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| 本文作者： 李星宇 | 2017-01-20 17:02 |
雷鋒網(wǎng)按：本文作者李星宇，地平線(xiàn)智能駕駛商務(wù)總監(jiān)。畢業(yè)于南京航空航天大學(xué)，獲得了自動(dòng)化學(xué)院測(cè)試儀器及儀表專(zhuān)業(yè)的學(xué)士和碩士學(xué)位；曾任飛思卡爾應(yīng)用處理器汽車(chē)業(yè)務(wù)市場(chǎng)經(jīng)理，原士蘭微電?安全技術(shù)專(zhuān)家，有13年半導(dǎo)體行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)。在加入飛思卡爾的早期，任職于i.MX應(yīng)用處理器研發(fā)團(tuán)隊(duì)，在該領(lǐng)域取得一項(xiàng)NAND Flash存儲(chǔ)應(yīng)用美國(guó)專(zhuān)利。在士蘭微電子負(fù)責(zé)安全芯片的公鑰加密引擎設(shè)計(jì)，該引擎的RSA/ECC加解密性能處于國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平。
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本文為CES深度分析第四篇，前面三篇傳送門(mén)：
CES深度分析：自動(dòng)駕駛催生商業(yè)模式變革（一）
CES深度分析：自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)化邁向縱深（二）
一、目前的硬件效能達(dá)不到實(shí)用要求
對(duì)于自動(dòng)駕駛這樣的復(fù)雜任務(wù)，在設(shè)計(jì)軟件的同時(shí)，還必須考慮與之匹配的硬件效能，這里包括性能、功耗和功能安全。
為了保證自動(dòng)駕駛的實(shí)時(shí)性要求，我們需要保證軟件響應(yīng)的最大延遲在可接受的范圍內(nèi)，對(duì)于計(jì)算資源的要求也因此變得極高，目前，自動(dòng)駕駛軟件的計(jì)算 量達(dá)到了10個(gè)TOPS（每秒萬(wàn)億次操作）的級(jí)別，這使得我們不得不重新思考對(duì)應(yīng)的計(jì)算架構(gòu)，圖靈獎(jiǎng)獲得者Alan Kay，他有一句話(huà)是喬布斯一直信仰的： 如果你嚴(yán)肅地思考你的軟件，你就必須要做你自己的硬件。
圖靈獎(jiǎng)獲得者Alan Kay
事實(shí)上，整個(gè)數(shù)字半導(dǎo)體和計(jì)算產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)驅(qū)動(dòng)力，正在從手機(jī)轉(zhuǎn)向自動(dòng)駕駛，后者所需要的計(jì)算量比手機(jī)要大兩個(gè)數(shù)量級(jí)。
今天，打開(kāi)任何一家主機(jī)廠(chǎng)的無(wú)人車(chē)的后備箱，都是一堆計(jì)算設(shè)備，不但沒(méi)有地方放行李，而且還要解決它的整個(gè)系統(tǒng)穩(wěn)定性問(wèn)題。之前在烏鎮(zhèn)舉行的世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)，雷鋒網(wǎng)的記者在實(shí)際體驗(yàn)百度的無(wú)人車(chē)時(shí)，提到非常有趣的一點(diǎn)：“這輛無(wú)人車(chē)平穩(wěn)地行駛了起來(lái)，但位于后備箱的車(chē)載計(jì)算機(jī)噪音較大，可以聽(tīng)到風(fēng)扇在運(yùn)行的聲音?！?/span>
百度無(wú)人車(chē)的后備箱中的車(chē)載計(jì)算機(jī)
為什么呢？因?yàn)樗褂玫氖荂PU+GPU+FPGA的計(jì)算平臺(tái)，計(jì)算所需要的功率非常大，GPU尤其恐怖，如果沒(méi)有強(qiáng)力風(fēng)扇來(lái)散熱的話(huà)，夏天很容易燒壞機(jī)器。坐在這樣的車(chē)?yán)铮蛣e講究體驗(yàn)了。
功能安全是另一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，這里面其實(shí)包含了多個(gè)方面的要求：處理器 要符合至少ASIL-B等級(jí)的要求，可靠性需要能夠保證在至少十年的使用期內(nèi)不出問(wèn)題。
高通在手機(jī)領(lǐng)域有非常強(qiáng)的實(shí)力，而且向汽車(chē)電子進(jìn)軍的努力也從未停止，但去年高通依然決定花370億美元重金收購(gòu)了汽車(chē)電子老大NXP，這從另一個(gè)側(cè)面折射出汽車(chē)電子的門(mén)檻之高。
二、人工智能處理器與自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)
這讓我們想起計(jì)算機(jī)的發(fā)展歷史，50年代是大型機(jī)的時(shí)代，那個(gè)時(shí)候一臺(tái)大型機(jī)可以占據(jù)實(shí)驗(yàn)樓的一整個(gè)樓層，需要一個(gè)龐大的團(tuán)隊(duì)來(lái)操作，價(jià)格高到數(shù)百萬(wàn)美元；七十年代小型機(jī)占據(jù)主導(dǎo)，小型機(jī)可以安裝進(jìn)一個(gè)房間，價(jià)格也降到數(shù)萬(wàn)美元；八十年代是PC時(shí)代，可以擺放到桌面，價(jià)格則又降低了一個(gè)數(shù)量級(jí)， 如今是手機(jī)，可以裝進(jìn)口袋；貫穿其中的是三個(gè)主要方面的進(jìn)步：體積、功耗和成本。
人工智能所需要的處理器，從2012年開(kāi)始業(yè)界已經(jīng)開(kāi)始廣為關(guān)注，比如從 GPU到FPGA，再到TPU，業(yè)界也沿著之前計(jì)算機(jī)走過(guò)路，重構(gòu)人工智能所需要的處理器。
英偉達(dá)在本屆CES上發(fā)布了最新的車(chē)載計(jì)算平臺(tái)“XAVIER”，512 個(gè)Volta CUDA 核心可提供高達(dá)30TOPS的計(jì)算性能，但最引人注目的還是其30W的功耗，大大低于之前還需要水冷的Drive PX2。這是一個(gè)很大的進(jìn)步，但還不夠，要讓自動(dòng)駕駛得到普及，性能、功耗、成本和體積因素，一個(gè)也不能少。
英偉達(dá)在本屆CES上發(fā)布了最新的車(chē)載計(jì)算平臺(tái)“XAVIER”
如今很多車(chē)廠(chǎng)都制定了非常激進(jìn)的自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)計(jì)劃，但其實(shí)樣車(chē)開(kāi)發(fā)與其投入到量產(chǎn)車(chē)的日程表其實(shí)是差異非常大的，與量產(chǎn)車(chē)的設(shè)計(jì)理念完全不同，量產(chǎn)車(chē)必須考慮成本因素，不能跟今天的GPU或者其它的計(jì)算所需要的成本一樣，而這就需要業(yè)界提供新的計(jì)算平臺(tái)。
FPGA被越來(lái)越多的公司關(guān)注，其可編程特性可以滿(mǎn)足專(zhuān)有計(jì)算構(gòu)架的需求，微軟、Intel等公司都在大量部署基于FPGA的系統(tǒng)。
FPGA在A(yíng)DAS方面的出貨量也在迅速增加，去年的出貨量應(yīng)該不會(huì)低于3Mu。但FPGA再往上走，計(jì)算資源的擴(kuò)展會(huì)讓成本上升到很難接受的地步。 半導(dǎo)體業(yè)界無(wú)數(shù)的歷史都表明，F(xiàn)PGA往往是定制化ASIC的前哨站，一旦某個(gè) 應(yīng)用的量足夠大，定制化ASIC就會(huì)變得更經(jīng)濟(jì)。
地平線(xiàn)機(jī)器人公司正處于整個(gè)業(yè)界研究的最前沿，目標(biāo)就是將原本智能在云端運(yùn)行的人工智能，實(shí)現(xiàn)在高性能低功耗的大腦引擎（BPU）上，這是一個(gè)全新的計(jì)算構(gòu)架IP，將充分適配深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的要求，由此帶來(lái)革命性的嵌入式人工智能，預(yù)計(jì)其成本和功耗都將比現(xiàn)有GPU低一個(gè)數(shù)量級(jí)。這樣的IP可以嵌入到SoC中，或者單獨(dú)作為協(xié)處理器使用。目前地平線(xiàn)正在推進(jìn)代號(hào)為“高斯”的計(jì)算構(gòu)架IP的開(kāi)發(fā)，預(yù)計(jì)17年底推出。
地平線(xiàn)BPU戰(zhàn)略
三、軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)是新的趨勢(shì)
在過(guò)去，處理器都是作為標(biāo)準(zhǔn)平臺(tái)提供給業(yè)界，軟件工程師拼命優(yōu)化編譯器、 代碼、任務(wù)調(diào)度等來(lái)達(dá)到更高的性能表現(xiàn)，但現(xiàn)在，這已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足產(chǎn)品快速上市的要求了。
英偉達(dá)在A(yíng)I業(yè)界攻城略地，幾乎已經(jīng)成為標(biāo)配，這其中有其高性能GPU的因素，但問(wèn)題在于，為什么其它GPU供應(yīng)商沒(méi)有贏(yíng)得這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)？
英偉達(dá)不僅提供GPU硬件，還提供了高度優(yōu)化的CUDA平臺(tái)，該平臺(tái)封裝了大量高頻使用的數(shù)學(xué)運(yùn)算庫(kù)，英偉達(dá)更進(jìn)一步面向自動(dòng)駕駛提供了端到端的解決方案，這實(shí)際上是一種重要的產(chǎn)品理念：軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)。
這揭示了英偉達(dá)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)成功的秘訣：通過(guò)軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)，優(yōu)化軟硬件系統(tǒng)的性能表現(xiàn)，縮短客戶(hù)導(dǎo)入時(shí)間，贏(yíng)得市場(chǎng)。
新的自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)，實(shí)際上是因應(yīng)算法和軟件的需求而來(lái)的，例如，為了更好地支持深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極大規(guī)模的矩陣運(yùn)算，你需要考慮如何使用二值化方法來(lái)降低對(duì)于硬件乘法器的需求，如何重新設(shè)計(jì)緩存機(jī)制以避免I/O帶寬成為整個(gè)計(jì)算系統(tǒng)的瓶頸等。為了滿(mǎn)足功能安全的需求，你需要硬件級(jí)別的虛擬化，這就要求處理器構(gòu)架設(shè)計(jì)方面需要考慮多核、VMM、設(shè)備I/O請(qǐng)求管理等。
Intel也在加強(qiáng)其在人工智能算法方面的積累，對(duì)Nervana和Movidius的收購(gòu)反映了這一點(diǎn)。通過(guò)提供至強(qiáng)處理器、FPGA，結(jié)合其N(xiāo)ervana平臺(tái)以及面向深度學(xué)習(xí)優(yōu)化的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)（MKL），提供完整的AI解決方案。
能否提供同時(shí)滿(mǎn)足經(jīng)濟(jì)性和性能要求的計(jì)算平臺(tái)，是自動(dòng)駕駛能否從樣車(chē)轉(zhuǎn)向量產(chǎn)車(chē)的關(guān)鍵因素之一。
結(jié)語(yǔ)
公眾對(duì)于自動(dòng)駕駛依然有深深的疑慮，但在每一次革命性的交通運(yùn)輸方式出現(xiàn)時(shí)，類(lèi)似的疑慮都曾經(jīng)存在過(guò)。航空服務(wù)剛剛出現(xiàn)時(shí)，安全性非常低，多數(shù)人甚至都不相信金屬構(gòu)造能飛起來(lái)，美國(guó)海軍統(tǒng)計(jì)表明，在二戰(zhàn)期間，因技術(shù)原因損失的飛機(jī)達(dá)2100架，是被擊落飛機(jī)的1.5倍，但航空業(yè)依然發(fā)展了起來(lái)；高鐵同樣有類(lèi)似的經(jīng)歷，19世紀(jì)火車(chē)剛剛出現(xiàn)時(shí)，即使是最有遠(yuǎn)見(jiàn)的人都無(wú)法想象時(shí)速超過(guò)300公里的列車(chē)，那時(shí)候的人們認(rèn)為僅僅是氣壓的問(wèn)題就足以讓乘客喪命，而后來(lái)這些都成為了現(xiàn)實(shí)，并且發(fā)展了體量驚人的配套基礎(chǔ)設(shè)施：鐵道和機(jī)場(chǎng)。當(dāng)技術(shù)不存在原理性的問(wèn)題之后，只要有巨大的商業(yè)潛力，利益的驅(qū)動(dòng)終能克服技術(shù)上的挑戰(zhàn)。
如果我們考察一段文明的發(fā)達(dá)程度，運(yùn)輸水平可能是最直觀(guān)的指標(biāo)。唐代玄奘取經(jīng)，鑒真東渡，耗去的是一個(gè)人半生的時(shí)間，這里體現(xiàn)的是客運(yùn)成本；南宋時(shí)期，從福建泉州出發(fā)的瓷器運(yùn)到歐洲，增值達(dá)一百倍，體現(xiàn)的是貨運(yùn)的價(jià)值；19世紀(jì)美國(guó)的崛起，很大程度上得益于其全國(guó)鐵路網(wǎng)的建立，將聯(lián)邦的各個(gè)州 融合成為一個(gè)單一市場(chǎng)。
文明的發(fā)展過(guò)程，也必然伴隨著運(yùn)輸成本的逐漸降低，以及運(yùn)輸效率的持續(xù)提升，它深刻重塑了經(jīng)濟(jì)的形態(tài)。Elon Musk的終極夢(mèng)想是殖民火星，同樣是一個(gè)運(yùn)輸能力改變文明的故事，自動(dòng)駕駛就是當(dāng)下發(fā)生的故事，當(dāng)人的勞動(dòng)力被釋放之后，成本下降就會(huì)驅(qū)動(dòng)一波全新的機(jī)會(huì)，過(guò)去一年里，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的進(jìn)步 已經(jīng)超出了絕大多數(shù)人的預(yù)期，自動(dòng)駕駛的未來(lái)值得期待。
本系列更新完結(jié)。
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