Thor来袭,算力提升8倍,英伟达的车企统治时代来临

差不多是在17年前后,汽车行业迎来“弯道超车”的拐点,自动驾驶概念风靡一时,大量资本涌入其中,无论是老牌企业还是初创新秀,都一股脑扎进这个赛道。

经过这几年的市场检验,自动驾驶这潭深水却迟迟难以探底,随着多个品牌的自动驾驶车辆曝出事故,消费者一时人心惶惶,自动驾驶的技术力备受考验。


谁能掌控这其中的技术力,就可以做到真正领跑自动驾驶,而自动驾驶的核心技术就在于背后的芯片。


现如今的自动驾驶芯片领域,有Mobileye,高通,安霸这类以AI硬件软件架构的加速派,也有以英伟达这种基于先进制程的算力派,还有像特斯拉这类“自研派”。


在今年之前,原本最早发力的Mobileye就已经有被英伟达和地平线两面包夹的态势,在多家车企采用英伟达的Orin之后,Mobileye更显颓势。


就在9月21日英伟达的发布会上,Thor横空出世,这颗“核弹”注定要引发汽车行业格局的巨变。


先行者与后来人


Mobileye是自动驾驶领域的先行者,公司于1999年成立,公司名字的来由就是他们希望为汽车安上眼睛,主要是在汽车计算机视觉领域,协助驾驶员在驾驶过程中保护乘客的安全,并减少交通事故的发生。


过去十年,Mobileye 凭借通过芯片+感知算法的一体化方案,成为 ADAS(高级驾驶辅助系统)时代的霸主和红利收割者,甚至制定了 ADAS 主要功能的标准。


在L1~L2低级别辅助驾驶阶段,Mobileye占据统治地位。


时间来到2015年,在面向更高阶的自动驾驶市场(ADS),不同车企有着差异化智能汽车产品的诉求,Mobileye的一体化解决方案已经不能满足车企的需求。


正是在这个节点,英伟达高喊着“软硬件解耦”的口号,“算力为王”的时代拉开序幕,自此英伟达成为Mobileye最强劲的竞争对手。


2016年底,因为Mobileye主导的技术方案无法配合特斯拉的需求,特斯拉转而采用高算力的NVIDIA 芯片平台,从Mobileye的EyeQ 3切换成英伟达的Drive PX 2。

不过那时的英伟达产品还不成熟,特斯拉更换Drive PX 2之后,一度出现过AEB功能降级的问题,原因是Drive PX 2的感知算法不够成熟,特斯拉也没来得及进行算法适配,这也为之后特斯拉自研FSD埋下伏笔。


但大部分车企都难以模仿特斯拉的“自研行为”,自动驾驶领域的蛋糕还很大,英伟达一统车企似乎只是时间问题。


抢夺市场的脚步十分迅猛,2017年,英伟达发布了用于自动驾驶的Xavier 芯片。能够处理十多个车载摄像头,多个激光雷达数据。


仅隔两年,2019年英伟达推出了Orin系统级芯片,性能直接是Xavier芯片的7倍。


在这种攻势之下,英伟达逐渐占据EyeQ的原有市场,目前包括蔚来、小鹏、理想、以及奔驰、沃尔沃等车企,都开始采用英伟达Orin的方案。

Thor来袭,降维打击


就在汽车行业以为今年“Orin”开始量产,英伟达要稳扎稳打步步蚕食的时候。


老黄在9月21日的新品发布会上抛出了一颗“核弹”,新款智能汽车芯片Thor正式发布!


770亿个晶体管,单颗算力高达史无前例的2000TOPS,是原先Orin的八倍!是特斯拉FSD芯片的14倍!


正是因为算力强悍如斯,英伟达将其命名为Thor(雷神),甚至直接取代了原本在年初计划里提到的Altan SoC(1000TOPS)。


老黄说,1000拉不开差距,我们直接上2000。


事实上,这款芯片已经不能单纯地定义为“自动驾驶芯片”了,而是用一颗芯片操控整个汽车,即可同时为自动泊车、智能驾驶、车机、仪表盘、驾驶员监测等多个系统提供算力。真正实现了一颗更比六颗强!


同时,英伟达分别对CPU(Grace)、GPU(Ada Lovelace)和处理Transformer模型的引擎(Hopper)进行升级。Hopper提供了令人惊叹的Transformer引擎和Vision Transformer的快速变革,而Ada是英伟达最新的GPU产品,基于4nm工艺打造,其多实例GPU的发明将有助于车载计算资源的集中化,可将成本降低数百美元。


最终实现Thor可以同时支持ADAS系统和IVI系统,即雷神SOC一方面可以完成驾驶舱AI和信息娱乐系统,另一方面兼顾自动驾驶。


这一改变带来的优势显而易见,可以显著简化汽车EE(电子电气)架构,缓解供应限制,而另一方面,可以降低产品的布线规模,降低造成成本。


可以想象,各家车企们看到Thor之后,应该已经在考虑从L3迈进到L4的规划了。


现在第一个明确首发Thor的汽车品牌为国产吉利汽车旗下的纯电品牌——极氪。


预计在2025年芯片成功量产之后,我们就可以见证这一产品的真实效果了。


迈入L4新篇章


毫无疑问,DRIVE Thor如果顺利于2025年上车,对于汽车行业自动驾驶方向上的贡献一定是巨大的。


按照原本自动驾驶研发预想,行业是预设2025年从L3迈向L4,算力达到1000TOPS左右。


现在英伟达直接加速了这一进程,让算法追赶算力,这将让汽车智能化在未来获得更高更远的成绩,同时也会加速传统汽车产业的退场。


当然,还有一周左右就是特斯拉AI DAY,如果马斯克拿不出与之抗衡的东西的话。


那Thor这一产品的发布,就将成为英伟达统治车企的序章。


欢迎交流!!谢谢大家的喜欢!!!



#行业资讯##硬件技术#
全部评论
风靡一时
点赞 回复 分享
发布于 2022-10-19 15:50 河南

相关推荐

用微笑面对困难:985只有在应届生里面的优势是断层的在社招或者更远的工作中算是后续能力优先级
工作压力大,你会干什么?
点赞 评论 收藏
分享
HR_丸山彩同学:你的项目描述里,系统设计讲了很多:MemCube是什么、三级存储架构怎么设计、四种遗忘策略分别是什么。这些面试的时候讲没问题,但简历上不需要这么细。 简历要突出的是影响力,不是实现细节。面试官看简历的时候想知道的是「这个项目有多大价值」,不是「这个项目具体怎么实现的」。实现细节是面试时候聊的 怎么改:技术细节可以精简为一句「采用三级存储架构+四种遗忘策略」,把省出来的篇幅用来写影响力。比如:项目有没有开源?有没有写成技术博客?有没有被别人使用过? 校园经历没有任何信息量,任何人都可以写这句话,写了等于没写。更关键的是,你投的是技术岗,校园活动经历本来就不是加分项。如果非要写,必须写出具体的数字和成果。如果你没有这些数字,那就老老实实删掉 「端到端耗时缩减30-40%」要给出确切数字和绝对值。从1000ms降到600ms是降了40%,从100ms降到60ms也是降了40%,但这两个含义完全不一样。其他也是,涉及到数据,准备好证据,口径统一,面试会问 「熟练」「熟悉」「了解」混在一起用,读起来很乱。而且「了解前端需求」最好改成「具备前后端协作经验」
点赞 评论 收藏
分享
评论
3
3
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务