自動駕駛在英偉達商業(yè)版圖中的地位愈發(fā)重要。

北京時間9月20日晚間，GTC秋季大會主題演講中，英偉達創(chuàng)始人黃仁勛在介紹每項技術(shù)、產(chǎn)品時，幾乎都會帶上自動駕駛，而到了專屬自動駕駛的環(huán)節(jié)，更是把場面推向了高潮——

他宣布：“Atlan不再是第一了……它將被Thor（雷神）取代”。后者的吞吐量是Atlan的兩倍，交付性能也是Atlan的兩倍以上。

Atlan于2021年的GTC大會上發(fā)布，單顆算力達到1000TOPS。按照英偉達原本規(guī)劃，Atlan將于2023年向開發(fā)者提供樣品，并于2025年大規(guī)模量產(chǎn)上車。

如今來看，DRIVE Thor顯然要取代Atlan，成為DRIVE Orin的后續(xù)產(chǎn)品，于2025年投入生產(chǎn)。目前Orin正在生產(chǎn)中，可提供254 TOPS算力。

這也意味著，Atlan還未上市就面臨自我淘汰，英偉達不虧是芯片領(lǐng)域的“卷王”。

01

Thor戰(zhàn)力值拉滿，算力達2000 TOPS

早在2015年，英偉達即推出了NVIDIA Drive系列平臺，賦能自動駕駛生態(tài)。并在CES 2015上推出了基于英偉達Maxwell GPU架構(gòu)的第一代平臺：搭載1顆Tegra X1的DRIVE CX，主要面向數(shù)字座艙；以及搭載2顆Tegra X1的DRIVE PX，主要面向自動駕駛。

此后幾乎每年英偉達都要更新一至兩次Drive平臺，每隔兩年發(fā)布一款車規(guī)級SoC芯片，且不斷拉升算力水平。

2020年，Xavier芯片算力為30 TOPS，2022年量產(chǎn)上車的Orin算力一躍至254 TOPS。

而Thor，則直接將戰(zhàn)力值拉滿：這顆SoC芯片內(nèi)部擁有770億個晶體管，以此可實現(xiàn)2000 TOPS的AI算力，或者是2000 TFLOPs。

Δ 英偉達自動駕駛芯片參數(shù)不斷提升

憑借強大的性能參數(shù)，Thor已經(jīng)不僅局限于“小小的”自動駕駛芯片，而是明確表示：為汽車的中央計算架構(gòu)而生。

“Grace（CPU）、Hopper（處理Transformer模型引擎）和Ada Lovelace（GPU）?！秉S仁勛稱，Thor性能指標的實現(xiàn)，主要依靠這三個因素。

在黃仁勛看來，Hopper架構(gòu)的transformer深度神經(jīng)網(wǎng)絡引擎，以及vision transformer的快速變革都至關(guān)重要，必須納入到下一代的機器人處理器，而Ada中多實例GPU的發(fā)明，將有助于車載計算資源的集中化，可將成本降低數(shù)百美元。

Grace則擁有非常出色的單線程性能。據(jù)悉，英偉達首款數(shù)據(jù)中心CPU Grace是以美國海軍少將、計算機編程先驅(qū)Grace Hopper的名字命名。它是一款高度專用型處理器，主要面向大型數(shù)據(jù)密集型HPC和AI應用。

黃仁勛稱，以往，所有的并行處理算法都由GPU卸載和加速，因此其余的工作負載往往受到單線程限制，而Grace可以彌補。“基于以上的基礎(chǔ)，NVIDIA工程師竭力打造了Thor?！?/p>

據(jù)介紹，DRIVE Thor是第一個集成推理轉(zhuǎn)換器引擎的AV平臺，這是NVIDIA GPU中張量核心的新組件。借助該引擎，DRIVE Thor可以將Transformer深度神經(jīng)網(wǎng)絡的推理性能提高多達9倍，這對于支持與自動駕駛相關(guān)的大量復雜Al工作負載至關(guān)重要。

Δ 英偉達Thor擁有強大性能

DRIVE Thor的另一個優(yōu)勢是其8位浮點（FP8））功能。通常，當從32位FP數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)格式時，開發(fā)人員會失去神經(jīng)網(wǎng)絡的準確性。DRIVE Thor具有2000 teraflops 的FP8精度，允許在不犧牲精度的情況下過渡到8位。

吉利旗下的汽車制造商ZEEKR宣布將在其集中式車載計算機上集成DRIVE Thor，用于下一代智能電動汽車，將于2025年初開始生產(chǎn)。

目前，ZEEKR旗下車型極氪001采用的是Mobileye EyeQ5芯片，它也是全球首發(fā) Mobileye EyeQ5的車型。

02

可被配置為多種模式，Thor想要統(tǒng)治一切

Thor的誕生，不僅是對算力、性能的提升，黃仁勛還希望顛覆現(xiàn)有智能汽車芯片架構(gòu)。

當下，汽車的停車、主動安全、駕駛員監(jiān)控、攝像頭鏡像、集群和信息娛樂均由不同的計算設備控制。黃仁勛稱，在未來，上述功能將不再由單獨的計算設備控制，而是由在Thor上運行的，并隨時間推移不斷改進的軟件所提供。

這意味著，Thor可被配置為多種模式，可以將其2000 TOPS和2000 TFLOPs全部用于自動駕駛工作流；也可以將其配置為將一部分用于駕駛艙AI和信息娛樂，一部分用于輔助駕駛。

“Thor的多計算域隔離允許并發(fā)的、對時間敏感的多進程無中斷運行，你可以再一臺計算機上同時運行Linux、QNX和Android。”黃仁勛稱，Thor集中了眾多計算資源，不僅降低了成本和功耗，同時還實現(xiàn)了功能的飛躍。

Δ 英偉達Thor可被配置為多種模式

用一顆大算力芯片解決所有問題，不止是英偉達獨有念頭。此前地平線創(chuàng)始人余凱也曾表示，征程5發(fā)布后，未來智能駕駛和智能交互會合在一個芯片上計算。

不過，有觀點認為，這并不是一件容易的事。智能座艙和智能駕駛架構(gòu)是兩套完全不同的體系，訴求也完全不同。

對于智能座艙架構(gòu)來說，其上層軟件（底層軟件是芯片廠商或第三方來負責），如安卓、黑莓，或者蘋果、特斯拉訴求是開放、開源、迭代快，甚至底層代碼都向開發(fā)者打開，這樣才能夠吸引更多的軟件開發(fā)者。

而ADAS邏輯訴求正好相反，它需要足夠閉合。ADAS的邏輯思路非常簡單，主要是加速、減速、直行、拐彎等指令。需要足夠閉合以保證誰都進不來，確保高度安全。

與此同時，智能座艙和智能駕駛對芯片算力本身需求也是不同的。前者只需要考慮CPU算力和散熱，后者指標訴求要復雜的多，要看CPU、GPU和NPU。

發(fā)展方向不同、考核指標不同，導致盡管有一些車企考慮跨域融合，但目前大多數(shù)車企下兩代產(chǎn)品依然選擇兩個架構(gòu)、兩個芯片。

不過，如果Thor真的能做到“物美價廉”，一顆芯片統(tǒng)治一切并非不可能。

03

打造端到端平臺，大幅提升仿真能力

“構(gòu)建機器人計算設備需要兩類計算資源?！秉S仁勛進一步介紹稱，一類是位于數(shù)據(jù)中心的AI工廠，主要用于數(shù)據(jù)處理、訓練AI模型、數(shù)字孿生模擬以及繪制世界地圖；另一類是汽車內(nèi)的AI計算設備，通過處理傳感器數(shù)據(jù)以感知環(huán)境，躲避障礙物，以及駕駛汽車前往目的地。

NVIDIA DRIVE是一個面向自動駕駛汽車開發(fā)和部署的端到端的平臺。在開發(fā)方面，DRIVE包括Replicator合成數(shù)據(jù)生成、NVIDIA AI基礎(chǔ)設施、DRIVE Sim和DRIVE Map；在部署方面，DRIVE包括全棧駕駛和車內(nèi)AI應用、AI計算機和Hyperion自動駕駛汽車參考架構(gòu)。

隨后，黃仁勛展示了NVIDIA DRIVE平臺上的新功能：由NVIDIA研究部門推出的名為Neural Reconstruction Engine的AI工作流，現(xiàn)在已經(jīng)成為DRIVE Sim的一項主要功能。

Δ NVIDIA DRIVE平臺

“創(chuàng)建模擬場景耗時費力，而且難以擴展。因此，英偉達的研究人員開發(fā)了一個AI工作流，可根據(jù)記錄的傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)建3D場景?！逼浣榻B稱，在將3D場景導入到DRIVE Sim后，可通過人工創(chuàng)建的內(nèi)容或AI生成的內(nèi)容對其進行增強。這個視頻到3D幾何圖形的工作流，可以在NVIDIA OVX系統(tǒng)上運行，使英偉達能夠在全球范圍內(nèi)創(chuàng)建模擬場景。

“從最開始到車隊運營，DRIVE Sim在構(gòu)建駕駛系統(tǒng)方面發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，它是CI／CD持續(xù)集成／持續(xù)部署過程中不可或缺的一部分?！秉S仁勛稱，DRIVE Sim的其中一項重要功能是硬件在環(huán)，這意味著允許在AI工廠中運行整個車載軟件棧。

AI車載計算機并不知道它實際上是在模擬環(huán)境中，既不在車內(nèi)，也不在道路上行駛。支持硬件在環(huán)的DRIVE Sim還可以模擬車內(nèi)環(huán)境。

未來的汽車不僅會有簡單的儀表板，還有將數(shù)字設計和物理設計相結(jié)合的環(huán)繞顯示屏。汽車設計師、軟件工程師和電子工程師可以在DRIVE Sim中開展協(xié)作。同時運行所有的實際計算機和軟件棧。據(jù)稱，DRIVE Sim將成為他們的虛擬設計工作室。

“我們正在擴展NVIDIA DRIVE Sim平臺，憑借完整的硬件在環(huán)支持，創(chuàng)建汽車內(nèi)部的數(shù)字孿生。NVIDIA Omniverse平臺將這一切融合在一起。設計師和工程師可以并肩工作，在造就真正的汽車之前完美集成物理設計與數(shù)字接口?！?/p>

DRIVE Sim基于Omniverse構(gòu)建，將加速新型AI駕駛艙和車載信息娛樂系統(tǒng)的開發(fā)，并通過在未來汽車的數(shù)字孿生中測試這些系統(tǒng)來提高可用性。

Omniverse是NVIDIA提出的虛擬世界仿真引擎。根據(jù)此前介紹，Omniverse的世界在物理上是精確的，遵循物理學定律，可以在宏大的尺度上運行，可復制，能將設計師與觀眾， AI與機器人聯(lián)系到一起。

正如Tensorflow以及Pytorch是當前AI軟件中不可或缺的計算框架，NVIDIA希望將Omniverse打造成為機器人時代的至關(guān)重要的一環(huán)，迎來AI的下一波浪潮。

此次活動中，英偉達也宣布推出Omniverse云服務，用于構(gòu)建和操作工業(yè)元宇宙應用程序。

04

汽車和機器人業(yè)務正成為英偉達新增長引擎

“安全是機器人開發(fā)的重中之重?！痹谧詣玉{駛環(huán)節(jié)最后，黃仁勛表示，構(gòu)建機器人系統(tǒng)需要組建兩個計算機系統(tǒng)，數(shù)據(jù)中心的AI工廠和車載AI計算機。從數(shù)據(jù)中心到汽車內(nèi)部，英偉達的系統(tǒng)全面采用了安全架構(gòu)、設計和方法。

截止目前，英偉達在安全系統(tǒng)和流程方面，研發(fā)已經(jīng)投入1．5萬人工年，對500萬行代碼進行安全評估。“我們致力于采用端到端安全方法，并將其從AI工廠擴展至車隊。

重投入背后，是出于對未來市場的判斷。

美東時間8月24日盤后，英偉達正式發(fā)布截至2022年7月31日的 2Q23 財報。與兩周前英偉達公布的財務預警信息一致，營收、毛利、凈利均大幅下滑。而汽車和機器人業(yè)務二季度收入為2．2億美元，同比增長45％，成為少有亮色。

彼時，黃仁勛再次重申，“汽車正在成為一個科技行業(yè)，并有望成為我們下一個價值10億美元的業(yè)務?！?/p>

顯然，汽車和機器人業(yè)務，與數(shù)據(jù)中心業(yè)務一樣，正成為英偉達的新增長引擎。而隨著英偉達在自動駕駛芯片領(lǐng)域的持續(xù)耕耘，其已經(jīng)取得了階段較量的勝利，截止目前，Orin已經(jīng)被40多家汽車、卡車、無人駕駛出租車和穿梭巴士的制造公司選擇使用。

至于英偉達能否笑到最后，Thor登場后或許給出答案。

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