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特斯拉智能汽车的“芯”战事


【编者按】自主可控“中国芯” ， 保证智能汽车供应链安全 ， 已然迫在眉睫 。
本文转自高工智能汽车 ， 原作者高工智能汽车；经亿欧汽车整理转载 ， 供行业内人士参考 。
英特尔、英伟达主导了PC时代的CPU和GPU市场、Arm、高通、华为占据了智能手机时代的主战场 。 如今 ， 一个更加多元化供应商组合正在加速边缘人工智能(AI)处理时代 。
一直以来 ， 汽车制造商在智能化研发上投入了大量资金 ， 但高昂的硬件和软件成本依然存在 。 既要降低成本 ， 又要更强大的计算能力也是一个挑战 。
特斯拉是第一家迈过这个门槛的公司 。
基于自主设计的人工智能芯片 ， 特斯拉将在2020年底推出完全自动驾驶的功能 ， 并可能在2021年年底推出Robotaxi车队 。
“这是一个巨大的市场机遇 ， 人们正在彻底反思适用于未来车载AI处理的计算架构 ， ”行业人士表示 ， 过去大多数是在传统芯片架构上扩展简单的机器学习加速模块 。
传统人工智能硬件架构的一大瓶颈是在不同的处理核心、内存和其他芯片上的处理核心之间切换的时间 。 因此 ， 人工智能算法需要进行优化 ， 以减少核心之间的通信需求 。
过去几年时间 ， 全球数十家新兴芯片公司也在开发替代产品 ， 这种技术可以比早期Demo样车搭载的GPU更划算 。 支持低功耗的高性能处理 ， 使其成为GPU定价过高或经济型定位车型的最佳选择 。
可以看到 ， 高性价比的边缘人工智能处理已经成为汽车制造商创新的底层核心 ， 相比于通用芯片 ， 目前还没有一家供应商可以主导市场 。
整个行业 ， 也现在正从摩尔定律驱动的硬件改进转向定制人工智能芯片设计驱动的软件改进 。
一、芯片 ， 制约“软件定义汽车”
时间拨回到去年4月 ， 特斯拉首席执行官埃隆·马斯克向投资者展示了一款定制设计的人工智能芯片 ， 并声称到从那时候开始 ， 所有正在生产的特斯拉汽车都将配备最新的芯片 ， 并具备全自动驾驶所需的一切硬件条件 。
由于芯片设计是一项复杂的技术 ， 特斯拉从三年前开始设计芯片 ， 问题是该公司是如何决定多大的计算能力才算足够？
事实上 ， 行业内大多数公司都不清楚自动驾驶所需的计算能力 。 “我认为没有人知道需要什么样的硬件 。 ”一些芯片和汽车行业专家表示 。
最终 ， 特斯拉推出的FSD1.0版本计算平台 ， 搭载了两颗自主设计的定制芯片 ， 处理数据的速度几乎是现有搭载的英伟达芯片的3倍之多——每秒72万亿次运算 ， 而英伟达是21万亿次运算 。
不过 ， 很快英伟达站出来辟谣：特斯拉将自己的芯片与英伟达几年前发布的Xavier芯片进行了对比 ， 并不恰当 。
按照英伟达的说法 ， 其最新一代的Drive AGX Pegasus ， 每秒的运算量是特斯拉芯片的两倍多 ， 而且包括戴姆勒在内的一些汽车制造商已经在使用 。
这也说明了算力是当下汽车智能化芯片的核心指标之一 。 不过 ， 最高速度并不是唯一的考虑因素 。
【特斯拉智能汽车的“芯”战事】特斯拉芯片项目负责人班农表示 ， 特斯拉的设计非常有效地利用了功耗低的优势 ， 使得可以在之前的旧车型上进行升级 ， 好处是减少了车辆电池的损耗 。
特斯拉进军芯片设计领域 ， 遵循了苹果和谷歌采用的战略 。 苹果公司长期以来一直为移动设备设计自己的处理器 ， 以最大化电池寿命和性能 ， 而谷歌为其人工智能软件定制服务器芯片 。
然而 ， 设计自己的芯片要付出高昂的代价 。
有行业机构估计 ， 特斯拉这个为期三年的自研芯片项目至少耗资6000万美元 。 他们不确定特斯拉每年生产的汽车数量是否足以让定制芯片在经济效益上体现出预期的价值 。
不过 ， 这对特斯拉来说不是问题 ， 这正是其对智能汽车、自动驾驶的长期押注 。 这项技术是未来几年需求的驱动力 。


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