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自動駕駛芯片戰(zhàn)即將打響

發(fā)布時間:2017-09-29 09:11

前幾日,特斯拉與AMD合作研發(fā)自動駕駛芯片的緋聞沸沸揚揚,一度讓外界猜測特斯拉與英偉達的合作有所變動。昨日,英偉達CEO黃仁勛在GTC China則表示,即使特斯拉用了別家的計算芯片,自己也對特斯拉的車也照買不誤。

 計算芯片這一自動駕駛的大腦,被再度推上了風口浪尖。盡管不慎放出“假消息”的格羅方德出面否認了,但坊間的極大關(guān)注也表明,芯片,是眾自動駕駛公司的一塊心病。 做平臺的計算巨頭如英偉達、英特爾、高通,“自古以來”為車廠供貨的半導體商,以及做單點技術(shù)的初創(chuàng)公司,都在不斷地試圖制造屬于自己的自動駕駛芯片,以在自動駕駛競賽中掌握絕對制高點。 一、特斯拉“尋新歡”是假? 上周,從AMD拆分出來的晶圓廠格羅方德(GlobalFoundries,GF)無意間透露出來消息:特斯拉、AMD、GF三方,正在自動駕駛上“搞事情”。消息一出,自動駕駛?cè)ψ诱隋?。AMD股價應聲而漲,英偉達股價則小幅下挫。 對于合作,報道稱特斯拉將在AMD的芯片IP基礎(chǔ)上,開發(fā)自己的自動駕駛芯片,格羅方德則是代工廠。 然而第二天,GF就跳出來否認,稱“與特斯拉沒有直接合作關(guān)系”。但是,這個說法很有意思,僅僅是撇清了自己和特斯拉的“直接關(guān)系”。而特斯拉與AMD兩方,對此消息則是不予置評,既不否定,也不承認。 特斯拉當然不會承認,因為: 1、現(xiàn)在特斯拉的車型還裝著英偉達家的Drive PX 2自動駕駛車載電腦到處跑呢。 2、英偉達CEO黃仁勛的車庫里還停著特斯拉Model S和Model X。 3、英偉達今年那款性能爆棚的深度學習利器DGX-1,老黃直接送了馬斯克資助的OpenAI一臺,還是親自交到后者的手中。 但是從馬斯克的經(jīng)歷中就可以看出,他并不是一個安分的人。和Mobileye的分手已是前車之鑒,和英偉達現(xiàn)在雖然你儂我儂,但也架不住特斯拉的目標是星辰大海。 基于三點原因,特斯拉會熱衷于研發(fā)自己的自動駕駛芯片: 1、對核心硬件有更強的掌控力。 2、研發(fā)自己的自動駕駛芯片,能夠在硬件加速上形成差異,更有可能建立起自動駕駛技術(shù)的優(yōu)勢。 3、Drive PX 2功耗為250W,而價格則直接是1.5萬美元。如果特斯拉選擇自己造自動駕駛芯片,那么成規(guī)模之后,有助于降低成本。 因此,出于提升對核心硬件掌控力、擁有更強計算競爭力以及成本等因素的考慮,自研自動駕駛芯片對特斯拉來說確實是一個可選項。 最直接的證據(jù)就是特斯拉作為一家汽車公司(至少目前來看是這樣),所擁有的50余人的芯片團隊,以及團隊的帶頭人——去年年初加入的吉姆·凱勒。 凱勒早年任職于AMD,參與締造了X86-64架構(gòu)(AMD為桌面端處理器作出的最偉大的貢獻),拿出了能和英特爾正面抗衡的K8架構(gòu);后又進入蘋果,負責了A4與A5處理器;再一個回馬槍殺回AMD,奉獻了Zen架構(gòu)——銳龍正是在Zen架構(gòu)的基礎(chǔ)上,逼得今年的英特爾不再擠牙膏。 特斯拉的芯片團隊由這樣一位在行業(yè)功勛卓著的傳奇人物坐鎮(zhèn),必然是有所布局的。 昨日,英偉達CEO黃仁勛在GTC China上接受采訪時,面對“如果特斯拉與其他廠商做了自動駕駛芯片,你是否還會買特斯拉”這一問題,也并未在回答中急于澄清和特斯拉的合作關(guān)系。 這次把格羅方德牽扯進去,則說明特斯拉的自動駕駛芯片至少已經(jīng)到了流片測試的階段。 不過特斯拉不太可能去挑戰(zhàn)英偉達的GPGPU(通用計算型GPU)在深度學習中的地位,因此這枚芯片大概率會是一款針對自動駕駛的專用計算芯片。 二、三大巨頭決戰(zhàn)自動駕駛芯片 特斯拉與英偉達的分分合合只是自動駕駛芯片大戰(zhàn)中的冰山一角。在這個關(guān)鍵領(lǐng)域中,自動駕駛芯片延續(xù)了與其高度相關(guān)的深度學習所采用的幾類硬件技術(shù)路線:GPU、FPGA、ASIC,引來全球各方公司同臺競技。 首先不得不提的是英特爾、英偉達、高通三大芯片巨頭,它們帶領(lǐng)的競爭為這場芯片戰(zhàn)爭奉獻了絕大多數(shù)戲碼。而且,他們也恰好反映了自動駕駛芯片的不同技術(shù)路線之爭。 1、英特爾:豪擲320億美元,買出一片天 在深度學習興起的這兩年,英特爾頗有些哀傷。因為CPU天生擅長串行與通用計算,在面對需要大規(guī)模并行計算的深度學習時,暫時處于被GPU壓制的狀態(tài)。因此,英特爾繞過GPU,在2016年以167億美元完成了對世界第二大FPGA公司Altera的收購。 FPGA,現(xiàn)場可編程門陣列,是一種處于CPU、GPU和ASIC之間的芯片。相較于CPU、GPU的通用計算屬性(沒錯,GPU雖然比CPU“專業(yè)”不少,但仍屬于通用計算),F(xiàn)PGA的功能更加專一,并且更加接近底層I/O,運算實時性比CPU/GPU更高,一旦完成編程,就能進行特定的運算,比CPU、GPU更加高效。同時,它又比專用芯片ASIC更加靈活——芯片可以被反復編程,以滿足不斷變化的計算需求。 高實時,低功耗,可靈活編程,這全都切中了自動駕駛對計算芯片的要求。英特爾在年初推出的自動駕駛計算平臺Intel Go中,也使用了FPGA芯片。奧迪新A8自動駕駛所仰賴的核心計算單元zFAS,也使用了Altera的FPGA芯片,內(nèi)建被英特爾收購的Movidius視覺算法,負責物體數(shù)據(jù)和地圖數(shù)據(jù)的融合,與自動停車功能的實現(xiàn)。 另外英特爾在服務器市場擁有不俗實力,這意味著在云端,其可以部署強大的計算能力。結(jié)合低延時又高效的FPGA,英特爾可以在云端處理大量并發(fā)的實時計算。這種模式尤其適合人們對智慧城市大腦的設(shè)想:每一輛無人車的數(shù)據(jù)都上傳到一個中樞,由其處理并洞悉每一輛車的狀態(tài),去命令他們?nèi)绾务{駛。 當然,無人車與城市中樞之間需要高帶寬、時延極低的數(shù)據(jù)通道連接起來,這也是英特爾對5G如此上心的重要原因之一。對此,英特爾在今年推出了首款車載5G通信平臺。 但是,雖然這一套設(shè)想很先進,但標準、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),將耗費大量的時間和財力,短期內(nèi)實現(xiàn)難度仍然較大。因此,進入眼下有切實市場的輔助駕駛至關(guān)重要。 2016年10月,英特爾發(fā)布針對ADAS市場的凌動處理器A3900系列,為車載信息系統(tǒng)和ADAS功能提供計算支持。為了符合車規(guī),英特爾還對A3900做了特別設(shè)計,最高耐受150°高溫。并且,應用了16nm制程和Apollo Lake架構(gòu)的A3900在功耗表現(xiàn)上也相當優(yōu)秀,最高不超過12W。 但ADAS的芯片市場已經(jīng)有了眾多傳統(tǒng)汽車半導體商,還有Mobileye這一稱霸的公司,英特爾怎么可能說切入就能切入? 不能平地起高樓的一種解決方法是,直接買一棟。今年3月,英特爾一狠心一咬牙,以153億美元的天價收購了以色列ADAS公司Mobileye。對于其他公司來說,Mobileye或許不值153億美元,但是對于英特爾來說,這錢不得不花——今年初建立自動駕駛聯(lián)盟時,只有寶馬才買了英特爾的賬。 而Mobileye一方面為英特爾提供了切入自動駕駛市場的渠道——前者在全球ADAS市場的份額超過70%;另一方面,Mobileye的核心產(chǎn)品——ADAS專用芯片EyeQ系列,使英特爾形成了針對車輛端的計算芯片解決方案——英特爾的凌動/至強+Mobileye的EyeQ+Altera的FPGA。這153億美元,其實是英特爾為自動駕駛買的門票。 在英特爾投入巨資過后,Mobileye直接繞過了其ADAS的第四代專用芯片EyeQ4,將在明年量產(chǎn)EyeQ5。值得一提的是,Mobileye宣稱,EyeQ5的計算能力能夠滿足L4-L5級的自動駕駛。 當下,自動駕駛的車輛終端和云端還沒有實現(xiàn)實時的高帶寬傳輸,因此車輛終端的計算力顯得尤為重要。 2、英偉達:生態(tài)、性能一騎絕塵 英偉達無疑是人工智能時代計算巨頭中最大的受益者。GPGPU(通用計算型GPU)在深度學習領(lǐng)域的統(tǒng)治力無需多言,目前大部分深度學習在訓練階段,都是由英偉達的GPU支持的。 一方面,這得益于其GPU相對于CPU而言針對深度學習更強的計算能力,另一方面在于,英偉達為其GPU通用計算所做的開發(fā)易用性工作開展得是如此之好,大大降低了開發(fā)者的上手難度。 這不,昨天GTC上,老黃又帶來了更新過后的深度學習應用平臺TensorRT 3,把各種深度學習框架都囊括了進去。 而在運用其GPU為車輛端的深度學習應用(Inference)提供支持方面,英偉達的做法頗有些“浮點運算能力越高越正義”的意味。 在自動駕駛時代之前,英偉達很早就通過Tegra 系列處理器進入了眾多整車廠的供貨商名單,比如和英偉達保持了8年合作關(guān)系的奧迪,以及頗受老黃喜歡的特斯拉,不過早年英偉達的Tegra負責的主要還是車載娛樂方面。(最新消息,彭博社報道特斯拉或?qū)⑵鋳蕵沸畔⑾到y(tǒng)芯片供應商換為英特爾)。 而今年具備L3自動駕駛功能的奧迪新A8,其由采埃孚打造的自動駕駛計算平臺zFAS,使用了英偉達的Tegra K1芯片,負責處理車輛的環(huán)視影像。然而,zFAS主要負責實現(xiàn)自動駕駛功能的芯片,是Mobileye的EyeQ3和Altera的Cyclone。這一點顯然無法讓英偉達滿意,乃至都不愿意提到這一點,但Tegra K1的單精度浮點運算性能也只有350GFlops,而EyeQ3整合了完整算法支持的一整套ADAS功能,使得K1的性能看上去并沒有那么誘人。 其實,在新奧迪A8亮相之前,英偉達已經(jīng)連續(xù)推出兩代性能十分強悍的自動駕駛車載電腦,其中被力推的Drive PX 2最強版本Drive PX Autochauffeur使用了兩顆名為Tegra Parker的SoC,內(nèi)建6核CPU以及基于帕斯卡架構(gòu)、擁有256個CUDA單元的顯示核心。Tegra Parker的上一代Tegra X1單精度浮點運算能力就達到了1Tflops,Parker性能據(jù)稱達到1.5T,兩個Parker SoC加起來性能達到3T。然而英偉達覺得還不夠,又在兩個SoC之外加入了兩張帕斯卡架構(gòu)的獨立顯卡。最終的結(jié)果是,Drive PX 2 autochauffeur的單精度浮點運算能力達到了8TFlops,是Tegra K1的20倍還多(可憐的K1,人家只是一枚SoC而已)。 這一計算平臺是足以滿足L3自動駕駛的運算要求的,如果多個平臺疊加使用,Drive PX 2還能滿足全自動駕駛的計算要求。然而Drive PX 2高性能的背后是不菲的代價——這一計算平臺的功耗高達250W,乃至于產(chǎn)生的巨大熱量需要水冷散熱;而價格高達1.5萬美元。其單位計算量消耗的能量與成本都不菲,對于需要過車規(guī)、壓成本的量產(chǎn)型自動駕駛功能來說,這些都是壞消息。 這也是英偉達目前在自動駕駛車載計算芯片(其他對功耗、成本有較高要求的終端也成立)面臨的一大困境: 論訓練階段的大規(guī)模高性能計算,由于完整的生態(tài),英偉達暫時誰都不虛;然而在人工智能的終端設(shè)備上,英偉達高性能GPU高能耗,以及令人咋舌的價格,讓不少正在研發(fā)自動駕駛的公司都感到糾結(jié)——Drive PX 2性能當然足夠強勁,但要量產(chǎn)的自動駕駛功能,顯然承受不起10萬的加價,和要水冷的板卡。 當然,英偉達對Drive PX 2駭人的功耗看得很清楚。Drive PX 2之后,英偉達立馬推出了新一代基于Volt架構(gòu)GPU的SoC Xavier,單精度浮點運算性能達到20Tflops,是Drive PX 2 Autochauffeur的2.5倍,而功耗僅僅為30W。Xavier開了掛一般的強悍性能使它可以支持L4-L5的自動駕駛運算需求,同時低功耗和較小的體積又能夠適應車輛需求。 可以說,英偉達靠這顆芯片為其GPU進一步打入自動駕駛的應用推斷(Inference)階段鋪平了道路,全球知名的汽車供應商博世和采埃孚,都與英偉達達成了合作,將基于Xavier開發(fā)車載電腦。在強大性能與功耗之間雙雙取得大幅度進展的Xavier,將成為英偉達在自動駕駛芯片市場上的撒手锏。 不過,Xavier的量產(chǎn)時間為明年初,大規(guī)模出貨則要等到明年第四季度。 因此,對于英偉達來說,目前其GPU針對當下性能要求適中(滿足L2-L3)的自動駕駛計算芯片,暫時仍缺乏一個足夠便宜的整體方案。 3、高通:寄望5G,恩智浦是未知數(shù) 2014年,高通推出車載芯片驍龍602A,主要面向車內(nèi)的娛樂影音計算需求。有趣的是,在兩年后的宣傳中,這款芯片被聲稱可以通過深度學習算法支持自動駕駛。但搭載了602A的2017款奧迪Q7,并不支持自動駕駛。 看得出來,整車廠對這樣一塊單核頻率最高1.5G的SoC還是不夠信任。 2016年初,高通又再次發(fā)布基于旗艦SoC打造的820A,特意加入了對深度神經(jīng)網(wǎng)絡的硬件加速支持。推出這一車載SoC,高通主要面向的是ADAS市場。 不過,即使是820A,也是在一年之后才迎來了首個基于它打造的ADAS產(chǎn)品系統(tǒng)原型,由國內(nèi)創(chuàng)企縱目科技推出。 由于專注于移動端,高通在高性能計算上的積累不如英特爾與英偉達,其驍龍SoC雖然在單位能耗上相對英特爾與英偉達的計算平臺都占據(jù)優(yōu)勢,但在峰值性能輸出上則被其功耗限制。當前的情況是,自動駕駛公司的很大一部分“安全感”仍然來源于自動駕駛芯片的絕對計算力,驍龍SoC又并非為ADAS專門打造的計算平臺,因此想要打開市場,面臨的阻力不小。 對于這個問題,高通去年10月宣布收購了全球最大的汽車半導體廠商恩智浦(當然不僅僅是因為ADAS)。 恩智浦2016年在全球汽車半導體市場的份額高達14.6%。在被高通宣布收購之前,恩智浦就推出了ADAS專用芯片S32V234,主要用于處理視覺信號,可同時處理兩路視頻。值得一提的是,考慮到ADAS對安全性的要求,S32V234在設(shè)計之初就加入了ECC(錯誤檢查與糾正),F(xiàn)CCU(故障收集與控制單元)等安全機制。 而后在此基礎(chǔ)上,恩智浦發(fā)布了BlueBox車載電腦,內(nèi)部除了搭載S32V234芯片,還加上了應用8核A72的高性能處理器LS2088以及其他傳感器芯片,除了支持ADAS,還能夠?qū)崿F(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)的融合。恩智浦當時稱,BlueBox能夠為L4級別的自動駕駛提供運算支持,而功耗不超過40W。 作為全球最大的車載半導體廠商,與車廠、供應商有著緊密的聯(lián)系。某種意義上,高通的這一次對恩智浦的收購與英特爾對Mobileye的收購有著異曲同工之妙——直接買一個行業(yè)領(lǐng)頭羊來開辟新業(yè)務。只是恩智浦470億美元的價格,比Mobileye高得多。 但一個壞消息是,高通對恩智浦的收購并不一帆風順,雖然美國在今年4月爽快地通過了許可,但歐洲人比較謹慎。這個月歐盟的反壟斷調(diào)查機構(gòu)再次暫停了對收購案的審查,理由是”雙方披露的關(guān)鍵性細節(jié)仍然不夠多”。交易遲遲未能完成,高通便無法同恩智浦作為一個整體施行其戰(zhàn)略。作為對比,今年3月才宣布的英特爾對Mobileye的收購,上個月已經(jīng)正式完成了。 好在,高通還有一張王牌可打——V2X車聯(lián)網(wǎng)。今年9月4日,高通推出新一代V2X通信芯片組9150 C-V2X,符合3GPP標準,同時支持4G與5G網(wǎng)絡,能夠?qū)崿F(xiàn)車對車(V2V),車對基礎(chǔ)設(shè)施(V2I),車對行人(V2P)三種場景的通信。并且該芯片組無需SIM即可實現(xiàn)通信。 作為實力強大的通信方案商,高通一直在著力推動C-V2X標準的落地。一方面通信產(chǎn)業(yè)是其老本行、安身立命之所。另一方面,在車輛終端計算上不太被信任的高通,可以通過這樣的方式,揚長避短——如果在自動駕駛車輛計算平臺上由于功耗、成本限制遭遇瓶頸或是被競爭對手阻擊,那么通過5G的高速傳輸特性,將數(shù)據(jù)送至云端處理再快速下發(fā),通過發(fā)達的車聯(lián)網(wǎng)來實現(xiàn)自動駕駛。如果這一邏輯成立,那么高通將在云計算領(lǐng)域投入更多以提供云端的計算支持。 但對高通來說,當務之急仍是對恩智浦的收購需要快些完成。 三、其他玩家:不容小覷的潛藏力量 在自動駕駛的計算芯片戰(zhàn)場上,英偉達通過GPU生態(tài)的先發(fā)優(yōu)勢建立起了壁壘。而攻擂者英特爾與高通,則通過大手筆的收購,希望快速切入自動駕駛芯片市場。但這三個公司雖然是這個市場中實力最強的天王,但有許多地頭蛇,雖然關(guān)注度不及三大公司,但其實力也不容小覷。 比如英飛凌。英飛凌作為老牌的半導體廠商,一直也和汽車行業(yè)保持著緊密的聯(lián)系,為它們提供著車載娛樂信息芯片。在2015年,英飛凌也針對ADAS市場,給出了自己的芯片組Real 3 3D,可實現(xiàn)司機疲勞檢測等功能。而在奧迪新A8使用的zFAS自動駕駛計算單元中,也使用了英飛凌提供的Aurix芯片,A8最關(guān)鍵的Traffic Jam Pilot,是由這塊芯片最終實現(xiàn)的。 另外說到自動駕駛,必然要給谷歌留一個席位。盡管谷歌從來沒有對外透露過自家用的是何種芯片,但日前英特爾CEO科再奇的一封信卻聲明,英特爾在9年前開始與谷歌的自動駕駛項目合作,為其專門打造了計算芯片。 更詳細的信息隨后被披露。谷歌的方案使用了英特爾提供的至強處理器,以及Altera提供的Arria FPGA芯片,和英特爾家的XMM通信芯片,這與英特爾提供給其平臺之上合作伙伴的組件類似。但有意思的是,對于谷歌是否加入了英特爾搭建的聯(lián)盟,英特爾方面卻沒有回應。 另外,負責推斷的部分是由誰負責,究竟是英特爾的芯片,還是英偉達的GPU,或是谷歌自家的TPU,都不明朗。需要說明的是,谷歌的TPU,就是一種專用于推斷階段的ASIC。當然,在其第二代Cloud TPU上,谷歌也為其增添了深度學習訓練的能力。 而國內(nèi)的自動駕駛初創(chuàng)公司地平線機器人,則透露近期會推出其首款處理器“盤古”。雖然”盤古“頭上更多的名號是AI芯片,但從公開的消息來看,盤古的核心能力是基于深度學習對大規(guī)模的圖像進行處理。 而在今年一月,地平線與英特爾合作,在后者的Altera FPGA芯片之上集成了自家的深度神經(jīng)網(wǎng)絡IP,做出了一套ADAS系統(tǒng)。以地平線本身對自動駕駛業(yè)務的看重,“盤古”顯然是要重點應用在自動駕駛之上的。 但國內(nèi)并非只有創(chuàng)業(yè)公司在準備著自家的自動駕駛芯片。今年7月,四維圖新宣布首款ADAS芯片量產(chǎn)。一家圖商怎么就做起了ADAS芯片? 四維圖新這家公司是由軟到硬都切入自動駕駛,一方面在提供高精地圖服務,另一方面四維圖新去年5月收購了聯(lián)發(fā)科旗下的汽車半導體公司杰發(fā)科技。今年3月杰發(fā)科技正式過戶到四維圖新名下時,傳出第二季度將推出ADAS芯片的消息。如果讀者留心,會發(fā)現(xiàn)四維圖新去年在對外宣傳中愛用的一個說法是“ADAS高精地圖”。 至于這塊ADAS芯片會給誰用?最近兩個月,四維圖新密集地與蔚來、威馬、愛馳億維等新造車公司達成了合作,領(lǐng)域包含車聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛等。對新造車公司來說,四維圖新提供ADAS芯片和高精地圖“硬件+服務”的支持,豈不美哉? 在主流手機市場已經(jīng)趨于飽和的當下,各個公司正在試圖結(jié)束以手機為核心的移動互聯(lián)網(wǎng)時代這個說法。巨頭們、初創(chuàng)們搶奪的下一代終端,正是汽車,并且是自動駕駛的汽車。 在零件多達兩萬個的汽車中,正在掀起新一輪的電子革命,而這些公司,都想成為零部件中,發(fā)號施令那一個。 這其中有昔日PC時代的王者,也有移動互聯(lián)網(wǎng)時代的龍頭;既有一路見證半導體變遷的老牌公司,也有乘著人工智能之風起舞的初創(chuàng)。齊齊分食自動駕駛?cè)f億大蛋糕。

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