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英伟达全面分析(四),一年一代PX平台,超强算力抢装自动驾驶

这是“汽车人参考”第383篇原创内容

“赋能智能电动汽车组织和个人成长”

本文为英伟达全面分析第四篇文章,主要探讨英伟达汽车计算平台发展,尝试回答英伟达在硬件层面如何抢占智能汽车市场这个问题,下一篇重点关注Xavier和Orin两款SoC大杀器,请关注本公众号(auto_refer)后续更新。

Drive平台的持续迭代

英伟达的GPU架构从Tesla起,到2010年完整的Fermi,历经Kepler,到2014年的Maxwell,再到2016年面向深度学习的Pascal、Volta,最终到2020年的Ampere。

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伴随着GPU架构演进,英伟达逐步在智能汽车上搭建计算平台,2015年推出NVIDIA Drive系列,其中DRIVE CX面向座舱,DRIVE PX面向自动驾驶。

在此后5年时间,以一年一代产品的节奏,快速迭代出了DRIVE PX、DRIVE PX2、Drive PX Xavier、DRIVE PX Pegasus、DRIVE AGX Orin自动驾驶平台。

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每一代平台都依托核心SoC的迭代,从Tegra X1,到Parker,到Xavier,Orin,以及Atlan。

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初代Drive PX

第一代Drive PX,基于Tegra X1 SoC芯片开发,采用20nm工艺,256核Maxwell架构Cuda Core的GPU,和8个CPU(4个ARM CortexA57和4 ARM CortexA53),Tegra X1是一颗移动处理器,并不专为汽车而设计,算力为1T左右。

搭载1颗Tegra X1的第一代DRIVE CX面向座舱,搭载2颗Tegra X1的DRIVE PX面向自动驾驶。

第二代Drive PX2

英伟达2016推出了第二代Drive PX2,基于Parker SoC芯片开发,采用16nm工艺。

在Parker架构中,拥有256核Pascal架构Cuda Core的GPU,和6个CPU核(4个ARM Cortex A57和2个 ARM Denver),这是英伟达开始尝试满足车规级的第一颗SoC芯片。

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PX2衍生出了AutoCruise(单Parker芯片)和Auto Chauffeur(双Parker芯片)两种版本,相比第一代PX把后备箱塞得满满当当的工控机,DRIVE PX2在体积上已经大大缩小。

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特斯拉2016年在HW 2.0中,就搭载了英伟达PX2 AutoCruise版本。

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第三代PX Xavier/Pegasus

由于GPU属于通用型计算芯片,算力高同时也会带来高功耗与搭建成本,PX2中2颗Parker SoC功耗约为250W,需要水冷散热。

英伟达在2017年发布了Drive PX Xavier,Xavier平台可以看作是PX2小型高能效版,在算力稍有提升前提下,面积缩小了一半,功率仅为PX2的1/8。

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PX Xavier核心在于Xavier SoC芯片,据悉英伟达研发投入高达20亿美元,耗费2000名工程师4年时间开发。

Xavier采用12nm工艺,算力30TOPS,功耗30W,拥有8核ARM 64 CPU(Carmel)和512核Volta架构Cuda Core的GPU。

作为一款专为自动驾驶设计的芯片,Xavier还搭载了深度学习加速模块DLA模块和向量处理单元PVA,DLA和PVA是两个专用ASIC,DLA用于推理 ,PVA用于加速传统视觉算法,这是英伟达首次采用CPU+GPU+ASIC的技术路线。

同年,英伟达推出了适用于Robotaxi、更注重性能的DRIVE PX Pegasus,Pegasus由2颗Xavier芯片和2颗单独的Turing架构的GPU(4680CUDA Core+576 Tensor Core+RT Core)组成,可以实现320TOPS的算力。

第四代,DRIVE AGX Orin

英伟达在2019推出了DRIVE AGX Orin平台,该平台由2颗Orin SoC芯片和2颗 Ampere架构的GPU组成,最高算力达到2000TOPS,功耗800W,这也是Orin SoC芯片的首次亮相。

至此,英伟达通过Xavier和Orin完成了自动驾驶从ADAS到L5的全栈布局,通过不同组合,满足不同客户对不同自动驾驶等级的需求。

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汽车人参考小结

20年前英伟达重新定义了现代计算机图形技术,并推动了PC游戏市场的发展,而20年后,英伟达已摇身一变,成为一家在自动驾驶领域处于领先的头部企业。

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从云端训练、到移动芯片,再快速迭代到智能汽车芯片,将算力作为核心战略控制点,提前预判用户的需求,再和自身优势结合起来,在没有人的地方去竞争,使得英伟达远远甩开先于已经发展好多年的Mobileye,成为自动驾驶领域又一个炙手可热的明星。

下一篇探讨有关英伟达的Xavier和Orin芯片

英伟达全面分析文章:

基础信息英伟达全面分析(一), 计算平台遍地开花,汽车九牛一毛

GPU架构英伟达全面分析(二):十年磨一剑,GPU和CUDA两翼齐飞

模型量化英伟达全面分析(三):深度学习模型量化,TensorRT了解一下

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