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性能翻了10倍 聊英伟达新自动驾驶平台

2017-11-1 11:32| 发布者: 大胖鸟| 查看: 3140| 评论: 7|来自: autohome

摘要: 如果有一天,汽车没有了方向盘和控制踏板,无需司机驾驶,但同样能把你运送至你想去的地方,你会不会感到不可思议呢?Level 5级别的全自动驾驶汽车就能实现上述功能。10月10日,英伟达(NVIDIA)在2017图形技术大会 ...
英伟达的性能表现

如果有一天,汽车没有了方向盘和控制踏板,无需司机驾驶,但同样能把你运送至你想去的地方,你会不会感到不可思议呢?Level 5级别的全自动驾驶汽车就能实现上述功能。10月10日,英伟达(NVIDIA)在2017图形技术大会慕尼黑站正式推出了全球首款可实现Level 5级别全自动驾驶的自动驾驶计算平台,该平台名为“DRIVE PX Pegasus”(下称“Pegasus平台”)。在未来10年,Pegasus平台将促使全自动驾驶汽车成为现实,该平台究竟有多强大,下面我们一起来看看。

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● 英伟达正式进军汽车界始于2015年

  英伟达在2015 CES消费电子展前夕发布了一系列针对汽车应用的产品,其中包括了应用于车载信息娱乐系统处理模块的DRIVE CX以及应用于自动驾驶汽车环境信息识别处理的DRIVE PX。这是英伟达这家靠显卡被人熟知的厂商首次向全世界宣布——我们将进军汽车自动驾驶领域了!

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● 量产型自动驾驶汽车中的英伟达芯片

  DRIVE PX的升级版DRIVE PX 2在2016年推出。英伟达自动驾驶测试车BB8搭载的就是DRIVE PX 2主控单元。BB8测试车是由林肯MKZ改装而来的。英伟达用BB8在加州封闭场地和公共道路上测试自动驾驶系统及训练图像识别系统神经网络。

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  其中搭载Autopilot 2.0系统的特斯拉MODEL S采用的是定制版DRIVE PX 2。该定制版DRIVE PX 2位于MODEL S的手套箱内,采用两个风扇进行主动散热。

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  英伟达的DRIVE PX 2有多个版本,包括单芯片的DRIVE PX 2 Autocruise(自动巡航)、双芯片的DRIVE PX 2 AutoChauffeur(自动私人司机)、四芯片的DRIVE PX 2 Fully Autonomous Driving(全自动驾驶)。

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  全新奥迪A8的自动驾驶主控单元为zFAS,内部搭载了来自英伟达的Tegra K1芯片,该芯片更多的是进行决策和对车辆进行控制,图像处理和障碍物识别任务由Mobileye EyeQ3芯片负责。

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  zFAS中的这些芯片分别负责自动驾驶系统的不同部分。其中,Tegra K1芯片主要负责进行摄像头图像处理;EyeQ3芯片主要负责路标、障碍物、行人、车灯、车道的识别;Cyclone芯片主要 实现传感器数据预处理、传感器数据融合、地图数据融合、自动泊车、预碰撞系统等功能;Aurix芯片主要实现自适应巡航、矩阵大灯控制以及一些驾驶辅助系统。

● 几代英伟达自动驾驶平台参数对比

  从2015年的DRIVE PX开始,英伟达推出自动驾驶数据处理单元的步伐一直没有停过。英伟达在2016 CES消费电子展上推出了DRIVE PX 2;在2017 CES消费电子展上推出了Xavier AI Car SuperComputer;在今年10月10日英伟达图形技术大会上推出了DRIVE PX Pegasus。

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  其中,Xavier是DRIVE PX 2的小型化高能效版,在计算能力稍有上升的前提下,体积缩小为DRIVE PX 2的一半,且功率仅为DRIVE PX 2的1/8左右。DRIVE PX Pegasus则注重性能的提升,通过增加CPU和GPU的数量,实现了Xavier 10倍以上的计算性能。

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英伟达几款自动驾驶汽车数据处理主控单元参数
名称DRIVE PX PegasusXavier 
AI Car SuperComputer
DRIVE PX 2
(自动私人司机版本)
DRIVE PXTegra K1
奥迪zFAS主控单元使用)
浮点计算能力
(TFLOPS)
--8约为2约为0.5
深度学习计算能力
(DL TOPS)
3203024--
主芯片名称
(个)
Tegra XavierTegra XavierTegra ParkerTegra X1Tegra K1
主芯片数量
(个)
21221
系统集成
CPU核心数
(个)
16812165
系统集成
GPU架构代号
Volta/Volta下一代产品VoltaPascalMaxwellKepler
系统集成
GPU数量
4(2个Volta架构+2个Volta下一代架构)1211
功耗500W30W250W--
制程16nm或更先进工艺16nm16nm20nm28nm
发布时间2017年10月2017年1月2016年1月2015年1月2014年1月

  英伟达自动驾驶数据处理单元的硬件是基于旗下图形处理器产品的,新的图形处理器性能上的增长也使自动驾驶数据处理单元的性能得到相应的增长。自动驾驶数据处理单元处理能力的增长使得自动驾驶系统可以采用更多的传感器来获取环境信息,同时使用更复杂精准的算法来判断车辆周围障碍物的属性(障碍物是什么东西?障碍物的距离多少?尺寸多大?)。



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最新评论

引用 W.L.Troy 2017-11-2 00:30
吓得我差点把手里的1080掉在地上。
引用 半自働 2017-11-2 00:07
引用 kukao 2017-11-1 22:18
路过
引用 心静则安 2017-11-1 18:59
路过
引用 dfc889 2017-11-1 16:21
无人驾驶真的成熟了么?
引用 Kuriboh 2017-11-1 14:29
看看
引用 沙漠的fei鱼 2017-11-1 12:53
只是看看

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