自駕車AI芯片戰(zhàn)一觸即發(fā)

信息來源：eettaiwan

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隨著Nvidia持續(xù)推廣其Drive PX平臺，努力地將自家品牌定位為基于AI自動駕駛技術的領導者，英特爾也卯足了勁，很快地將推出針對自動駕駛的多芯片平臺，全力在這場醞釀中的技術規(guī)格之戰(zhàn)一較高下...

英特爾(Intel)執(zhí)行長Brian Krzanich最近在洛杉磯舉辦的2017年洛杉磯車展暨汽車科技展(AutoMobility LA)發(fā)表專題演說，針對自動駕駛技術將如何改變未來車輛的各方面—— 從機艙設計到娛樂和救生安全系統(tǒng)，進行了詳細地預測。

作為一家主要的自動駕駛車芯片公司，英特爾也把握時機宣傳由Mobileye (現(xiàn)為英特爾旗下公司)開發(fā)的EyeQ 5芯片效率記錄，并比較輝達(Nvidia)專為自動駕駛而設計的Drive PX Xavier SoC。

Krzanich在發(fā)表演說時提到最近完成對于Mobileye的收購，并強調(diào)英特爾「能夠提供比競爭對手(這里指的就是Nvidia)更高兩倍的深度學習效率。 」

隨著Nvidai藉由持續(xù)推廣其Drive PX平臺，努力地將自家品牌定位為基于人工智能(AI)自動駕駛技術的領導者，英特爾似乎也已卯足了勁，決定全力在這場醞釀中的技術規(guī)格之戰(zhàn)一較高下。

被錯誤解讀？

英特爾總工程師兼自動駕駛解決方案首席架構師Jack Weast在接受《EE Times》的專訪中表示，英特爾在宣傳自家芯片性能時一向較為保守。 然而，Weast說，當唇槍舌戰(zhàn)越演越烈后，「我們厭倦了總是看到我們被錯誤地引用與解讀。 」

Weast抱怨說，競爭對手和媒體經(jīng)常錯誤地將Nvidia的Drive PX拿來和英特爾的桌上型PC芯片做比較。 他說，如果真的要以‘Apple-to-Apple’的方式進行勢均力敵的比較，Mobileye的第五代視覺傳感器融合芯片必須拿Nvidia的Xavier SoC來做比較。

EyeQ5可實現(xiàn)每秒24兆次運算(TOPS)的性能，功耗為10瓦(W)。 相形之下，DRIVE PX Xavier盡管可提供30TOPS的性能，但功耗達到了30W率。 Weast說：「我們的芯片節(jié)能效率更高2.4倍。 」

當然，Nvidia現(xiàn)正推廣其最新的Pegasus SoC，這款計劃于2018年推出的AI運算芯片專為用于執(zhí)行320TOPS的性能而設計(性能較其前一代產(chǎn)品更高10倍)，功耗為500W，據(jù)稱可用于實現(xiàn)L5級的全自動駕駛應用。 Weast說：「Pegasus雖然是新產(chǎn)品，但能效表現(xiàn)并未明顯提高」。

Nvidia的Pegasus搭載該公司兩款最新的Xavier SoC，內(nèi)建具有硬件加速功能的新一代獨立GPU。

但是，目前一個懸而未決的秘密在于英特爾打算如何將Mobileye這個「眼睛」(EyeQ視覺芯片)與英特爾的微處理器「大腦」結(jié)合在一個高度自動化的車輛中，即使是某些專家可能都不清楚。

事實上，英特爾本身可能也必須對市場的這種誤解與混淆狀況承擔部份責任。 然而，除了Mobileye EyeQ5以外，該CPU巨擘對于自家正開發(fā)哪一種自動駕駛SoC仍然是三緘其口。

自動駕駛多芯片平臺即將面世

根據(jù)Weast透露，英特爾計劃將在2018年初的國際性消費電子展(CES)推出一款「針對自動駕駛的多芯片平臺」。 他解釋說，該解決方案將結(jié)合EyeQ 5 SoC、英特爾的低功耗Atom SoC，以及包括I/O和以太網(wǎng)絡連接等硬件。

英特爾在今年初推出GO自動駕駛開發(fā)平臺時，曾經(jīng)形容Atom處理器C3000是一款「提供了高性能功耗比，可在低功耗設計中處理大量運算」的芯片。

那么，Atom SoC究竟如何與EyeQ 5共享處理任務？ Weast說：「我們先根據(jù)自動駕駛車所需要的整體工作負載，然后在多個芯片中分配和劃分相應的運算負載」。

至于FPGA是否也應用于這款多芯片解決方案中？ Weast的答案是否定的。 Weast說：「有些客戶可能會尋求以FPGA滿足某些特定應用，例如客制I/O或安全性，但這并不會出現(xiàn)在我們即將發(fā)布的新款多芯片平臺中。 」

如何分工？

Mobileye在被英特爾收購之前就已經(jīng)發(fā)布EyeQ 5了，這家以色列公司當時將這款新的SoC吹捧為自動駕駛車的「大腦」，能夠為完全自動駕駛車(Level 5)執(zhí)行「傳感器融合的視覺中央計算機」任務。

如果真的像Mobileye所規(guī)劃的，那么英特爾的Atom SoC又在這套多芯片方案的哪個位置？

Weast解釋說，自動駕駛需要不同層級的傳感器融合。 在深度學習加速應用中，有些傳感器融合需要芯片能夠為其處理大量高度平行的多線程程序代碼。 「因此，EyeQ 5十分理想。 」同時，還需要更高層級環(huán)境傳感器融合著眼于運動軌跡和數(shù)據(jù)驗證。 Weast解釋說：「這時，CPU更適合處理這樣的任務。 」

在英特爾看來，實現(xiàn)高度自動化駕駛并「不需要像EyeQ 5一樣，將所有任務都塞進一顆SoC (如)中進行處理。 」Weast并解釋，英特爾擁有「充份厘清系統(tǒng)運作的閑置周期何在以及運算工作負載應該如何劃分的機會和余裕。 」

Weast說，就在去年8月完成Mobileye的收購交易后，團隊中的每個成員都「立即參與了多芯片平臺計劃的研發(fā)了」。

Weast承諾，英特爾很快地將會發(fā)布這款為自動駕駛而設計的多芯片平臺細節(jié)。 他說，「到了那個時候，我們應該就能在Nvidia Drive PX和英特爾的解決方案之間進行一個平臺級的比較」。