为了10万亿美元 英伟达干了这三件事

2017-05-15 10:00:26来源: EEWORLD 关键字:英伟达  AI

  前天晚上,英伟达老大黄仁勋在GTC2017上发表了主题演讲,推出了多人VR、GPU计算卡、GPU超算、AI云服务等一些列新品。牵动了全球无数科技媒体,以及,…投资人们的心。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。

  演讲后,英伟达股票一夜暴涨17%到120美元左右,而一年前,其股价还在30多美元徘徊。当然,这得感谢各类AI技术的迅速发展、感谢黄教主激情澎湃的演讲,对了,还有它那件多年未换的皮夹克。

  AI技术未来的发展前景有目共睹,但是很多应用还有待时日。在看的见的未来里,自动驾驶相关技术会是其最重要的一个应用方向。所以黄教主才会自2015年开始,就在每年的CES、GTC上大肆宣传自家的自动驾驶相关产品,而对于其起家的游戏显卡业务,则成了一笔带过的事情。

  不过问题来了,即使你从2015年开始,听了黄教主在CES和GTC上的每一场演讲,但是你可能还是明白英伟达在自动驾驶方面的完整布局,因为每年都有新东西和新变化。

  别急,车东西帮你理理思路。

  硬件基础——Drive PX

  昨天的发布会上,英伟达宣布与丰田达成了合作,后者未来将使用英伟达家的Drive PX2计算平台推出自动驾驶汽车。

  2015年11月,丰田在日本演示了其自动驾驶技术,实物是一辆基于雷克萨斯GS450h改装的自动驾驶汽车。其前后搭载了6个激光雷达,6个毫米波雷达,以及一个双目摄像头,且所有的传感器都融进了车辆的外观件之中,使得该车看起来与普通的量产版GS450h几乎没有什么差别。

(配图为丰田展出的自动驾驶汽车)

  丰田在全球邀请了一些媒体去亲身体验,并表示将在2020年实现自动驾驶技术的商品化,当然,是高速公路场景下的自动驾驶。

  据参会的国内媒体介绍,当时丰田并没有把样车的后备箱——即其计算模块展示给媒体看,但是他们还是能够听到后备箱传来了较大的风扇声。由此可见其后部放了不少电脑,且风扇的体积较大,转速也较高。

(没有丰田的图,配图为奥迪早期的自动驾驶测试车后备箱的计算单元)

  丰田也向媒体直言,他们正在努力缩小处理器的体积。

  又过了一年半的时间,丰田找到了英伟达,决定在其未来的自动驾驶汽车上使用其Drive PX计算平台——当然,采用GPU计算的Drive PX天生适合深度学习等AI算法,并且还有体积小,能耗低的优势。

  目前,Drive PX已经发展到了第二代,称之为Drive PX2。不过你要是经常听黄教主的演讲,你一定会发现一个很有意思的问题,就是黄教主在演讲中提到Drive PX2的时候,还会在后面加上各种英文,例如GTC2017上的Drive PX2 Parker,Drive PX2 Xavier等——实在是让人摸不着头脑。

  事实上,按照英伟达中国官网的介绍,英伟达已经基于Drive PX2芯片做出了一系列产品。

  

(配图为中国官网的PX2产品系列)

  包括Drive PX2 AutoCruise、Drive PX2 Chauffeur、Drive PX2 Autonomous Driving三个产品。按照功能来说,三者依次是为了实现L2/L3级别的自动驾驶(自适应巡航或高速公路自动驾驶)、L3/L4级别的自动驾驶(点对点)以及L4/L5级别的完全自动驾驶来设计的。

  但是注意,黄教主在昨天的演讲中放出了一张自动驾驶的PPT,左边根据计算能力将Drive PX2分为高低两款产品——Drive PX2 Parker和Drive PX Xavier。

(配图为黄教主在GTC2017上给Drive PX进行的分类)

  看完这个图,车东西瞬间也是懵逼了。官网不是写着Drive PX2按照功能的高低,依次分为AutoCruise、Chauffeur和Autonomous Driving三个吗,这个Drive PX2 Parker又是什么鬼?

  在多次与英伟达官方进行沟通后,车东西才得知,PPT中,Drive PX2 Parker与Drive PX Xavier是按照架构的不同来区分的,Parker是Pascal架构的统称,包含了AutoCruise、Chauffeur、Autonomous Driving三款产品。而Drive PX Xavier则是使用最新Volta架构的产品,对,就是那个花了30亿美元的架构。

  按照教主的介绍,Drive PX Xavier是最顶级的Drive PX计算设备,可以毫无压力的支持L4/L5级别的完全自动驾驶。但是我想问的是,这里Drive PX Xavier的名称里,为啥不是PX2?

  看到这里,车东西本以为已经将Drive PX产品之间的关系理顺了。但是仔细一想还有问题!

  按照教主PPT里的分类,Drive PX2 Parker支持的是L2/L3级别的自动驾驶。但是在之前的演讲以及中国官网的介绍中,Drive PX2 Parker旗下的最高阶产品,Drive PX2 Autonomous Driving是支持L4/L5级别的自动驾驶的啊?

  这不是自相矛盾吗?这个矛盾不仅难住了我,还难住了英伟达的人。

  又是与英伟达方面进行了多次沟通之后,车东西才了解到,Drive PX2 Autonomous Driving确实支持L4/L5级别的自动驾驶,但是它需要两块Drive PX2(从官网的配图来看,应该是Chauffeur)才能实现,而据称特斯拉搭载2.0版本的自动驾驶硬件汽车,更是搭载了4块Drive PX2。

  而最新采用Volta架构的Drive PX Xavier的性能则已经足够强大,因此使用一块Drive PX Xavier即可支持L4/L5级别的自动驾驶。所以才把有三款产品的Drive PX2 Parker放在了L2/L3的位置。

  软件支持——DriveWorks与AI Car Platform

  在费劲周折弄明白了Drive PX的产品体系之后,该说说软件了。

  英伟达为了让各位小伙伴愉快的使用Drive PX计算平台来开发自动驾驶汽车,很贴心的为其提供了名为DriveWorks的SDK工具包,包含有API中间件、开发工具与技术支持,通过CUDA、cuDNN、TensorRT等技术,来完成视觉感知、高精地图绘制、定位、路径规划四大功能,这也是自动驾驶汽车最基本最核心的能力。

  现在有了硬件、有了SDK,英伟达终于可以开心的卖芯片了,但是他们还觉得不够。

  一方面可能是担心一些实力较弱的中小车厂与自动驾驶开发者用不好Drive PX。另一方面,毕竟只有英伟达自己才最了解自己的产品并且知道能开发出什么样的功能。

  为此,英伟达又推出了AI Car Paltform,你可以将其理解成一个演示平台,即告诉你使用英伟达Drive PX能够做出什么东西来。这有点类似于英伟达在游戏显卡领域的公版显卡,以及高通经常给硬件厂商做的参考设计。

(配图为黄教主最开始展示的AI CAR PLATFORM)

  这个AI Car Paltform包含5个方向:

  1、Auto-Pilot。

  虽然与特斯拉的高级ADAS系统(半自动驾驶)Autopilot名字相似,但是别忘了中间还有个横线呢。好了,不说笑了,这个Auto-pilot就是正经的自动驾驶功能,也是英伟达Drive PX与DriveWorks能够实现的最重要功能。

  2、Co-Pilot。

  顾名思义,这是个智能副驾产品,主要目的是为了让驾驶员与汽车之间有更多的互动。其主要利用了视觉与语音技术。视觉上,Co-pilot能够通过车载摄像头监测驾驶员与其行为,例如这个驾驶员是谁,他的视线在看哪里,开车的途中是否困了,甚至是通过唇部的动作来判断这个驾驶员说了什么话。

  而当发现驾驶员出现疲倦或是睡着的情况时,也会通过语音提醒他注意。当然,Co-Pilot也自带有语音交互功能,驾驶员可以通过语言与系统进行交互。这样,在开车的时候就像是有了一个副驾驶坐在身边。

  3、NLU。

  NLU就是Natural Language Understanding——自然语义理解。在车内环境来说,语音交互是一个好的选择,但是想要把语音交互做好,让系统理解人类语音是最好选择,这就是NLP。而机器学习、深度学习等技术又是实现NLP的好办法,所以在部署了Drive PX后,自然让车内NLU以及语音交互有了更多的发展空间。

  需要指出的是,上一个案例Co-pilot也有语音识别的成分,但是两者也有区别。NLU就是单只语音,而Co-piolt则是以图像为主,语音为辅助。

  4、Guardian Angel。

  Guardian Angel(守护天使)是黄教主在今年GTC上新提到的一个概念,从名字来看,就是要守护驾驶员——其作用就是在人类开车的时候通过摄像头、雷达等传感器监测路况,当有危险的时候系统就会通过语音等方式提醒驾驶员。

  这一功能与目前ADAS系统中的碰撞预警、行人识别功能类似,但是需要指出的是,之前的ADAS系统由于计算能力的限制,其功能与效果都比较一般,而有了Drive PX的加持,厂商可以在汽车中部署AI算法,能够大大提升了车载摄像头的图像识别能力,进而让摄像头识别出更多的物体,或是交通状况。

  5、Mapping-to-Driving

  这也是黄教主在今年新提的一个说法,即车辆可以通过车载摄像头来扫描外部环境,识别像是建筑、车道线、路灯等物体的位置来构建高精地图,再通过与地图数据路的信息进行比对与GPS信号加持,即可完成自身的定位工作,从而实现自动驾驶。

  与此同时,车辆扫描的地图信息也能够传回云端,进而整个地图数据库,让所有连接的自动驾驶汽车共享。

  目前,像是高通、Mobileye等从事自动驾驶研究的巨头也推出有类似的技术。

还是开头那句话,由于自动驾驶技术发展太快,结果黄教主在每年的CES、GTC上进行演讲时也在不

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关键字:英伟达  AI

编辑:李强 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/wltx/article_2017051515034.html
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