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反擊Tesla自駕晶片 NVIDIA強調開放平台重要性

文‧侯冠州 發布日期:2019/05/06 關鍵字:特斯拉Xavier SoCDRIVE AGX PegasusFSD自動駕駛ADAS

電動車龍頭特斯拉(Tesla)日前宣布推出自行研發的Full Self-Driving(FSD)自駕車晶片,採用雙處理器晶片設計,並且以Samsung的14nm FinFET製程生產。在發布全新自駕車晶片的同時,特斯拉也將旗下產品與NVIDIA相比較,強調其自行設計的晶片,相對於NVIDIA產品的運算能力有明顯的進步;對此,NVIDIA則於近日回擊,認為特斯拉的比較並不「準確」,且強調NVIDIA的自駕車平台不僅具備高性能AI,同時還有擁有「開放性」。

NVIDIA自主機器(Autonomous Machines)部門副總裁Rob Csongor表示,不可否認的,特斯拉正在提高自動駕駛汽車的生產標準。首先,特斯拉採用雙AI處理晶片,每個晶片包含CPU、GPU和深度學習加速器(Deep-learning Accelerators),運算能力可達144 TOPS,能夠從各種環繞攝影機、雷達、超音波以及深度神經網路演算法中收集數據。另外,特斯拉也強調他們將持續開發下一代自駕車晶片,以達到比144 TOPS更高的演算效能。

Csongor指出,特斯拉不斷重申,自動駕駛汽車是提升駕駛安全性、效率和便利性的關鍵,同時也是汽車產業的未來,因此需要非凡的運算效能。這跟NVIDIA的觀點相同,這也是我們之前設計和製造NVIDIA Xavier SoC的原因。Xavier具備可編程CPU、GPU和深度學習加速器,數據處理速度為30 TOPS。

同時,因應自駕車高運算需求,NVIDIA也具有雙晶片解決方案「DRIVE AGX Pegasus」,將Xavier搭配GPU,使單一處理器運算效能提升至160 TOPS;而將兩個處理器整合至同一平台,數據處理效能便高達320 TOPS。

Csongor認為,高速運算是發展自動駕駛汽車的關鍵,特斯拉和NVIDIA皆朝此一方向發展;不過,特斯拉將其FSD自駕車晶片與Xavier相比較是不準確的。因為FSD自駕車晶片是雙晶片解決方案,而Xavier則是單晶片,兩者的基準不相同。若要比較的話,應該和DRIVE AGX Pegasus相比,而DRIVE AGX Pegasus的320 TOPS運算效能則遠高於特斯拉FSD自駕車晶片的144 TOPS。

Csongor進一步說明,另外,NVIDIA Xavier SoC主要應用為Level 2(或Level 2+)的自動駕駛輔助系統(ADAS),而非完全的自動駕駛,因自動駕駛需要更強大的運算效能。同時,特斯拉在簡報中也誤植了Xavier SoC的數據,Xavier可提供30 TOPS的運算,但特斯拉的數據卻顯示21 TOPS。

Csongor強調,無用置疑地,特斯拉開發高性能晶片,提升自駕車運算水準是正確的做法,這是未來的方向。不過,NVIDIA的平台除了高運算效能外,更重要的是具備「開放性」,可供業界發展,讓汽車製造商都能提供高性能的自駕車;而Tesla處理器目前只有它們自己使用。

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