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Nvidia瞄准特斯拉的定制GPU声明

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-05-25

  交通即将进行技术驱动的重启。细节仍在形成,但未来的运输系统肯定会连接,数据驱动和高度自动化。特斯拉首席执行官埃隆马斯克吹嘘该公司的定制GPU处理器,称其在Nvidia上使用自己的芯片,并拥有适用于自动驾驶的所有硬件。一天后,Nvidia开始以外交手段纠正特斯拉的一些“不准确之处”。任何跟随半导体市场的人都知道一直存在基准纤维。在这种情况下,Nvidia正在关注它所认为的苹果橘子GPU比较。周一,特斯拉举行投资者报告,介绍其自动驾驶计划,并指出该公司已取代Nvidia。马斯克说:

  从未设计过芯片的特斯拉怎么会设计出世界上最好的芯片呢?但这是客观上发生的事情,而不是最好的一小部分,最好是大幅度的。它现在在车里。所有正在生产的特斯拉都有这台电脑。大约1个月前,我们从S和X的NVIDIA解决方案切换到了。我们大约10天前首次切换模型3。所有生产的汽车都具有必要的所有硬件,计算和其他方式,以实现完全自动驾驶。我再说一遍,现在生产的所有特斯拉汽车都拥有全自动驾驶所需的一切。您需要做的就是改进软件。

  特斯拉硅片工程总监Peter Bannon对自定义GPU有更多细节。他指出:

  所以这就是我们完成的设计。你可以看到它由32兆字节的SRAM占主导地位。左侧和右侧以及中间底部都有大型银行,然后所有计算都在中上部完成。每个时钟,我们从SRAM阵列中读取256字节的激活数据,从SRAM阵列中读取128字节的重量数据,我们将它组合成一个96乘96的小加数组,每个时钟执行9,000次乘法/加法。在2千兆赫兹时,总共3.6 - 36.8 TeraOPS。

  我们的目标是保持在100瓦以下。这是来自驾驶全自动驾驶仪堆栈的汽车的测量数据。我们耗散了72瓦,比以前的设计功耗稍大,但随着性能的显着提升,它仍然是一个非常好的答案。在72瓦特中,运行神经网络消耗了大约15瓦特。

  就成本而言,该解决方案的硅成本约为我们之前支付的80%。所以我们通过切换到这个解决方案来节省资金。在性能方面,我们采用了狭窄的摄像机神经网络,我一直在谈论它有350亿次操作,我们尽可能快地在旧硬件上运行它,我们每秒传送110帧。我们采用相同的数据,相同的网络,为新的FSD计算机编译硬件,并使用所有4个加速器,我们可以处理每秒2,300帧,因此为21。

  Nvidia并没有完全不同意特斯拉的观点,即未来的自动驾驶汽车将拥有一台超级计算机。然而,Nvidia表示特斯拉正在比较其GPU错误。Nvidia还补充说,它的下一代处理器Orin正处于甲板上。

  将特斯拉的双芯片全自动驾驶计算机与NVIDIA的单芯片驾驶员辅助系统的性能进行比较是没有用的。特斯拉的144个TOP的双芯片FSD计算机将与NVIDIA DRIVE AGX Pegasus计算机进行比较,该计算机的运行速度为320 TOPS,用于AI感知,本地化和路径规划。

  此外,虽然Xavier提供30 TOPS的处理,但特斯拉错误地表示它提供了21 TOPS。此外,具有单个Xavier处理器的系统设计用于辅助驾驶AutoPilot功能,而不是完全自动驾驶。正如特斯拉断言的那样,自动驾驶需要更多的计算。

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