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特斯拉 AI 芯片的真正实力

发布日期:2019-10-16 11:22   来源:未知   阅读:

  近日多家媒体爆料称,特斯拉那颗可支撑全自动驾驶的 AI 芯片 FSD 终于投入使用了。最重要的是,特斯拉的老车型也能通过改装换上全新的 AI 芯片。特斯拉的这颗芯片,是一种特殊类型的 AI 处理器,可以支持人工神经网络(ANN),也就是我们常听到的机器学习(ML)或深度学习(DL)。

  需要指出的是,特斯拉定制开发的这颗 AI 芯片并不意味着特斯拉在 AI 领域取得了反转一切的能力。至于全自动驾驶在现实世界的解决方案,特斯拉也只是刚刚入门。

  不过,还有部分人士并不这么看,他们觉得 Musk 已经拿到「尚方宝剑」:特斯拉凭借这颗芯片就能凤凰涅磐,最终引领我们进入全自动驾驶时代。

  但事实并非如此。接下来,我们就来破除迷雾,见识一下特斯拉这颗 AI 芯片的真正实力。

  据汽车之心了解,传统的计算机需要 CPU(中央处理器)来执行系统工作,比如加载应用程序。

  除此之外,大部分现代计算机还要有 GPU(图形芯片)来支撑,它的工作是协助核心处理器完成图形和动画的渲染,让用户能在屏幕上获取有效信息。

  总得来说,GPU 从配角变主角,主要还是因为 ANN(人工神经网络) 是个庞大的数值和线性代数问题,而它就是为这样的数字混合而生的。

  对开发者来说,GPU 简直是上天的恩赐,谁也没想到它能在 ML/DL 领域发挥如此巨大的功效。

  GPU 的隐藏属性「暴露」后,芯片开发者们开始为潜在的市场扩军备战,就连 GPU 的设计都开始为 ML/DL 任务倾斜。

  在 FSD 芯片诞生前,特斯拉一直是拿来主义者,它最早与 Mobileye 合作,后又转向英伟达。

  现在,特斯拉则希望将命运攥在自己手中,用自研的这颗芯片为 Autopilot 撑起一片天地。

  在今年 4 月份的 Autonomy Day 大会上,特斯拉祭出了大杀器——FSD 芯片。

  这样叫也不为过,但也别对它有太高的期待——AI 芯片目前还无法在预期领域实现全知全能的人工智能。

  简单来理解的话,这些芯片根本没有任何类人的推理或常识能力,它只是能力暴增的数值计算设备罢了。

  毫无疑问,Musk 是下定决心要摆脱对英伟达芯片的依赖,在特斯拉的车辆上部署自行设计的 FSD 芯片(由三星代工制造)。

  有一点需要明确,那就是对 AI 芯片的讨论只不过是全局的一小部分。只是芯片是纯硬件领域的重点罢了。想发挥硬件实力,还得要有相当好的软件。

  显然,那些把特斯拉 FSD 芯片捧上天的人就忘了这一点,没有一套好的软件,再强大的硬件也实现不了全自动驾驶。

  这不是否定硬件的重大意义,但硬件只是整场战役的一部分,军功章的另一半显然属于软件。

  如果要设计一款 AI 芯片,其中一种方案就是得知道芯片需要实现的一系列技术与性能指标。当然,这样还是属于纸上谈兵,只有不断努力才能扩展 AI 的边界。

  举例来说,他们必须将功耗控制在一定程度内,否则会对用车成本及续航产生重大影响。

  除此之外,新的处理器必须能嵌入老款芯片留下的位置,这就意味着其尺寸和形状必须严格遵循原有设计。

  另外,自动驾驶芯片的设计还有一些约定俗成的规矩,比如体积、重量、功耗、散热和成本等。

  也就是说,那些开口就提特斯拉 FSD 比现在的英伟达芯片快多少倍,其实都不怀好意。他们是在暗示特斯拉在此类技术上取得了巨大突破。

  其实 FSD 的计算性能在当下市场上并非一骑绝尘的存在,只能说与对手互有胜负。

  另一个为了让外行们「高潮」而被大肆宣传的巨额数字,比如特斯拉 AI 芯片上有 60 亿个晶体管。

  对普通人来说,60 亿这个数字确实挺唬人,但事实上市场上早就有搭载 200 亿个晶体管的 GPU 产品了。

  同时,熟悉硬件的人都知道,仅晶体管数量是无法比较出芯片性能好坏的,而且还要考虑它们的设计用途。

  对芯片设计稍有了解的人都知道,初代产品想落地就得经过一段崎岖坎坷。首先,有些潜在的 bug 必不可少。任何第一代产品都逃不过这个过程。即使 Musk 也不能免俗,时间的沉淀才是最好的解药。

  由于其硅基结构的更改并不容易,因此大多数时候,硬件的问题需要用软件来修补。工程师也会对硬件进行相应的更改和升级,不过这都是迭代多次后的事了。

  相比之下,市场上的现成产品就稳妥得多,毕竟除了原厂工程师,买方也会参与芯片的整合。

  此外,在测试和验证上,特斯拉目前是形单影只,因此发现起问题来肯定要慢得多。

  想要用好自主设计的芯片,还有一大堆问题值得注意。放在特斯拉身上,AI 芯片的成本是第一个需要考虑的问题,如此劳心费力真的值得吗?

  要知道,特斯拉不但要承担昂贵的研发成本,后续的升级与改进成本也得自己承担。在这个时代,芯片的升级进化也得日新月异,这并不是什么一锤子买卖。

  除此之外,特斯拉还得养着自己的研发团队。当下的自动驾驶市场,伯乐常有而千里马不常有。即使有人才愿意投靠,也得经过一段时间的培养。

  特斯拉走出这一步到底是对是错只有时间能给出答案。Musk 终于能通过 FSD 扼住命运的咽喉,特斯拉无需再仰人鼻息了。

  对 Musk 来说,这恐怕是一场精心策划的赌博,同时也意味着一定程度的妥协。

  从曝光的细节来看,特斯拉设计的两颗芯片并行,以保证安全冗余。如果两个「大脑」意见不一,那么现有的驾驶状况和动作规划就会作废,随后是下一帧的捕获与分析。

  从表面上来看,这样的设计比此前的实时冗余系统高,但我们还是有许多严肃的问题需要考虑。

  从好的方面来说,这样的设计确实能防止车辆「做蠢事」,但从本质上来说也只是将错误剔除而已。也就是说,特斯拉的冗余设计也有自己的弱点。

  举例来说,如果问题不是只出现一次,而是循环播放,一刻都不停歇,两个「大脑」会持续否定对方,从而一直拖延系统做决定吗?

  想象一下,如果你开车时一直不敢做决定会出现什么情况,这并不是什么最优的驾驶策略。

  这就是业内普遍选择建立一套额外冗余系统的原因,不停重复的缺陷确实非常要命。

  除此之外,我们还需要一种自我意识能力,当两个「大脑」无法达成共识时,我们要知道其背后的原因。

  当然,从分歧中找寻那些有价值信息的能力更为重要,这样才能提升自动驾驶系统的决策能力。

  不过,从商业角度来看,这样的选择明智吗?这颗芯片到底会为特斯拉打下百年基业还是成为埋葬它的坟墓?

  这是 Musk 押上特斯拉的一场豪赌,特斯拉能否实现真正的自动驾驶就在此一举了。

  【钛媒体作者介绍:汽车之心,添加微信 :autobitxyz 加入汽车之心微信群。】

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