70万以上|英伟达是奔驰最好的选择?



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6月24日凌晨 , 英伟达(IVIDIA)创始人兼首席执行官黄仁勋与梅赛德斯-奔驰汽车集团全球总裁康林松(Ola K?llenius)共同宣布 , 两家公司将联合开发「软件定义的车辆」 , 并且从下一代奔驰车型开始 , 都将搭载英伟达的DRIVE AGX Orin计算平台 。 换句话说 , 新一代梅赛德斯-奔驰汽车的自动驾驶功能 , 将由新一代NVIDIA DRIVE平台驱动 。
而就在五天前 , 奔驰母公司戴姆勒刚刚宣布暂停与宝马在自动驾驶领域的合作 , 显然奔驰的「无缝衔接」是经过深思熟虑的 , 并不是一时冲动之举 。 那奔驰为何会转投芯片供应商英伟达的怀抱?英伟达在自动驾驶领域有何优势?
英伟达的进阶之路
在多数人眼中 , 英伟达(Nvidia Corporation) , 就是一家显卡芯片供应商 , 在消费电子的GPU(图形处理器)领域具有一定话语权 , 但其实成立于1993年的英伟达现如今在数据中心市场也有很强的竞争力 , 并在未来AI时代所需的高性能计算领域也取得了良好的先发优势 。 在全球超算500强排名中 , 有超过130多套的系统采用英伟达的GPU加速方案 。

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同时凭借敏锐的市场洞察力 , 英伟达在自动驾驶对高性能芯片需求还未成规模时 , 便迅速进入这一市场 。 现在只要提起NIVDIA的自动驾驶解决方案 , 就会让人想起其DRIVE PX系列 。 在2015年的GTC图形技术大会上 , NVIDIA展示了一台基于DRIVE PX的自动驾驶小车——Project DAVE , 具备完全的自动驾驶能力 。
DRIVE PX搭载Tegra X1处理器和10GB内存 , 能够同时处理12个200万像素摄像头每秒60帧的拍摄图像 , 并通过环境视觉计算技术和强大的深层神经网络 , 主动识别道路上的各种车辆 , 甚至还能检测前方车辆是否在开门 。 据悉 , 英伟达甚至利用Tegra处理器帮谷歌完善了无人驾驶车 , 第一代无人驾驶平台Drive PX也被用在奥迪A7上 。

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一年之后(2016年) , 英伟达又发布了更强大的DRIVE PX2平台 , 它使用的CPU计算性能比GTX Titan X显卡还要强两三倍 , 能抵得上150台Macbook笔记本 , CPU部分则是夸张的12核处理器 。 这也就很好解释为何它一发布 , 特斯拉就宣布新的车型将搭载DRIVE PX2为其Autopilot 2和2.5系统提供支持 , 而沃尔沃开测的XC90自动驾驶汽车搭载的也是Drive PX 2平台 。
但是Drive PX2也有其弊端 , 功耗高达250W , 对于电动汽车来说 , 不仅会影响电池寿命 , 还会使行驶里程降低 , 再加上其推理学习能力也并不出色 。 也许这也是最终导致特斯拉开始自己动手研发图形处理和AI芯片的原因之一 。 但即便是特斯拉也直到去年才开始使用自主研发的HW3 FSD计算机 , 不过特斯拉仍然在一些数据中心使用英伟达的硬件进行图像处理 。
有漏洞那就完善它 , 这是英伟达的一贯作风 。 在2018年的CES展上 , 英伟达发布了全球首个自动机器处理器DRIVE Xavier , 也就是所谓的车规级SoC芯片 。 Xavier拥有超过 90 亿个晶体管 , 可提供更高的处理能力 , 每秒可运行30万亿次计算 , 运行功率更低 , 功耗仅为30W 。 百度在2017年发布的Apollo自动驾驶平台采用的便是DRIVE Xavier;最近上市的小鹏 P7 上也搭载了其与德赛西威联合开发的基于英伟达Xavier的自动驾驶域控制器 IPU 03 。
2019年年底 , 英伟达又发布了用于自动驾驶和机器人的软件定义平台——NVIDIA DRIVE AGX Orin , 该平台内置全新Orin系统级芯片 , 由170亿个晶体管组成 , 每秒可运行200万亿次计算 , 几乎是英伟达上一代Xavier系统级芯片性能的7倍 。 Orin可处理在自动驾驶汽车和机器人中同时运行的大量应用和深度神经网络 , 系统安全标准也达到了ISO 26262 中的ASIL-D等级 。分页标题
更适合奔驰的选择
作为一个开放的软件定义平台 , DRIVE AGX Orin能够赋力从L2级到L5级完全自动驾驶汽车开发的兼容架构平台 , 帮助OEM开发大型复杂的软件产品系列 。 同时由于Orin和Xavier均可通过开放的CUDA、TensorRT API及各类库进行编程 , 因此开发者能够在一次性投资后使用跨多代的产品 。

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单从这一方面来看 , 车企们应该会更偏向于选择英伟达而不是全球最大的ADAS系统供应商Mobileye(已被英特尔收购) , 毕竟Mobileye 的芯片与其算法是紧密耦合打包出售的 , 车企的自主权很小 , 若想用自行开发的算法几乎不太可能 , 英伟达显然要更开放些 。 当然 , 事件都有两面性 , 车企们要想使用英伟达的芯片 , 那就必须支付高昂的入会费和联合开发费用 , 这可不是一般车企承受得了的 。 据说 , 小鹏汽车和和德赛西威为了开发 P7 上的自动驾驶域控制器 , 向英伟达支付了近 8 位数美金的会员费 。
【70万以上|英伟达是奔驰最好的选择?】不过对于财大气粗的戴姆勒来说 , 这都不是问题 。 况且英伟达和奔驰合作的新一代DRIVE AGX Orin计算平台还可支持OTA , 也就意味着 , 2024年后奔驰车主即使在购买车辆数月甚至数年后 , 依然能享受最新的驾驶辅助系统服务 。

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另外 , 在与奔驰达成合作之前 , 宝马与Mobileye就已经基于EyeQ系列芯片开始研发自动驾驶了 , 并且还组建了一个自动驾驶同盟 。 奔驰与宝马合作后 , 奔驰需要使用Mobileye的芯片来构建关键的自动驾驶计算单元 , 显然这并不是奔驰想要的 。
从公开信息可知 , Mobileye规划的下一代自动驾驶芯片EyeQ 5 , 其算力为24TOPS(每秒运算24万亿次) , 而英伟达的Orin , 算力则高达200TOPS(每秒运算200万亿次) 。 再加上前文所说的 , 相比Mobileye的封闭(尽管承诺EyeQ 5将会更加开放) , 英伟达自动驾驶构建的Drive AGX软件平台走的是一条开放的道路 , 可以支持车厂在其计算平台上自主进行算法开发 。
也许奔驰与宝马的分手 , 在如今的局面下便发展成了必然 。 因为奔驰与宝马的合作并不能做到有利的取长补短 , 它们在自动驾驶使用平台上也无法达成共识 。
赢得认可的同时加固护城河
相比奔驰的深谋远虑 , 国内企业似乎要激进的多 , 这并非贬义 。 去年年底 , 在英伟达公司首次推出DRIVE AGX Orin平台时 , 英伟达就宣布 , 滴滴出行计划使用英伟达GPU和AI技术开发自动驾驶和云计算解决方案 。

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滴滴计划使用数据中心的GPU来训练机器学习算法 , 并使用NVIDIA DRIVE平台对四级自动驾驶车辆进行推理 。 还将在滴滴云中部署英伟达AI , 在交通和监控应用等内部应用中使用英伟达技术 。 此外公司还推出了用于云渲染、计算和游戏的虚拟GPU云服务器 。
目前英伟达已成功推出了Drive PX、Drive AGX Xavier、Drive Orin三代产品 , 而这些高性能计算平台 , 在国内也收获了不少明星客户 , 除滴滴外 , Pony.ai、文远知行、AutoX 在内的 Robotaxi 运营商也都采用了英伟达的自动驾驶计算平台 。 可以说 , 英伟达在自动驾驶领域的热度虽然完全不及车企或相关科技公司 , 但它的产品其实早已销售给了这些头部企业 , 属于闷声发大财的主 。

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当然在GPU硬件方面 , 英伟达也在不断巩固、增强固有优势 。 2019年 , 英伟达收购了成立于1999年的Mellanox公司 , 该公司是全球数据中心端到端连接解决方案的领先供应商 , 其领先的InfiniBand互联方案是超算系统的核心组件 , 速度远超其它技术 , 占统治地位 。 也就是说 , 英伟达通过收购Mellanox公司 , 弥补了其在数据中心低延迟互联及网络方面的欠缺 , 不仅具备了超高的服务器计算能力 , 同时也具备了超快的服务器连接速度 。分页标题
毫无疑问 , 通过这些年的发展 , 如今的英伟达已经不能简单的用显卡供应商来形容了 , 那么我们该如何定义它?黄仁勋曾说过 , 英伟达是一家 AI 公司 , 更强调英伟达是一家软件公司 , 和苹果类似 , 通过售卖硬件盈利的软件公司 。