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飞机先生唠唠|如何看何小鹏评论英伟达 A100 受限?
新出行原创 · 文章

何小鹏今天发了一个朋友圈,提到目前限令的芯片主要会影响自动驾驶云端训练系统,小鹏刚和阿里云成立的“扶摇”自动驾驶智算中心刚好对未来几年需求的芯片都买回来了,明年开始会大规模落地下一代智能辅助驾驶。

这也验证了我们此前的猜想,“扶摇”很可能应用了此次被限制的英伟达 A100 芯片,但好在小鹏提早“囤”了。

目前官宣成立大型云端训练系统的有:特斯拉 Dojo、小鹏扶摇以及毫末 MANA 。

一、云端训练有什么作用?

自动驾驶或者是其他面对机器学习的领域,都离不开三个,一个是数据采集,通过算力将数据训练一个模型 ,最终让每一台车都具备学习的能力。

而所有能力汇聚成一个终极能力,就是推理。

大家可以简单理解,自动驾驶中央处理器通过传感器输入进来的信息(语义信息),他们就像一个个词组,但系统推理就是要先分类,然后找到词与词之间的管联系,从而组成一个句子,这也就是我们常常提及或者强调的特征提取。

但具备这个能力就需要你有一个能力超强的模型,时刻应对多变的环境。但我们知道车端局限的算力和存储空间满足不了,所以这时候就需要构建一个云端训练系统。

所以好的模型不仅要有数据灌输,还和和训练系统的开发有很大关系,因为你要知道现在车企不缺数据,就是不知道怎么用好。

例如小鹏面对国内更复杂的城市道路环境,需要长周期、大算力平台的计算,所以采用自建的形式长期看更划算,特斯拉 Dojo 也是同理,FSD Beta 后使用范围的扩张,数据、标注系统以及训练规模也大幅提升,并且还在自研专用的 D1 芯片。

我的结论是只有将系统闭环,才能运营好数据,有了数据才能正向研发好智能驾驶系统,提高用户的体验。

二、云端和车端芯片有什么区别?

目前车端领域国内有地平线和黑芝麻等公司,但车端和面向自动驾驶云端系统有很大的不同。

首先自动驾驶的需求是面对车外传感器源源不断进来的数据,数据一到必须马上消化,效率高并且需要低延迟,AI 加速 与 CPU GPU 等都要协调,也就是面对不同的软件和算法,需要考虑不同的加速器。另外一个难点是面对车规级的安全验证。

而云端芯片一般算力很大,处理的数据量大、场景也更复杂,对延迟率基本没有什么需求,同时性能具备多样性,例如有机器视觉、语音、机器学习等 AI 模型训练,任务也相对单一。

举例地平线,地平线的定位是边缘计算,和云端训练芯片定位有很大不同,所以它从芯片定义之初就必须想明白行业的需求,并且取舍关系都想清楚,从而切入到市场的蓝海,然后重新构建自己的生态,这是地平线目前的策略。

而大家“偏爱”于 GPU 训练,是因为 GPU 打败 CPU 就是因为 GPU 把更多的面积都让给了计算,而不是给了其他单元,这让擅长并行计算的 GPU 无论在训练成本以及低延迟性上都超过 CPU 。

三、有没有可替代的云端训练芯片?

上面看到国内目前主流的智能驾驶芯片公司都不是主打云端训练,很重要的原因是英伟达已经在 GPU 行业上独占鳌头,被攻破的可能性很低。

而这次卡住的是 GPGPU ,也就是通用计算的图像处理器,不是我们常提及的显卡,是通用计算不是图像渲染,所以主要聚焦在 AI 计算、仿真等领域,涉及范围也不单是自动驾驶。

在目前全球范围内,GPGPU 也就是能够商业化很少 ,并且英伟达还在此基础上构建好的软件生态,所以这个行业垄断程度高,能独立完成设计、流片,并实现量产还要到落地商业化本身就更少了。

四、限制后,是不是就无解?

目前 A100 已商用,采用 7nm 制程工艺,H100 也在今年 3 月推出,采用 4nm 制程工艺。目如果被限制,可能需要回到旧框架下的 V100 ,12nm 制程工艺。

当然国内也有新一批的公司,例如海思、昆仑、燧原等也在 GPGPU 领域进军,并且对标的也是英伟达 V100,这一次也加速了国内对 GPGPU 等高端芯片的决心。

五、是否对 Orin 有影响?

可以看到此次限制对 Orin 等系列芯片影响不大,目前英伟达覆盖了训练、云端、终端以及自动驾驶的 AI 平台,不同平台满足不同需求。

另外此次受限制的英伟达与 AMD 都是各自的顶配线,这些高性能芯片放在车端应用城市级的领航辅助驾驶,也是大材小用,这种需求量大、跑智能驾驶系统还是以性价比为先。

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