0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

特斯拉提高了自动驾驶汽车制造商的门槛

NVIDIA英伟达企业解决方案 来源:fqj 2019-04-26 14:37 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

特斯拉在面向投资人的“Tesla Autonomy Day”上发布了其新型自动驾驶计算机的规格。同时,Elon Musk也在活动上向世界传递出了几条非常清楚的信息。

首先,特斯拉正在提高所有其他汽车制造商的门槛。

其次,特斯拉的自动驾驶汽车将由一台基于两款全新AI芯片的计算机提供动力,每款芯片都配备了CPUGPU以及深度学习加速器。该计算机每秒可达到144 TOPS的算力,这使其能够从一系列环绕摄像头,雷达和超声波中收集数据,同时为深度神经网络算法赋能。

第三,特斯拉正在研发下一代芯片,并表示仅拥有144 TOPS的处理性能是不够的。

NVIDIA长期以来一直相信特斯拉反复重申的愿景:自动驾驶汽车需要性能卓越的计算机。

这也正是几年前我们设计并制造NVIDIA Xavier系统级芯片的初衷。NVIDIA Xavier处理器具有可编程的CPU、GPU以及深度学习加速器,可提供30 TOPS的处理性能。我们还打造了一个名为DRIVE AGX Pegasus的计算机。DRIVE AGX Pegasus基于双芯片解决方案,每一颗Xavier搭配一颗强大的独立GPU,一对这样的组合可以提供160 TOPS的处理性能,将两组芯片装载到一个计算机当中,可实现总的320 TOPS的计算能力。

如同我们一年前所宣布的那样,NVIDIA从未止步。我们即将推出新一代处理器 – Orin。

这也是为什么Musk将NVIDIA作为与特斯拉对比的参照标准:我们是唯一一个除特斯拉之外以“每秒数万亿次操作”或“TOPS”作为量级提供解决方案的公司。

尽管我们同意他所描述的自动驾驶发展蓝图,即我们面临着一个只能用超级计算机系统来应对挑战的未来,但我们依然要针对Tesla Autonomy Day中不准确的表述进行更正。

特斯拉将其双芯片全自动驾驶计算机与NVIDIA单芯片驾驶员辅助系统的性能进行对比是没有意义的。准确的对比应该是将特斯拉拥有144 TOPS处理性能的双芯片FSD计算机与NVIDIA DRIVEAGX Pegasus进行比较,后者能在AI感知、定位以及路径规划方面提供320 TOPS的处理性能。

此外,Xavier拥有30 TOPS的处理性能,但Tesla错误地宣称它只拥有21 TOPS的处理性能。而且,使用单个Xavier处理器的系统是针对辅助驾驶AutoPilot的特点设计的,而不是为了全自动驾驶而设计。正如特斯拉所说,自动驾驶需要更大量的计算。

然而,特斯拉在最重要问题上的看法是完全正确的:自动驾驶汽车是将安全、高效和便捷出行推向新高度的关键所在,也是整个行业的未来。而面对海量计算,高计算性能不可或缺。

事实上,特斯拉认为卓越的计算性能对自动驾驶行业的发展未来十分重要,这也成为了特斯拉未来发展的核心。这是未来发展之路。每个汽车制造商都应该提供这种水平的性能。

如果您想获得强大的AI计算性能,只有两种选择:NVIDIA和特斯拉。

但两者之中只有其一能够提供可供整个行业使用的开放平台。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 特斯拉
    +关注

    关注

    66

    文章

    6420

    浏览量

    131499
  • 英伟达
    +关注

    关注

    23

    文章

    4115

    浏览量

    99609
  • 自动驾驶
    +关注

    关注

    794

    文章

    14986

    浏览量

    181468

原文标题:特斯拉提高了自动驾驶汽车制造商的门槛

文章出处:【微信号:NVIDIA-Enterprise,微信公众号:NVIDIA英伟达企业解决方案】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    如何构建适合自动驾驶的世界模型?

    [首发于智驾最前沿微信公众号]世界模型经历了系统动力学阶段(1960年~2000年)、认知科学阶段(2001年~2017年)、深度学习阶段(2018年至今),但将其应用到自动驾驶汽车上,还是近几年才
    的头像 发表于 02-18 08:14 1.1w次阅读
    如何构建适合<b class='flag-5'>自动驾驶</b>的世界模型?

    自动驾驶汽车如何完成超车?

    在我们日常开车时,别人想要超车,只要确认后方、旁边有没有车,打个灯、稍微加速、换个车道就完成了。这一动作乍一看非常简单,但对自动驾驶汽车来说,这个过程需要多方协调。 自动驾驶车辆要完成超车动作,必须
    的头像 发表于 02-16 17:37 1.7w次阅读
    <b class='flag-5'>自动驾驶</b><b class='flag-5'>汽车</b>如何完成超车?

    自动驾驶汽车如何实现自动驾驶

    人类驾驶员而言是非常直观且有效的指令,但对于自动驾驶汽车来说,则意味着需要一套极其复杂的感知、理解与决策链路。 自动驾驶如何看清文字? 自动驾驶
    的头像 发表于 02-10 08:50 789次阅读
    <b class='flag-5'>自动驾驶</b><b class='flag-5'>汽车</b>如何实现<b class='flag-5'>自动驾驶</b>

    2026年自动驾驶汽车发展趋势前瞻

    自动驾驶汽车会使用人工智能吗?答案是肯定的。人工智能(AI)是自动驾驶汽车运行的基石,它使车辆能够平稳、安全地在道路上正常行驶,适应实时交通状况,并做出瞬间的决策,确保道路交通安全,是
    的头像 发表于 02-05 09:38 3936次阅读
    2026年<b class='flag-5'>自动驾驶</b><b class='flag-5'>汽车</b>发展趋势前瞻

    德州仪器TDA5系列SoC助力下一代自动驾驶汽车设计

    在中央计算平台的帮助下,汽车行业的自动驾驶水平越来越高。TDA5 系列等 SoC 通过集成式 C7 NPU 和芯片就绪型设计提供安全、高效的 AI 性能。这些 SoC 使汽车制造商能够
    的头像 发表于 01-12 11:28 2141次阅读
    德州仪器TDA5系列SoC助力下一代<b class='flag-5'>自动驾驶</b><b class='flag-5'>汽车</b>设计

    汽车自动驾驶的太阳光模拟应用研究

    测试装备,通过提供可控、可重复的测试环境,已成为汽车自动驾驶研发、验证与标定过程中不可或缺的核心工具。汽车自动驾驶的光挑战与测试需求luminbox
    的头像 发表于 12-10 18:04 563次阅读
    <b class='flag-5'>汽车</b><b class='flag-5'>自动驾驶</b>的太阳光模拟应用研究

    自动驾驶汽车如何确定自己的位置和所在车道?

    [首发于智驾最前沿微信公众号]我们平时开车时,判断自己在哪条路、哪个车道,只需要看一眼导航、扫几眼车道线、再听听提示就够了。但对自动驾驶汽车来说,这件事既简单又复杂。简单在于自动驾驶汽车
    的头像 发表于 11-18 09:03 1053次阅读
    <b class='flag-5'>自动驾驶</b><b class='flag-5'>汽车</b>如何确定自己的位置和所在车道?

    不同等级的自动驾驶技术要求上有何不同?

    谈到自动驾驶,不可避免地会涉及到自动驾驶分级,美国汽车工程师学会(SAE)根据自动驾驶系统与人类驾驶员参与
    的头像 发表于 10-18 10:17 2857次阅读

    如何确保自动驾驶汽车感知的准确性?

    [首发于智驾最前沿微信公众号]自动驾驶汽车想要自动驾驶,首先要做的就是能对周边环境实现精准感知,也就是能“看”清道路,那自动驾驶汽车如何在复
    的头像 发表于 08-23 15:06 1822次阅读
    如何确保<b class='flag-5'>自动驾驶</b><b class='flag-5'>汽车</b>感知的准确性?

    塑造自动驾驶汽车格局的核心技术

    自动驾驶汽车长期以来一直是科幻小说中的情节,但在如今的2025年,它似乎已经离我们越来越近,智能辅助驾驶已经出现在越来越多的新能源汽车中。但距离完全的
    的头像 发表于 08-21 16:03 1097次阅读

    自动驾驶汽车是如何准确定位的?

    [首发于智驾最前沿微信公众号]随着自动驾驶技术的快速发展,车辆的精准定位成为安全驾驶与路径规划的核心基础。相比于传统人类驾驶依赖路标和视觉判断,自动驾驶
    的头像 发表于 06-28 11:42 1482次阅读
    <b class='flag-5'>自动驾驶</b><b class='flag-5'>汽车</b>是如何准确定位的?

    自动驾驶安全基石:ODD

    电子发烧友网综合报道 自动驾驶ODD(Operational Design Domain)即设计运行域,是指自动驾驶系统被设计为安全、有效运行的具体条件范围。它定义了自动驾驶汽车在哪些
    的头像 发表于 05-19 03:52 6979次阅读

    新能源车软件单元测试深度解析:自动驾驶系统视角

    的潜在风险增加,尤其是在自动驾驶等安全关键系统中。根据ISO 26262标准,自动驾驶系统的安全完整性等级(ASIL-D)要求单点故障率必须低于10^-8/小时,这意味着每小时的故障概率需控制在亿
    发表于 05-12 15:59