从拼算力到拼运行效率,地平线征程5专为高级别自动驾驶打造的AI芯片, FPS高达1283
大象有2570亿个神经元,人脑只有860亿个神经元,但其智商上限却仅相当于人类四五岁的孩童。同理,芯片也绝不能仅看硬件性能,架构设计和对算法的洞察正不断推动AI芯片真实性能进化,重塑摩尔定律。本文中地平线将从“如何衡量 AI芯片计算效率”出发,解读征程5的超强真实性能。
汽车智能化进程加速的今天,AI芯片性能大战显得尤为激烈。TOPS (Tera Operations Per Second),即每秒钟进行的万亿次计算,成为了各家车厂最常用的算力单位。
TOPS大小由芯片内计算资源的数量和主频高低决定,可以说非常“客观”。但,仅用 TOPS 就能衡量芯片真实性能吗?答案是否定的。
如果要打造一款优秀的智能汽车,车企该如何选择芯片呢?算法演绎日新月异的今天,也许将不同新模型在芯片上直接实测是一个好办法。这样就可以在确定精度的情况下,选择每秒准确识别图像帧率 FPS(frame per second,每秒准确识别帧率) 最高、计算最快的芯片了。
事实上,FPS已经开始被越来越多的AI芯片企业和智能驾驶头部车企采用。马斯克在 2019 年提到,特斯拉 FSD 芯片算力为 72 TOPS,是英伟达 Drive PX2的 3 倍,但在进行自动驾驶任务时其 FPS 却为后者的 21 倍!仅从 TOPS 看,可能会做出与实际表现偏离7倍的误判!
而以地平线 2021 年推出的征程5 与英伟达Orin 芯片进行对比,征程5 128 TOPS 的算力虽然为 Orin 的一半,但在进行自动驾驶任务时其 FPS 却高达 1283,做到了更胜一筹。
可以说,算力不仅是价值,也是给车厂和消费者的成本,而更值得追求的价值是先进算法在该芯片上的运行效率,即 FPS。
更高的 FPS 会带来更快速的感知、更低的延时,这意味着更高的安全性和行驶效率。显卡掉帧,对于游戏体验而言仅仅是卡顿。AI 芯片计算掉帧,对于需要保障实时感知的自动驾驶则会带来灾难性后果。当智能汽车高速行进时,我们永远不知道下一帧会发生什么,能做的只有避免错过。
结合计算效率去看待真实性能,无论是对追求性能更强的 AI 芯片,还是全面发挥其性能,都具有极为重要的现实意义。也正因为对算法在芯片上运行效率的追求,地平线成为了继Mobileye、英伟达后第三个实现专用ADAS芯片规模化量产的厂商,征程系列芯片被广泛搭载在多家主流车厂的明星车型上,征程5 更是获得了 8 家顶级汽车品牌的合作意向。
当芯片行业依然在遵循摩尔定律优化硬件时,地平线数年前就选择了去开辟一条不同寻常的道路,为智能汽车打造拥有更强 AI 性能的芯片,而这条路就是从场景出发、软硬结合。当然,一颗好芯片的全部也绝不只是性能,在接下来的「技术芯球」中,我们将从征程系列的核心架构—— BPU 出发,解读地平线是如何洞察智能驾驶场景,又是如何用 AI 算法驱动新摩尔定律的。
*注:
1. 特斯拉FSD与英伟达Drive PX 2 算力对比援引自Tesla Autonomy Day 2019
2. 地平线征程与英伟达Orin对比方法与数据来源,详见图注
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用户84209882 Lv5. 技术专家 2022-04-24学习了
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otsuka Lv9. 科学家 2022-04-23学习了!
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