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Tesla使出浑身解数标榜技术实力

时间:2019-04-30 作者:Junko Yoshida 阅读:
Musk用一系列让人眼花撩乱的题目,说明Tesla为了实现自动驾驶车辆而使出的十八般武艺,只为了提醒产业界他们不是一家普通的车厂。

电动车业者特斯拉(Tesla)在美国时间4月22日于美国总部举行了一场精心设计而且刻意通过 线上直播对全球放送的――Autonomy Investor Day――会议,在会中透露了不少技术研发方面的细节,让业界大感惊讶,但也有人对其内容抱持怀疑态度。

此举是否会提升消费大众与投资人对Tesla的信心,还有待观察;该公司最近表示车辆销售业绩与三个月前相较衰退了31%,在该场会议举行后不久发表的最新一季财报结果也不如预期。总之Tesla利用该场合讨论了从自家开发深度学习加速器、神经网络,到该公司称之为“全自驾”(full self-driving,FSD)的功能,还有其执行长Elon Musk承诺将在2020年底推出的无人驾驶出租车“robo-taxis”车队。

Musk用一系列让人眼花撩乱的题目,说明Tesla为了实现自动驾驶车辆而使出的十八般武艺,只为了提醒产业界他们不是一家普通的车厂。

“暴力型”AI处理器

首先,Tesla公布了针对“全自驾”电脑量身打造的第一款芯片;对此市场研究机构Strategy Analytics全球汽车产业副总裁Ian Riches认为,该款电脑“确实是目前为量产车打造的电脑中性能最强的。”如Tesla总监Peter Bannon在会中描述,该款双芯片系统(上方大图)能提供144 TOPS(trillion operation per second)的运算性能,耗电量72W。

Bannon还提供了新设计芯片的细节――在260平方毫米(mm)的芯片上包含2.5亿个逻辑闸以及60亿个电晶体,委托三星(Samsung)在美国德州奥斯汀(Austin)晶圆厂以14纳米FinFET制程生产。他是在三年前从苹果(Apple)跳槽Tesla,在前东家担任芯片架构师,是让苹果成为有能力自己开发应用处理器之垂直整合公司的关键角色。

根据Riches的观察,Bannon团队设计的芯片是神经网络加速专属核心以及CPU、GPU的结合,“在某种意义上,这跟像是Nvidia所提供的方案在概念上并不相同。”

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Tesla的神经网络处理器(来源:Tesla)

不过另一家市场研究机构The Linley Group资深分析师Mike Demler认为,Tesla的芯片是用了“(比Nvidia方案)更暴力(brute-force)的方法来执行卷积神经网络;”该公司开发的两种新芯片平行运作,提供完整的处理器冗余。他表示,Tesla芯片与Nvidia芯片Xavier最大的不同,在于前者采用了更大的推理引擎。

Demler指出,Tesla“自家设计的深度学习加速器(DLA)具备9,216 MACs,而每颗芯片有两个DLA;”Xavier的2个DLA则拥有2,048 MACs,结合Pascal GPU。也就是说,Tesla的芯片提供的DLA MAC数量是Xavier内专属DLA MAC数量的九倍。

不过让他感到困惑的是,Tesla声称该芯片有21倍的frame/second性能,“这并不合理,即使你除以二来消除冗余;不清楚Tesla是用Xavier芯片的哪一部分来比较。”两者更详尽的规格比对,得等到稍后的进一步分析。

不过Tesla芯片在功耗上的显著优势,看来是获得大多数人赞同的。然而Riches特别强调,有一点得考虑的是,Tesla以及Nvidia的芯片设定不同;Tesla芯片的设定是“为辅助驾驶而非全自动驾驶设计,”至于Nvidia则是要“通过 Drive AGX Pegasus提供全自动驾驶;”Drive

AGX Pegasus提供320 TOPS性能(是Tesla芯片的两倍),但功耗明显较高,约500W。

Tesla的Bannon在该场会议上透露的AI处理器技术细节让听众心服口服,对此技术顾问VSI Labs的创办人暨首席顾问Phil Magney认为,这些细节是“经过设计”;确实,Tesla宣布的新芯片性能规格“从技术的角度对大多数人来说都是印象深刻,”但他从这场活动中看到了更多问题。自己开芯片划算吗?

Tesla追随了Apple模式设计自家芯片,但对于业绩表现仍然不佳的前者,这种方法有用吗?对此The Linley Group的Demler表示:“这非常有趣,”他听说,Bannon曾说过,他有问老板Elon是否准备好要承担打造自家SoC的成本,而因为他们是放话一年将生产上百万辆电动车的、最厉害的公司,得到的回答当然是:“我们来做吧!”

问题在于,“Tesla去年才生产了25万辆车,所以他们距离损益平衡还有好长一段路要走,Elon是太过自信。”然而,Magney表示,Tesla是从来没在怕自夸的公司,如他们声称:“市场上没有其他芯片能像我们的设计这么高效率。”
他指出,Tesla想借由这个芯片架构让他们突破目前采用之Nvidia元件在功耗表现上的限制,而且他们已经表示,下一代芯片将会在大约三年内准备就绪。

“全自驾”到底是啥?

而唯恐其AutoPilot不够让大众混淆,Tesla这次又发表了另一个自定义、称为“全自驾”(FSD)的辅助驾驶功能;值得注意的是,这种FSD功能并不能与产业标准的Level4或是Level5自动驾驶等级相提并论。

Magney解释:“FSD基本上是一种更被普遍认为是Level3的功能集,具备能在高速公路情境下支援自动驾驶的能力;”他强调:“驾驶人还是要保持参与,其中有些功能原本是在AutoPilot基础上,现在则是FSD的一部分。”例如强化版的召唤(summons)以及导航(Navigate)功能。

如Tesla所解释,强化版召唤是一种停车辅助功能,能让车子自己去找停车位与回到驾驶人身别。导航则是主动指引车辆上/下高速公路交流道,还有自动车道变换。但大多数消费者――除非是狂热的Tesla粉丝――应该不会认为这是“全自驾”,毕竟还是得自己驾驶车辆。

Tesla现在还说其Autopilot3.0是可以再扩充的,而且已经具备能达到Level4自动驾驶的能力;在Musk的心目中,所有的演进在Tesla的架构上都是可能发生的,而这是该公司自家设计新芯片的目的。

那安全性呢?

Tesla并非一家传统车厂,安全性显然也非他们的关注重点。Magney表示:“在安全性上,新的AutoPilot包括双核心锁步处理(lockstep processing),虽然这不独特但非常重要;Tesla表示他们的芯片经过AECQ100认证,但这主要是在运作温度上,他们并没有提到功能安全性或是ASIL相关的元件标准。”
除此之外,根据他的观察,从最佳实践的角度,Tesla透露了一切正确的资讯,包括抗干扰、嵌入式安全性软体,以及新硬体的效能。

自驾出租车队计划

Tesla在Autonomy Investor Day发表的内容中,最受媒体瞩目的还包括其自动驾驶出租车队计划;或许是因为这是Musk第一次提,而且承诺将在2020年底问世。

不过Magney表示,Tesla的自驾出租车队计划已经“存在一段时间,”而且事实上“并非我们所知道的那种自驾出租车服务,”因为并没有Tesla的自驾车队在那跑来跑去,那实际上是一种车辆共享服务。他补充指出,一开始Tesla会通过应用程序让车主与其他人分享车辆并赚取费用,该公司从中抽佣25~30%;而获得主管机关批准之后,Tesla的自驾出租车就会像其他L2+车辆那样开放租赁,租车者驾驶并支付保险费。

坚持不用光达

Tesla的执行长Musk还再次重申Tesla认为采用光达(lidar)“很愚蠢”的立场;Magney表示,Tesla是以8支摄影机加上雷达,或多或少可以完成所需任务。雷达可以将速度资讯与每个摄影机在车辆行驶路线上撷取的标记目标物连结。

不过他指出Tesla不需要光达的另一个原因,是他们的路径规划是以经过训练的网络来完成,并不针对地理映射区域进行本地化。这种做法可能会让HD地图的支持者惊讶,但他强调,这不代表Tesla不使用地图图资,但该公司明确表示过不相信HD地图,因为对资料信心不够,“不清楚他们将如何完成十字路口穿越,也许他们训练过恰当的路径与地图编码,而他们不把那个叫做地图。”

(参考原文:Tesla‘s Kitchen-Sink Approach to AVs,由Judith Cheng编译。 )

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Junko Yoshida
ASPENCORE全球联席总编辑,首席国际特派记者。曾任把口记者(beat reporter)和EE Times主编的Junko Yoshida现在把更多时间用来报道全球电子行业,尤其关注中国。 她的关注重点一直是新兴技术和商业模式,新一代消费电子产品往往诞生于此。 她现在正在增加对中国半导体制造商的报道,撰写关于晶圆厂和无晶圆厂制造商的规划。 此外,她还为EE Times的Designlines栏目提供汽车、物联网和无线/网络服务相关内容。 自1990年以来,她一直在为EE Times提供内容。
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