爱卡汽车|黑芝麻自动驾驶芯片，算力超过特斯拉！
[爱卡汽车科技频道原创]
2019年4月底 ， 特斯拉首次举办自动驾驶开放日活动 ， 发布了号称“具备完全自动驾驶能力”的Hardware3.0自动驾驶硬件系统 。 这套系统的核心是FSD（FullSelf-Driving ， 完全自动驾驶）计算平台 ， 它搭载了两块高性能芯片 ， 算力高达144TOPS（万亿次/秒） ， 每秒能处理2000多帧图像 ， 而功耗仅为72W 。 毫不夸张地说 ， 它是当时世界上最强大的自动驾驶计算平台 。
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汽车厂商把芯片做到行业第一 ， 这绝对是空前的成就 ， 也充分说明特斯拉的过人之处 。 意气风发的马斯克在发布会上疯狂吐槽前合作伙伴英伟达 ， 让后者颜面扫地 。 英伟达虽然不满 ， 但却无力回击 。
特斯拉为何能击败英伟达？
为什么芯片行业的门外汉特斯拉能够击败行业巨头英伟达？人才自然是关键 ， 特斯拉为了研发芯片招募了行业大神JimKeller以及一批拥有十多年经验的行业老炮 。 但更重要的原因是特斯拉FSD一开始就是专门为自动驾驶设计的 ， 不需要考虑任何其他的用途 ， 因此在效率是比英伟达基于GPU开发的Xavier自动驾驶芯片要更加高效 。
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【爱卡汽车|黑芝麻自动驾驶芯片，算力超过特斯拉！】芯片的种类很多 ， 我们最熟悉的应该是CPU中央处理器和GPU图形处理器 。 前者的核心数量少 ， 但是性能强大 ， 适合做较为复杂的工作；后者的核心数量可达数百上千个 ， 适合处理图像或者做AI运算 。 针对自动驾驶领域 ， CPU作为主芯片显然是不太合适的 ， GPU能发挥处不错的性能 ， 但是要追求更强的算力和更高的能耗比 ， 全定制化ASIC芯片和半定制化的FPGA芯片才是目前最佳的选择 。
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英伟达的GPU非常强大 ， 在高端显卡市场一骑绝尘 。 但是GPU用于自动驾驶场景 ， 在效率和能耗方面并没有优势 。
ASIC（Application-SpecificIntegratedCircuit ， 应用型专用集成电路）芯片是一种专用的芯片 ， 它是针对特定算法设计的 ， 所以其计算性能和效率都是最强的 。 它的缺点是无法适应算法的优化 ， 因为算法一旦改变 ， 芯片可能就没法使用了 。
FPGA（FieldProgrammableGateArray ， 现场可编程逻辑门阵列）芯片是一直可编程的半定制芯片 ， 它虽然性能和效率比ASIC芯片略差一些 ， 成本也较高但是胜在灵活性更强 ， 能够适应算法的优化升级 。
英伟达的Xavier自动驾驶芯片是基于GPU开发的 ， 它在自动驾驶场景中的算力利用率不到30% 。 而特斯拉FSD的芯片是一种FPGA芯片 ， 它在自动驾驶场景中的算力利用率达到了55% 。 那么ASIC芯片在自动驾驶场景中会有什么样的表现呢？
黑芝麻带来更高效率和更强算力
在2020北京车展上 ， 国内的自动驾驶芯片公司黑芝麻智能科技发布了FAD（FullAutonomousDriving）全自动驾驶计算平台 ， 它搭载了2颗华山二号A1000芯片 ， 算力可达80TOPS-140TOPS 。 如果采用四芯片组合的方案 ， 其算力将达到280TOPS ， 可支持L4级别的自动驾驶 。
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黑芝麻FAD（FullAutonomousDriving）全自动驾驶计算平台 。
黑芝麻的华山二号A1000芯片是一种ASIC芯片 ， 有着更高的效率 。 所以黑芝麻FAD全自动驾驶计算平台不但在算力上追上了特斯拉FSD平台 ， 在效率上更远远超过了后者 ， 黑芝麻FAD平台的算力利用率达到了80% 。
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