自动驾驶离我们还有多远？全都得看这家显卡厂的脸色

千呼万唤始出来！让游戏肥宅们等待了两年的英伟达新显卡终于来了，在延后发布数个月之后，老黄终于揭开了RTX 30系显卡的面纱。

等等，你说听不懂？用人话说就是：RTX 3080的性能足足有RTX 2080 Ti的两倍有余，售价3899元起的RTX3070性能也超过了上代旗舰RTX 2080 Ti。20系显卡全系当场去世，等等党完胜！少年，买卡吗？吊打AMD的那种。

不过，虽然这次老黄挤出了一大管的牙膏，如果你真以为我们这群臭打游戏的会卖，那就太天真了。去游戏论坛上发帖，你会发现网络上好像人均都是2080 Ti；结果Steam一人口普查，你才发现绝大多数人都在用1060这个级别的显卡。

尤其是这次的RTX3090显卡，售价11999起步，拿它玩游戏也太浪费了吧。不管性能如何提升，这波RTX显卡的最大买家，其实是那群做深度学习、自动驾驶的程序员们！一般人通常会有个疑问，一个卖显卡的怎么会跟自动驾驶扯上关系？其实并不然，NIVIDIA跟自动驾驶天生有着互通之处。

现在我们做自动驾驶呢主要有三个重要的步骤，第一个是看，在汽车上会装备大量的雷达和摄像头实时采集路面信息，第二个是想，汽车根据看到的路况信息，进行思考接下来该干啥；最后一步则是做，知道了我下一步该干啥，这个时候就要打方向盘、加减速了。

而其中最复杂的就是想，从一个新手变成老司机，我们人需要的是不停地开车积累经验才行；机器也是一样，刚开始的时候自动驾驶系统都是很蠢的，这时候车企的做法就是把自家每辆车的摄像头、雷达采集的数据上传到云服务器，然后在服务器里面会利用AI算法框架对这些真实的行车数据进行训练、学习。比如说这一次采集到了一个高速紧急刹车的案例，云端服务器会把这个视频进行分析解码，最后变成一串很长的代码，然后服务器开始算算算，最终得出个结论发给机器，你的自动驾驶系统的智商就又涨了一点。

而这个服务器计算的过程，老黄的英伟达显卡就登场了；以前的时候程序员们写出能让GPU高效计算的代码是很难的，所以之前加速计算一直都不火，大家还在用着CPU做计算；直到2007年英伟达发布了CUDA编程工具包，这个大家很熟悉吧，在这个运算平台里大家可以用JAVA、C++写代码了，一夜之间，地球上的所有超级计算机都采用了 GPU 运算。

GPU最突出的特点就是：计算核心多，像是这次的RTX3090，就有10496个CUDA核心，而我们常见的CPU，一般也就是6核、8核的水平。我们在云端计算的自动驾驶数据，数据前后没有关联，而且没那么复杂，这个时候GPU的效率就比CPU高了不知道几个华莱士了。

在老黄发布3090之前，搞自动驾驶、机器学习的程序员，都是买两万一块的TitanRTX，现加量又减价的3090来了，绝对是超值的选择啊。

经过30年的发展，英伟达已经逐渐从显卡制造商转型成为人工智能巨鳄，图形芯片不仅仅能驱动最新的游戏大作，而且成为了我们训练自动驾驶系统的重要工具。