huán)境,駕駛模擬器將需要虛擬環(huán)境來(lái)測(cè)試和驗(yàn)證安全自主或輔助駕駛所需的硬件和軟件。

現(xiàn)在,NVIDIA的挑戰(zhàn)是確保它與車輛設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)保持緊密聯(lián)系,以了解他們的硬件、軟件和定價(jià)(成本)要求。隨著自動(dòng)駕駛開(kāi)始走向主流,NVIDIA有必要將其早期的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)地位轉(zhuǎn)變?yōu)槭杖牒褪袌?chǎng)份額的領(lǐng)導(dǎo)地位。

畢竟,在汽車業(yè)務(wù)營(yíng)收上,NVIDIA和英特爾(后者收購(gòu)的Mobileye)還不在一個(gè)級(jí)別。

英偉達(dá)的表現(xiàn),似乎在說(shuō)明一些問(wèn)題。特別是汽車方面,英偉達(dá)二季度來(lái)自企業(yè)行業(yè)的收入增長(zhǎng)了13%,達(dá)到1.61億美元(新的數(shù)字紀(jì)錄),這是其連續(xù)三個(gè)季度的第一次兩位數(shù)增長(zhǎng)率。

不過(guò),或許更令人興奮的是,英偉達(dá)已經(jīng)開(kāi)始量產(chǎn)并交代DRIVE Pegasus平臺(tái),同時(shí)戴姆勒和博世也在今年宣布在該平臺(tái)上建立自動(dòng)駕駛出租車服務(wù)。

另一個(gè)英偉達(dá)值得期待的產(chǎn)品就是針對(duì)自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試的仿真系統(tǒng)—DRIVE Constellation,這是一款基于兩種不同服務(wù)器的計(jì)算平臺(tái)。

第一臺(tái)服務(wù)器運(yùn)行英偉達(dá)DRIVE Sim軟件,用以模擬自動(dòng)駕駛汽車的傳感器,如攝像頭、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)傳感器。

第二臺(tái)服務(wù)器則搭載了英偉達(dá)DRIVE Pegasus計(jì)算平臺(tái),可運(yùn)行完整的自動(dòng)駕駛汽車軟件堆棧,并能夠處理模擬數(shù)據(jù)——這些模擬數(shù)據(jù)如同來(lái)自路面行駛汽車上的傳感器。

仿真服務(wù)器由英偉達(dá)GPU提供支持,每臺(tái)服務(wù)器都會(huì)生成仿真?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)流,并將其傳送至DRIVE Pegasus進(jìn)行處理。

據(jù)官方介紹,英偉達(dá)正在打造一個(gè)“硬件在環(huán)”(Hardware in the loop,HiL)。這一“硬件在環(huán)”周期的發(fā)生頻率為每秒30次,可用于驗(yàn)證在Pegasus上運(yùn)行的算法和軟件對(duì)仿真車輛進(jìn)行的操作是否正確。

DRIVE Sim軟件可生成照片級(jí)逼真的數(shù)據(jù)流,以創(chuàng)建大量不同的測(cè)試環(huán)境。它能夠模擬諸如暴雨和暴風(fēng)雪等不同天氣狀況;一天中不同時(shí)間內(nèi)的光線變化,或是夜間受限的視野;以及所有不同類型的路面和地形。

在模擬過(guò)程中可設(shè)置各種危險(xiǎn)情況,來(lái)測(cè)試自動(dòng)駕駛汽車的反應(yīng)能力,以確定其不會(huì)對(duì)任何人的安全造成威脅。

通過(guò)模擬器,自動(dòng)駕駛行業(yè)的從業(yè)者們可以通過(guò)GPU來(lái)生成傳感器數(shù)據(jù),然后反哺到Drive PX平臺(tái)上,再進(jìn)行模擬測(cè)試,通過(guò)上百萬(wàn)英里的測(cè)試定制的場(chǎng)景和極端案例,可以提高算法的魯棒性——幫助自動(dòng)駕駛行業(yè)加速研發(fā)進(jìn)程以及減少研發(fā)成本。

根據(jù)專家的說(shuō)法,一個(gè)由100輛汽車組成的車隊(duì),就算每日24小時(shí)連續(xù)不斷地測(cè)試,跑完110億英里也至少需要500年。

像Waymo這樣的公司之所以能在現(xiàn)實(shí)世界中每天行駛10000英里的測(cè)試?yán)锍?,而在虛擬環(huán)境中每天能夠行駛1000萬(wàn)英里,就是這個(gè)原因的。

盡管Waymo采用的并非英偉達(dá)的仿真測(cè)試系統(tǒng),但鑒于英偉達(dá)目前有超過(guò)370家汽車行業(yè)合作伙伴,DRIVE Constellation就非常值得期待。

當(dāng)然,所有這些測(cè)試都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)目前大多數(shù)公司都沒(méi)有做好準(zhǔn)備。但NVIDIA正在提供解決方案,以幫助在這個(gè)快速成長(zhǎng)的行業(yè)。

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原文標(biāo)題:英偉達(dá)的挑戰(zhàn):從技術(shù)領(lǐng)先到市場(chǎng)領(lǐng)先 | GGAI視角

文章出處:【微信號(hào):ilove-ev,微信公眾號(hào):高工智能汽車】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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