爱卡汽车|算力超过特斯拉！黑芝麻自动驾驶芯片 [爱卡汽车科技频道原创]2019年4月底

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2019年4月底，特斯拉首次举办自动驾驶开放日活动，发布了号称“具备完全自动驾驶能力”的Hardware3.0自动驾驶硬件系统。这套系统的核心是FSD（FullSelf-Driving ，完全自动驾驶）计算平台，它搭载了两块高性能芯片，算力高达144TOPS（万亿次/秒），每秒能处理2000多帧图像，而功耗仅为72W 。毫不夸张地说，它是当时世界上最强大的自动驾驶计算平台。

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汽车厂商把芯片做到行业第一，这绝对是空前的成就，也充分说明特斯拉的过人之处。意气风发的马斯克在发布会上疯狂吐槽前合作伙伴英伟达，让后者颜面扫地。英伟达虽然不满，但却无力回击。
特斯拉为何能击败英伟达？
为什么芯片行业的门外汉特斯拉能够击败行业巨头英伟达？人才自然是关键，特斯拉为了研发芯片招募了行业大神JimKeller以及一批拥有十多年经验的行业老炮。但更重要的原因是特斯拉FSD一开始就是专门为自动驾驶设计的，不需要考虑任何其他的用途，因此在效率是比英伟达基于GPU开发的Xavier自动驾驶芯片要更加高效。

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芯片的种类很多，我们最熟悉的应该是CPU中央处理器和GPU图形处理器。前者的核心数量少，但是性能强大，适合做较为复杂的工作；后者的核心数量可达数百上千个，适合处理图像或者做AI运算。针对自动驾驶领域， CPU作为主芯片显然是不太合适的， GPU能发挥处不错的性能，但是要追求更强的算力和更高的能耗比，全定制化ASIC芯片和半定制化的FPGA芯片才是目前最佳的选择。

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英伟达的GPU非常强大，在高端显卡市场一骑绝尘。但是GPU用于自动驾驶场景，在效率和能耗方面并没有优势。
ASIC（Application-SpecificIntegratedCircuit ，应用型专用集成电路）芯片是一种专用的芯片，它是针对特定算法设计的，所以其计算性能和效率都是最强的。它的缺点是无法适应算法的优化，因为算法一旦改变，芯片可能就没法使用了。
FPGA（FieldProgrammableGateArray ，现场可编程逻辑门阵列）芯片是一直可编程的半定制芯片，它虽然性能和效率比ASIC芯片略差一些，成本也较高但是胜在灵活性更强，能够适应算法的优化升级。
英伟达的Xavier自动驾驶芯片是基于GPU开发的，它在自动驾驶场景中的算力利用率不到30% 。而特斯拉FSD的芯片是一种FPGA芯片，它在自动驾驶场景中的算力利用率达到了55% 。那么ASIC芯片在自动驾驶场景中会有什么样的表现呢？
黑芝麻带来更高效率和更强算力
在2020北京车展上，国内的自动驾驶芯片公司黑芝麻智能科技发布了FAD（FullAutonomousDriving）全自动驾驶计算平台，它搭载了2颗华山二号A1000芯片，算力可达80TOPS-140TOPS 。如果采用四芯片组合的方案，其算力将达到280TOPS ，可支持L4级别的自动驾驶。

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黑芝麻FAD（FullAutonomousDriving）全自动驾驶计算平台。
黑芝麻的华山二号A1000芯片是一种ASIC芯片，有着更高的效率。所以黑芝麻FAD全自动驾驶计算平台不但在算力上追上了特斯拉FSD平台，在效率上更远远超过了后者，黑芝麻FAD平台的算力利用率达到了80% 。

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