性能7倍于前代的自动驾驶计算单元Orin已亮相

（文章来源：BAO爱车工作室）

科技成果的达成往往不是一蹴而就，就像电脑游戏中的"科技树"，需要一步一个脚印逐个达成，最终积累成一个里程碑式的结果。不过，往往促成意想不到大成就的，是研发过程中不经意的一小步。例如汽车轮胎中的硫化橡胶，来源于帆布鞋的硫化大底，汽车风挡用的不会碎片飞溅的钢化玻璃则来源于防毒面具中眼部的夹层玻璃。而自动驾驶的计算单元芯片，溯源于电脑显卡的GPU。

GTC大会名字的全称是GPU Technology Conference，GPU技术大会，而GPU的全称是Graphics Processing Unit，也就是图形处理单元的简写。CPU像一名非常能干的教授，单兵作战能力很强， 给他任何难题他都能解决的很好。而GPU则是一群具备简单计算能力的学生，虽然单兵作战能力不强，但是可以快速处理大量简单的工作。由于3D显示技术的发展，电脑需要计算大量的像素内容，虽然单个像素的计算并不复杂，但如果让CPU挨个处理上百万个像素，一方面大材小用， 一方面也比较耗时，效率不高。教授处理有难度单任务的能力是碾压学生的，但是对于没那么复杂的任务，还是顶不住人多，这时，GPU的先天优势得以显现。

随着时代的发展，人们发现GPU处理数量繁多简单任务的能力，不仅可以用于显卡，也可用于具有极高的可预测性和大量相似的运算以及高延迟、高吞吐的架构运算。例如自动驾驶中涉及到的数据融合以及行为预测就是其中之一。进而GPU成为了汽车自动驾驶与车载信息娱乐领域核心的处理单元。

每次的GTC大会，都少不了重磅硬件的发布。全新一代专攻自动驾驶的SoC芯片被命名为Orin，并在大会上正式发布。在这里先解释一下SoC的含义。与纯电动汽车中State Of Charge（充电状态）不同，这里的三个字母是System-on-a-Chip的缩写。可被翻译为系统级芯片，或片上系统。如果说中央处理器(CPU)是大脑,那么SoC就是包括大脑、心脏、眼睛和手的复杂系统。

Orin平台内置的芯片由170 亿个晶体管组成，由英伟达团队耗时四年打造。Orin SoC 集成了英伟达新一代GPU 架构和Arm Hercules CPU 内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，每秒可运行200 万亿次计算，几乎是英伟达上一代Xavier 芯片性能的7 倍，Xavier每秒可运行30万亿次计算。这款芯片计划于2022年开始量产上市。

其实，早在2018 年CES展上，英伟达发布的全球首款自主机器处理器——NVIDIA DRIVE Xavier已是石破天惊。BAO爱车工作室在2015年，有幸参加了百度率先在国内进行的L4级自动驾驶测试。当时使用的试验车平台基于宝马3系GT改造而来。选择3系GT的原因是其拥有一个超大的后备箱，由于计算系统使用的是多颗传统服务器级CPU，导致体积过于庞大，只有这款车的后备箱可以勉强承载。但采用Xavier为核心的计算单元，大小仅如一块显卡，为车辆的布局节省了大量空间。后续德尔福的L4级demo car以及即将于明年量产的小鹏P7都采用了Xavier为核心的系统，已克服了早期计算单元体积过的弊病。

但随着自动驾驶研究的不断深入，整个业界对于自动驾驶难度的认知不断更新。大量的特殊案例（Corner Case）涌现，使得传感器的数量和数据计算量比此前业界的预估值大幅提升，这也就对单车的运算能力有了更大的要求，再加上车内智能化的快速发展，语音识别与车载智能助手的功能也在不断完善，对车辆算力的要求也与日俱增。

为了应对此需求，Orin应运而生，虽然体积未变，但计算能力已大幅提升。更为重要的是，在软件的兼容性和安全性方面也有较大幅度改进。在大会演讲中黄仁勋表示，Orin的软件系统向下兼容，此前的Xavier平台研发成果都可在Orin平台使用，其性能会得到增益。就好比购买索尼的PS3游戏机，会兼容此前购买的PS2游戏一样，可谓开发者节约大量的开发成本。

在安全性问题上，BAO爱车工作室对此专门提问英伟达CEO黄仁勋，Orin的设计是否充分考虑了未来车企EEA架构高度集成的设计需求，以及由此带来的安全隐患问题。黄仁勋给出的回答是：三重机制保障安全。

第1， Orin支持虚拟机软件隔离，即通过模拟器将应用层与系统层隔离；第2， 所有程序访问内存都是加密的；第3， Orin有一个足够快的加密引擎，把所有写入内存存储和网络的数据都进行加密。有私钥和公钥两把密钥，私钥可保证自己使用的机器是统一的，即每一台车都是独一的。此外，私钥的通信也是私下进行的，可保障通信通道安全和计算机安全，防止被篡改。

黄仁勋告诉BAO爱车工作室："Orin的（安全）设计就像数据中心一样，而不是简单的一个芯片。"

（责任编辑：fqj）