特斯拉三年“造芯”终见成果，每秒处理逾2000张图像

特斯拉近日公布了Q2财报，马斯克在电话会议上又公布一则“重磅”消息——特斯拉自主研发的自动驾驶定制化芯片将要完成。马斯克表示，“非常重要的是，我们已经开发了三年的特斯拉自动驾驶芯片技术终于取得成果了。”

时隔三年，特斯拉终于要和合作多年的英伟达“分手”了，摆脱对后者的依赖。特斯拉自产芯片，更多的是为了提高Model S、X、3等多款型号汽车的自动驾驶性能。

特斯拉早前声称有望于两年后实现完全的自动驾驶，但仍在L3边缘徘徊。这是由于计算单元的限制。

据推测，若使用英伟达的GPU，特斯拉从L3提升到L4，则计算量将可能提高50倍。另一方面则是功耗与成本问题。据了解，英伟达向特斯拉供应的基于GPU的计算硬件Drvie PX 2，功耗达到150W之高，其价格在一万美元左右。加之，特斯拉是面向量产的自动驾驶汽车，所需成本及功耗都是特斯拉必须考虑的条件。

再者，特斯拉为了提升汽车整体性能，所以自主研发最适合特斯拉车型的定制化AI芯片，力求功耗最低，成本最少以适应量产。

每秒处理逾2000张图像，打造最强自动驾驶AI芯片？

马斯克在电话会议中表示，NVIDIA的芯片每秒可处理200帧视频（约200张图像），这些画面由汽车周围的摄像头拍摄所得。与大多数自动驾驶公司不同，而特斯拉自主研发的芯片每秒可处理2,000帧画面，在处理图像之余，还留有一些剩余容量用于信息冗余和提高安全性，神经网络的运算效率大幅提升。

在芯片技术上，特斯拉采用了“裸机级别”的技术，而非分层GPU解决方案。以往基于CPU或GPU的自动驾驶，都属于仿真运算。而特斯拉新采用的“裸机级别”最初是用于加速游戏机的图形处理速度，即是直接通过视觉芯片来运算。特斯拉重新设计计算器和存储器电路，规避了总线带宽可能带来的数据拥挤，有助于加速传输数据。突破了GPU在仿真模式下运行AI神经网络时的传统瓶颈。

马斯克对于采用的芯片方案表示，“AI芯片的关键在于能否运行基本的神经网络。你必须在电路中做这些计算，而不是在某种模拟模式下，这就是GPU或CPU的工作方式。你要用这里的内存做大量的计算。”

根据负责特斯拉硬件的内部人员Peter Banon表示，这些芯片已经在运行中，特斯拉已经为Model S，Model X和Model 3提供了替代产品。

除了自动驾驶芯片之外，特斯拉自动驾驶汽车从8月份开始将会升级到9.0车机系统。这个系统最大亮点是增加了“全自动驾驶”。马斯克表示用户可以在车机上输入目的地（家或公司），车辆随即自动导航至目的地。这一功能的增加，意味着特斯拉的人工智能得到增强，汽车能够知道自己如何去目的地以及走在哪条车道上等问题。

失去了特斯拉的英伟达

从此与特斯拉“分手”的英伟达，据了解其芯片销售量不会因此事件受到影响。英伟达在自动驾驶领域与众多汽车巨头公司达成合作关系。

今年七月中旬，博世、戴姆勒汽车公司都表示牵手英伟达，致力于L4、L5级别的自动驾驶汽车走向市场。三家公司的合作主要在于，英伟达将提供NVIDIA DRIVE Pegasus AI处理器和软件系统；博世则将会发挥硬件和系统方面的优势；戴姆勒发挥其在整车方面的优势。

而这次英伟达祭出的“武器”——NVIDIA DRIVE Pegasus是专为自动驾驶汽车设计的AI超级计算机，可提供320 TOPS(每秒约数万亿次操作)的性能，以处理冗余的算法。Pegasus的架构设计旨在确保安全性和高性能。NVIDIA DRIVE Pegasus在节能方面有重大的突破，执行一万亿次操作仅消耗一瓦，最大限度地减少能源消耗。

博世与戴姆勒将联手在2019年下半年，在美国加州的一个城市，在指定道路上为客户提供自动驾驶汽车班车服务。除此之外，与英伟达已是合作伙伴的Waymo公司，也将在今年推出全球首款自动驾驶出租车服务，并提供利用Waymo的应用呼叫车的服务。