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芯片是一向系统工程,高投入、高风险、回报较慢都是芯片行业的典型特征。特别是对于目前的无人驾驶技术来说, 终的算法并没有确定,因此各大厂家没有办法在现在的情况下就投入到 ASIC 专业芯片中,所以 GPU 会是今后很长一段时间内的 为平衡的方案。
芯片是无人驾驶的核心,其职能相当于无人驾驶的大脑。目前汽车上的芯片主要分为两类:一类是传统的功能芯片,例如为发动机管理、电池管理、车身控制等单独功能实现开发的芯片;另外一类则是性能更为强大,担当无人驾驶大脑作用的 AI 芯片。目前无人驾驶汽车的代码已经远远超过 1 亿行,而对芯片的运算能力要求超过 10TOPS(万亿次操作每秒)的数量级,传统的功能芯片已经无法满足无人驾驶的要求,所以开发 AI 芯片势在必行。
什么是 AI 芯片?
目前主要的 AI 芯片包括 GPU、FPGA、ASIC 三种。所谓 AI 芯片是指可以用来针对 AI 算法的专用芯片,对于 AI 芯片,在图像识别领域常用 CNN 卷积网络算法,而在语音识别以及自然语言处理上采用 RNN 算法,两者算法的本质都是矩阵的乘法和加法。AI 芯片与传统功能芯片 的不同在于运算速度更快、功耗更低。其实我们传统使用的芯片 CPU 和 MCU 都可以用来执行 AI 算法,但是两者由于更为适合串行算法,导致运算速度过慢,显然无法满足中高速自动驾驶对于周边环境图像识别的需要。在三种 AI 芯片中,GPU 与 FPGA 都是传统的通用型芯片,芯片架构已经非常成熟,可扩展性较强;而 ASIC 属于为限制场景下定制使用的芯片,虽然性能更为突出,但是成本较高,且使用场景单一。芯片前期投入巨大,如果后期无法大量应用来摊薄成本,整个项目就会面临无疾而终的局面。
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