【CES 观察】真·老黄汽车核弹,NVIDIA 已经在无人驾驶上先下一城

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2016-01-05 15:36

核弹教主黄仁勋出现在 CES 2016 上,但这次发布的重点产品并不是显卡,而是全新的汽车核弹——NVIDIA DRIVE PX 2。

一年前的 CES 2015 上,NVIDIA 正式发布了 “NVIDIA DRIVE” 汽车电脑,具体产品分为 PX 和 CX 两个系列。前者主要应用于自动驾驶,后者则是用于打造数字座舱系统。

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这次的 NVIDIA DRIVE PX 2 可谓是上一代的超级升级版,首先还是来围观一下参数和规格:

  • 12 核 CPU(肯定是 ARM 架构)
  • Pascal GPU(Pascal 架构比 NVIDIA 目前消费级使用的 Maxwell 架构更先进)
  • 8 TFLOPS(单浮点运算能力)
  • 24 DL TOPS(深度学习运算能力)
  • 16nm 制程
  • 250W 功耗
  • 水冷设计

硬件细节分析及预测

在发布会的现场,黄仁勋对性能做出了进一步的说明:“这是世界第一台车载的人工智能超级计算机。

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没错,就是这么丧心病狂,现场的展示图中我们能够清晰的看到 NVIDIA DRIVE PX 2 实际上是由 2 颗 CPU 外加 2 颗 GPU 组成

2 颗 CPU 直接设置在 PCB 上,一共包含 8 个 A57 和 4 个丹佛(NVIDIA 自己研制的 64 位 ARM 处理器),都是性能强耗电大的主。总耗电 250W,也只有汽车这样的平台能够承受,难怪要水冷加成。

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性能这么强,自然要拿个冤大头来比比,NVIDIA Drive PX 2 直接选了 Macbook Pro 作为对手,最终得出的结论是前者是后者性能的 150 倍。

GPU 则以子板的形式设置在 PCB 背部,与传统移动平台的 MXM 规格比较相似。参考上一代 PX 采用的 Tegra K1 核心,相信老黄口中的 “4 GPU” 应该将集成在 CPU 中的 GPU 也算了进去。nvidiadrivepx22

光看性能其实用处并不大,一些细节更加值得我们关注:所有芯片都采用了 16nm FinFET 工艺,证明来自台积电的代工,这也是 NVIDIA 正式确认采用 16nm 新制程的第一款产品;然后就是全新的 Pascal 架构,直接跳过老本行显卡在汽车平台发布。

从这些小细节,我们就能够看出 NVIDIA 投入的技术研发能力以及精力。也让我们不得不去思考一个问题:“这样的豪赌对于 NVIDIA 来说究竟意味着什么?

为什么 NVIDIA 会选择豪赌?

想要分析这一点,我们也许需要回想一下 NVIDIA 在移动处理器上这些年曾经有过的尝试。Tegra 系列虽然性能强劲但是功耗问题迟迟不能解决,只有少数平板采用。但与此同时 GPU 上的技术优势让 NVIDIA 在显卡市场不断攻城略地。

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而人工驾驶的出现就让 NVIDIA 看到了发挥自己全部实力的曙光。就像黄仁勋在发布会上所说的那样:

“无人驾驶汽车需要三样东西:软件,超级计算机和深度学习。”

在 Google 为代表的无人驾驶汽车先行者的不断试验下,相应的环境、交通法规、应急处理等算法技术已经走向成熟。虽然他们采用什么硬件我们不得而知,但是有一点我们基本可以确认,它们能做到的,PX 2 肯定也能够做到。

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而 GPU 的先天优势也在这一刻表现出来,尤其是在图像分析,AI 算法运行方面。本身就是并行运算的 GPU 能够最大程度的模仿神经元架构,让汽车能够应付路面需要分析的各种信息。

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而且 NVIDIA 选择了能够处理的基础上更进一步,通过网络构建一个处理和学习传感器信息的闭环。在利用车载以及专业服务器硬件资源进行深度学习之后,利用成果反过来提升车载的软件算法。

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这也是目前只有 NVIDIA 才能做到的:因为 CPU 性能比 NVIDIA 强的 GPU 部分不如它;而 GPU 部分能够比肩 NVIDIA 的暂时还没有这方面的打算。

有了 Tesla 之前采用 NVIDIA DRIVE CX,以及 NVIDIA 一直以来与其他汽车厂商的紧密合作背书,NVIDIA DRIVE PX 2 已经有了成为未来无人驾驶汽车通用硬件平台的充足理由。

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题图来自 NVIDIA 提供
插图来自 NVIDIA 提供、Theverge

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