Nvidia：凭借人工智能真实力打造自动驾驶新天地

作者：时间：2017-01-11来源：芯智讯收藏

　　2016年初，随着AlphaGo大败围棋世界冠军李世石，人工智能概念大热，各类人工智能产品也迎来了爆发。众多的科技巨头也纷纷在人工智能领域投下了重注。而人工智能之所以能够爆发，也离不开硬件的发展，特别是GPU技术的进步。相对于CPU来说，GPU在并行计算上更快、更便宜、更有效，更适合于人工智能在深度学习方面的训练。

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　　显然，这对于全球显示领域的巨头Nvidia来说确实是一个巨大的机遇。因此，此前在移动市场遭遇挫折的Nvidia也开始全面转向人工智能领域。并且借着人工智能的势头，Nvidia的股价在去年翻了三倍，确实令人惊讶。几天前，CES还邀请Nvidia CEO黄仁勋作为开幕前夜最重头的专场演讲的嘉宾，而以往这都是被微软、英特尔等巨头包揽的。在开幕演讲当中，Nvidia CEO黄仁勋也不止一次的提到“我们是一家人工智能公司”。

　　对于Nvidia来说，自动驾驶是其人工智能产品切入的关键领域。黄仁勋提到，目前的运输市场规模可达一万亿美元，全球共有十亿量跑在路上的汽车，而汽车运输市场又是一个损耗严重的市场，主因就是人类驾驶员容易犯错。一旦驾驶员犯错，车祸带来的损失非常大。如果用人工智能帮助驾驶，那么这些损耗可以被大大降低。

　　聚焦自动驾驶领域

　　早在去年的CES展会上，Nvidia发布了号称自动驾驶汽车中全球首款智能超级电脑——Drive PX2平台。

　　Nvidia DRIVE PX 2 自动驾驶汽车开发平台基于 16nm 工艺打造，搭载了12核处理器，GPU则是16nm工艺的Pascal核心。功率 250W，水冷散热设计，支持 12 路镜头输入、激光定位、雷达和超声波传感器。这个平台除了具备公路自动驾驶与高清绘图能力外，也可利用深层神经网络处理来自众多感应器与摄影机的资料，做出精确的判断。此外，英伟达 NVIDIA Digits 端到端深度学习训练平台也已经出炉，依靠 DRIVE PX 2 平台和 DGX-1 计算机，每一辆车都能构建自己的深度学习网络。

　　去年9月底，Nvidia又推出了一款专为无人驾驶汽车设计的新一代人工智能超级计算机平台——Xavier。可实现人机交互、深度学习、自动驾驶等功能。本次的CES上，黄仁勋更为详细的介绍了Xavier。

　　Xavier包含了拥有512 CUDA核的Volta GPU，8核心的Nvidia定制ARM64 CPU。最令业界震惊的，可谓是其性能：在峰值性能达到30TOPS的情况下，功耗仅30W。也就是说，其能量效率达到了1TOPS/W。相形之下，ST最顶尖的深度学习专用ASIC也仅仅实现了2.9TOPS/W。Xavier是Nvidia预期在2017年正式发售的车载超级计算机模组。

　　需要注意的是，ST的深度学习加速器是专为深度学习开发的，一般而言只能做深度学习计算;而Xavier是一款通用的计算平台，1TOPS/W的性能除了可以计算深度学习外还可以做其他计算，因此通用性远好于ASIC。通常专用的ASIC的能量效率应当比通用计算平台好一个数量级左右，而现在这个差距被缩小到了3倍不到，可见Xavier性能之强大。

　　此外，在这次的会议上，Nvidia还推出了与其配套的人工智能协同驾驶系统AI Co-Pilot。这套系统最大的亮点是，此前的自动驾驶技术多数是基于自适应巡航系统，依靠前期输入的地图和数据信息进行半自动驾驶;而这套系统，车辆可以通过摄像头实时采集信息，扫描周围道路街景、车辆、行人、路标等经由GPU(图形处理器)分析处理，可以说完全具备了自己学习能力。

　　不过驾驶者还需随时准备好接管车辆的驾驶控制权，但是很多事实告诉我们，人类驾驶者很难能够长时间维持足够的注意力，这往往会导致事故的发生。AI CO-PILOT的诞生正是为了解决这样的问题。