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※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2019-04-28 20:49:20
看板 car
作者 Scape (缺鈣缺很大)
標題 [分享] Nvidia: Tesla 提高了自駕車製造商的門檻
時間 Fri Apr 26 08:47:43 2019


來源:http://bit.ly/2DyEddv
Tesla Raises the Bar for Self-Driving Carmakers | The Official NVIDIA Blog
[圖]
In unveiling the specs of his new self-driving car computer at this week’s Tesla Autonomy Day investor event, Elon Musk made several things very clear ...

 

Tesla Raises the Bar for Self-Driving Carmakers

In unveiling the specs of his new self-driving car computer at this week’s
Tesla Autonomy Day investor event, Elon Musk made several things very clear
to the world.

Tesla 在本周面向投資人的"Tesla Autonomy Day" 上發布了其新自駕車電腦的
規格。同時,Elon Musk 也在活動上向世界傳遞出了幾條非常清楚的訊息。

First, Tesla is raising the bar for all other carmakers.

首先,Tesla 正在提高所有其他汽車製造商的門檻。

Second, Tesla’s self-driving cars will be powered by a computer based on two
of its new AI chips, each equipped with a CPU, GPU, and deep-learning
accelerators. The computer delivers 144 trillion operations per second
(TOPS), enabling it to collect data from a range of surround cameras, radars
and ultrasonics and power deep neural network algorithms.

其次,Tesla 的自動駕駛車將由一台基於兩顆全新AI 晶片的電腦所驅動,每顆
晶片都配備了CPU、GPU 以及深度學習加速器。該電腦運算能力每秒可達到144

TOPS,這使其能夠從一系列的環繞鏡頭、雷達和超音波雷達中收集數據,同時驅

動深度神經網路算法。

Third, Tesla is working on a next-generation chip, which says 144 TOPS isn’t
enough.

第三,Tesla 正在研發下一代晶片,這表示144 TOPS 的運算能力是不夠的。

At NVIDIA, we have long believed in the vision Tesla reiterated: self-driving
cars require computers with extraordinary capabilities.

NVIDIA 長期以來一直相信Tesla 不斷重申的願景:自動駕駛車輛需要性能卓越
的電腦。

Which is exactly why we designed and built the NVIDIA Xavier SoC several
years ago. The Xavier processor features a programmable CPU, GPU and deep
learning accelerators, delivering 30 TOPs. We built a computer called DRIVE
AGX Pegasus based on a two chip solution, pairing Xavier with a powerful GPU
to deliver 160 TOPS, and then put two sets of them on the computer, to
deliver a total of 320 TOPS.

這也正是幾年前我們設計並製造NVIDIA Xavier SoC 晶片的初衷。NVIDIA Xavier
處理器具有可編程的CPU、GPU 以及深度學習加速器,可提供30 TOPS 的運算能
力。我們還打造了一個名為DRIVE AGX Pegasus 的電腦。DRIVE AGX Pegasus基
於雙晶片解決方案,一個Xavier 搭配一個強大的獨立GPU,可以提供160 TOPS的
運算能力,將兩組這樣的晶片裝載到一台電腦中,可實現總共320 TOPS 的運算
能力。


And as we announced a year ago, we’re not sitting still. Our next-generation
processor Orin is coming.

如同一年前所宣布的那樣,我們未曾止步。新一代處理器–Orin 即將到來。


That’s why NVIDIA is the standard Musk compares Tesla to—we’re the only
other company framing this problem in terms of trillions of operations per
second, or TOPS.

這也是為什麼Musk 將NVIDIA作為與Tesla 比較的參考基準 — 我們是唯一一間
除Tesla 之外提供每秒數兆次級運算(或稱TOPS)作為解決方案的公司。

But while we agree with him on the big picture—that this is a challenge that
can only be tackled with supercomputer-class systems—there are a few
inaccuracies in Tesla’s Autonomy Day presentation that we need to correct.

儘管我們同意他所描述的自動駕駛發展藍圖,即我們面臨著一個只能用超級電腦
級的系統來應對挑戰的未來,但我們依然需要對一些Tesla Autonomy Day 中不
準確的介紹進行更正。


It’s not useful to compare the performance of Tesla’s two-chip Full Self
Driving computer against NVIDIA’s single-chip driver assistance system. Tesla
’s two-chip FSD computer at 144 TOPs would compare against the NVIDIA DRIVE
AGX Pegasus computer which runs at 320 TOPS for AI perception, localization
and path planning.

拿Tesla 的雙晶片全自動駕駛電腦與NVIDIA 的單晶片駕駛輔助系統進行性能對
比是沒有意義的。運算能力達到144 TOPS 的Tesla 的雙晶片FSD 電腦應與能在
AI 感知、定位以及路徑規劃方面提供320 TOPS 的NVIDIA DRIVE AGX Pegasus
進行比較。


Additionally, while Xavier delivers 30 TOPS of processing, Tesla erroneously
stated that it delivers 21 TOPS. Moreover, a system with a single Xavier
processor is designed for assisted driving AutoPilot features, not full
self-driving. Self-driving, as Tesla asserts, requires a good deal more
compute.

此外,Xavier 擁有30 TOPS 的運算能力,但Tesla 錯誤地宣稱它只擁有21 TOPS
的處理性能。而且,使用單個Xavier 處理器的系統是針對輔助駕駛AutoPilot
的特點設計的,而不是為了全自動駕駛而設計。正如Tesla 所說,自動駕駛需要
更大量的計算。

Tesla, however, has the most important issue fully right: Self-driving cars—
which are key to new levels of safety, efficiency, and convenience—are the
future of the industry. And they require massive amounts of computing
performance.

然而,Tesla 在最重要問題上的看法是完全正確的:自動駕駛車輛是提高安全、
效率和便利性的關鍵所在,也是整個行業的未來。而做到這些需要大量的運算能
力。


Indeed Tesla sees this approach as so important to the industry’s future
that it’s building its future around it. This is the way forward. Every
other automaker will need to deliver this level of performance.

事實上,Tesla 認為強大的運算能力對自動駕駛行業的發展未來十分重要,這也
成為了Tesla 未來發展的核心。這是發展向前的方向。每個汽車製造商都應該提
供這種水平的性能。


There are only two places where you can get that AI computing horsepower:
NVIDIA and Tesla.

如果你想獲得強大的AI 計算性能,只有兩種選擇:NVIDIA和Tesla。

And only one of these is an open platform that’s available for the industry
to build on.

但兩者之中只有一個能夠提供可供整個行業使用的開放平台。

=============================================================================

這篇文章是Tesla 在發佈其FSD 電腦後沒幾個小時Nvidia 就公佈的文章,在捧
Tesla 的同時也不忘糾錯,最後順便還強調一下只有他們有在賣跟Tesla 同級的
自動駕駛電腦(不跟我們買你就自己開發吧 XD)。


從這篇文章大概就能看出大約需要怎麼樣的能力才足夠供給全自動駕駛車輛來做
運算。不過Nvidia 也還是省去了自己的缺點不說。首先是他們有320 TOPS 運算
能力的Pegasus 還在開發當中,可能至少還要1~2 年才能提供成品。其次就是功
耗太高,TDP 500W。而Tesla 在設計之初就將功耗考慮進去,目標是要做到小於

100W,最後的成果是72W。這就跟當初Google 在發展深度學習時放棄以GPU 為主,

自行研發TPU 一樣,能耗是一個很重要的關鍵,有興趣可以參考以下的文章:

僅需1/5成本:TPU是如何超越GPU,成為深度學習首選處理器的
http://bit.ly/2UWKF8L

Google 研發了一塊晶片,省下建資料中心的錢還推動機器學習的發展
http://bit.ly/2DAAXyd
Google 研發了一塊晶片,省下建資料中心的錢還推動機器學習的發展 | TechNews 科技新報
[圖]
Google 所提供的網路服務可能是地球上最大的電腦網路,這套網路擁有 15 個倉庫大小的資料中心,並分布在 4 塊大陸上。 你可能覺得這個網路已經夠強大,日常使用 Google 自家的各種服務完全沒有問題,但 Google 並不這麼認為,Google 的工程師們也不這麼想,他們擔心這... ...

 

同時Elon 也提到,全自動駕駛每英里的電耗是250W,若以平均時速30 km/h 來
計算,那大約是每小時要耗費約4.69度電,而若不用72W 的Tesla FSD 電腦改用
500W 的Pegasus,等於每小時要再額外花費約0.43度電,這相當於整體功耗多了
8.67%,關於功耗這問題就是Nvidia 沒有提的,他們還沒解決。

另外成本也是一個重點,Tesla 在設計之初就決定了要兼顧性能、功耗、與成本,
最後做出的成果也是性能比起以前Nvidia 提供的Drive PX 2 要好上一個數量級,
同時成本只有Drive PX 2 的80%。


╭────────────┬────┬────┬───╮
│                        │晶片數量│運算性能│功耗  │
├────────────┼────┼────┼───┤
│Tesla FSD Computer      │      2 │144 TOPS│  72 W│
│Drive PX 2(Tesla HW 2.5)│      3 │ 12 TOPS│  60 W│
│Drive PX Xavier         │      1 │ 30 TOPS│  30 W│
│Drive PX Pegasus        │      4 │320 TOPS│ 500 W│
╰────────────┴────┴────┴───╯

Tesla FSD Computer,兩顆自研的SoC 晶片,功耗72W:
https://i.imgur.com/60khZxi.jpg
[圖]
 

Drive PX 2,兩顆Parker SoC 晶片 + 兩顆輔助Pascal GPU,功耗250W:
https://i.imgur.com/aaZj5db.jpg
[圖]
 

基於Drive PX 2 所訂製的Tesla HW 2.5,兩顆SoC 晶片 + 一顆輔助GPU,功耗60W:
https://i.imgur.com/4L5wnkN.png
[圖]
 

Drive PX Xavier,單顆SoC 晶片,功耗30W:
https://i.imgur.com/oOhaAw0.jpg
[圖]
 

Drive PX Pegasus,兩顆Xavier SoC 晶片 + 兩顆GPU,功耗500W:
https://i.imgur.com/sinVMOh.jpg
[圖]
 

https://i.imgur.com/OXuzhcU.jpg
[圖]
 

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Elon Musk vs Mark Zuckerberg
https://youtu.be/a2GVxYfKSxA

中文字幕:
https://www.bilibili.com/video/av37804239/

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lucky945: 特黑:NVIDIA是車主嗎 沒買的話就閉嘴1F 04/26 08:53
fit: 馬斯克自己有買特斯拉嗎? 出門會搭SpaceX嗎? 沒有的話就閉嘴2F 04/26 08:58
jason0330: 讚讚 買了買了 一桶漿糊3F 04/26 09:04
iamspy: tesla如果出顯卡...4F 04/26 09:18
somedayborn: 這表示想做自駕車就來買我家晶片,除非你想跟Tesla一5F 04/26 09:21
somedayborn: 樣自己搞!話說傳統車廠可能連軟體開發都很頭痛了...
somedayborn: 哪來精力再搞晶片設計!
DYE: 傳統車廠分工很細 燈有專門燈廠 變速箱也有專做變速箱的8F 04/26 09:29
Gayu: 馬斯克有好幾台特斯拉啊,其中一台飛上太空惹9F 04/26 09:29
DYE: 一般消費者看到的是最終端的車品牌 背後是一大票供應商10F 04/26 09:30
suntex01: 相信功耗對nvidia不會是大問題.功耗有一部分跟制程有關11F 04/26 09:34
Killercat: 老實講NV這發言稿挺大氣的 感覺還滿信心十足的12F 04/26 09:39
kazami: 這意味著即便是TESLA最後做出了FSD,現行車種都無法負擔13F 04/26 09:51
DYE: 翻譯 : 來買我的晶片  不然別想賣贏特斯拉14F 04/26 09:53
tphua: 感覺skynet已經成型了XD15F 04/26 09:56
bla: 把所有晶片規格列出來之後,就能了解Tesla為什麼要自製晶片了16F 04/26 09:56
bla: ,NV的產品組合實在是很有事= =
orange0319: 看這市場是會變成像是安桌打蘋果那樣還是nv打amd那樣18F 04/26 10:10
orange0319: 就拭目以待
omegaw: NV的功耗一直沒好過,之前也是這樣才會退出手機市場20F 04/26 10:13
JEON: 股價跌到不行..... tesla加油啊......21F 04/26 10:16
dslite: NV本來就不是靠自駕吃穿的 騙股價而已22F 04/26 10:44
Beakhsu: MUSK的MS是訂製品,前後馬達加起來超過1000馬力23F 04/26 10:48

Beak 大講的這事我第一次聽說,超過1000馬力! 哇

一般S P100D 記得前後加起來才700多
※ 編輯: Scape (1.34.252.81), 04/26/2019 10:55:09
Beakhsu: 北美的計師透露的,但是他也說,那台很難開,所以沒量產24F 04/26 11:03
Beakhsu: 更正:技師
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Ekmund: 拿來training或放到某些DC可以 但裝到終端產品上
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