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英特尔将推自动驾驶多芯片平台,与英伟达们的正面竞争一触即发

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英特尔将推自动驾驶多芯片平台,与英伟达们的正面竞争一触即发

尽管英特尔声称自己在自动驾驶芯片的计算性能和能耗可以平衡得很好,但不可否认入场较晚的英特尔还是面临着相当激烈的竞争。

在上周落下帷幕的洛杉矶车展上,英特尔CEO 布莱恩·克兰尼克(Brian Krzanich)发表主题演讲,对自动驾驶将如何改变未来汽车,从座舱设计、娱乐信息系统到主被动安全,做了详细地预测和描绘。

英特尔CEO 布莱恩·克兰尼克(Brian Krzanich)

在演讲中,克兰尼克提到最近完成的对Mobileye的并购,强调称“英特尔能够比竞争对手提供超过两倍的深度学习能力”,而这里的竞争对手指的正是英伟达。他甚至直接秀出了即将发布的EyeQ 5芯片,对标的正是英伟达专为自动驾驶开发的Drive PX Xavier SoC。

显然,英伟达通过持续不断地推广Drive PX平台,成了目前自动驾驶AI芯片技术领域的领头羊。而英特尔自然不会放弃这个机会,它已经决定要在自动驾驶领域和其他半导体供应商来一场加速赛了。

因谦虚而被错误解读的“强者”?

在接受媒体采访时,英特尔首席工程师兼自动驾驶解决方案首席架构师杰克·威仕特表示“英特尔在对外宣传自己芯片的性能时,一直都说得较为保守。看到大家一直在做一些错误的引用,我们实在是觉得好心累啊!”

威仕特抱怨称,“一些竞争对手和媒体经常错误地将英伟达的Drive PX和英特尔的台式机芯片作对比”。但如果真的要进行一场势均力敌对决的话,Mobileye第五代视觉传感融合芯片的对手其实是英伟达的Xavier SoC。EyeQ5的计算性能达到了24 TOPS(万亿次/每秒),功耗为10瓦。相比来看,Drive PX使用的Xavier SoC尽管可以实现30 TOPS的性能,但能耗达到了30W。威仕特表示,“我们的芯片节能效率是对方的2.4倍”。

当然,英伟达在今年的GPU开发者大会欧洲站上推出了Pegasus,它是能够满足L5级自动驾驶应用的人工智能计算平台,计划在2018年供货,设计性能可达320 TOPS,是前代处理器产品的10倍多,热功耗设计为500W。威仕特认为,“尽管Pegasus是一款新产品,但它的能效表现并没有明显提升”。

车云菌在之前的文章中介绍过,Pegasus搭载了英伟达两款最新的Xavier SoC芯片处理器——包括基于Volta架构的嵌入式GPU——具备两个新一代独立GPU以及为加快深度学习和计算机视觉算法而创造的硬件。(参见文章→《英伟达发布首个L5级自动驾驶计算平台,明年在限定区域开放测试》

但问题在于,英特尔到底会如何将Mobileye的EyeQ芯片和英特尔的微处理器“大脑”进行整合并应用于自动驾驶汽车,可能某些行业专家都看不清英特尔未来的计划。

所以,市场之所以对英特尔的认识有误解,可能有半拉原因在它自己身上。作为CPU芯片产业的巨头,除了Mobileye的EyeQ5,英特尔自己在开发什么类型的可用于自动驾驶的SoC,它自己嘴巴倒是闭得很牢。

英特尔计划发布多芯片平台

根据威仕特透露的消息,英特尔计划在2018年初的CES国际消费电子展上推出一款“针对自动驾驶应用的多芯片平台”。这套解决方案将整合EyeQ 5 SoC,英特尔的低功耗Atom SoC芯片,当然其中也包括了像I/O和以太网连接等硬件系统。

而在今年初的CES上,英特尔在发布「GO」这款用于自动驾驶的开发平台时,克兰尼克就强调称“Atom C3000处理器每瓦能耗输出的性能很高,可为低功耗的设计提供可观的计算能力”。

而在问及Atom SoC是如何与EyeQ 5共享处理任务时,威仕特指出,“会先根据自动驾驶汽车应用的需求设定好整体的计算性能,之后再为每枚芯片分配相应的计算任务”。至于FPGA是否在这套多芯片平台解决方案中有应用,威仕特表示,“可能有些客户在特定应用,如定制化I/O以及安保Security方面会考虑使用FPGA芯片,但它并不会出现在即将发布的多芯片平台中”。

英特尔EyeQ系列芯片面向ADAS和自动驾驶应用技术路线图

如何分工?

Mobileye其实在被英特尔收购之前就已经公布了EyeQ 5的开发计划,这家以色列公司当时称其为“自动驾驶汽车的大脑”,“能够执行传感器融合的视觉中央处理器”以及“面向L5级全自动驾驶应用”。(参见文章→《Mobileye新EyeQ5芯片,是真老虎还是PPT党?》

如果EyeQ 5的规划依然如Mobileye当初所愿,那英特尔的Atom SoC又将在这套多芯片平台解决方案中扮演怎样的角色呢?

威仕特解释称,自动驾驶需要不同程度的传感器融合。在深度学习加速应用 中,一些传感器融合要求芯片能够处理大量高度平行且多线的算法代码,而这时候EyeQ 5是理想的处理器。同时,在一些需要高层级环境传感器融合的时候,由于它考察的是运动轨迹和数据验证,这时候一枚CPU更适于处理这样的任务。

在英特尔看来,要实现高度自动驾驶,不需要把所有的任务都交给一枚SoC 来处理。你可以通过不断尝试来搞明白系统运行的空闲周期在哪里,如何为不同的芯片分配计算负载等问题。而对Mobileye的并购在8月份刚完成,所有的团队成员马上就投入到了多芯片平台项目的开发当中。

车云小结

如果按照英特尔承诺的,“将很快公布这套面向自动驾驶应用多芯片平台的详细信息”,那么明年CES的时候,大家就可以将其他公司的平台产品与英特尔的解决方案进行对比了。尽管英特尔声称自己在自动驾驶芯片的计算性能和能耗可以平衡得很好,但不可否认入场较晚的英特尔还是面临着相当激烈的竞争。

英伟达的Drive PX,恩智浦的BlueBox,瑞萨的自动驾驶开放平台,西门子/Mentor联合开发的DRS360,三星哈曼的自动驾驶汽车平台以及百度的Apollo,这些未来都将成为英特尔的强劲对手。而考虑到一套全新的SoC和计算平台要进入车内量产,至少需要两年以上的时间,鉴于很多车企和科技公司纷纷表示要在2020年以后推出L4, L5级自动驾驶车型,留给芯片供应商们的时间不多了。谁成谁败,一切还有待观察。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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英特尔将推自动驾驶多芯片平台,与英伟达们的正面竞争一触即发

尽管英特尔声称自己在自动驾驶芯片的计算性能和能耗可以平衡得很好,但不可否认入场较晚的英特尔还是面临着相当激烈的竞争。

在上周落下帷幕的洛杉矶车展上,英特尔CEO 布莱恩·克兰尼克(Brian Krzanich)发表主题演讲,对自动驾驶将如何改变未来汽车,从座舱设计、娱乐信息系统到主被动安全,做了详细地预测和描绘。

英特尔CEO 布莱恩·克兰尼克(Brian Krzanich)

在演讲中,克兰尼克提到最近完成的对Mobileye的并购,强调称“英特尔能够比竞争对手提供超过两倍的深度学习能力”,而这里的竞争对手指的正是英伟达。他甚至直接秀出了即将发布的EyeQ 5芯片,对标的正是英伟达专为自动驾驶开发的Drive PX Xavier SoC。

显然,英伟达通过持续不断地推广Drive PX平台,成了目前自动驾驶AI芯片技术领域的领头羊。而英特尔自然不会放弃这个机会,它已经决定要在自动驾驶领域和其他半导体供应商来一场加速赛了。

因谦虚而被错误解读的“强者”?

在接受媒体采访时,英特尔首席工程师兼自动驾驶解决方案首席架构师杰克·威仕特表示“英特尔在对外宣传自己芯片的性能时,一直都说得较为保守。看到大家一直在做一些错误的引用,我们实在是觉得好心累啊!”

威仕特抱怨称,“一些竞争对手和媒体经常错误地将英伟达的Drive PX和英特尔的台式机芯片作对比”。但如果真的要进行一场势均力敌对决的话,Mobileye第五代视觉传感融合芯片的对手其实是英伟达的Xavier SoC。EyeQ5的计算性能达到了24 TOPS(万亿次/每秒),功耗为10瓦。相比来看,Drive PX使用的Xavier SoC尽管可以实现30 TOPS的性能,但能耗达到了30W。威仕特表示,“我们的芯片节能效率是对方的2.4倍”。

当然,英伟达在今年的GPU开发者大会欧洲站上推出了Pegasus,它是能够满足L5级自动驾驶应用的人工智能计算平台,计划在2018年供货,设计性能可达320 TOPS,是前代处理器产品的10倍多,热功耗设计为500W。威仕特认为,“尽管Pegasus是一款新产品,但它的能效表现并没有明显提升”。

车云菌在之前的文章中介绍过,Pegasus搭载了英伟达两款最新的Xavier SoC芯片处理器——包括基于Volta架构的嵌入式GPU——具备两个新一代独立GPU以及为加快深度学习和计算机视觉算法而创造的硬件。(参见文章→《英伟达发布首个L5级自动驾驶计算平台,明年在限定区域开放测试》

但问题在于,英特尔到底会如何将Mobileye的EyeQ芯片和英特尔的微处理器“大脑”进行整合并应用于自动驾驶汽车,可能某些行业专家都看不清英特尔未来的计划。

所以,市场之所以对英特尔的认识有误解,可能有半拉原因在它自己身上。作为CPU芯片产业的巨头,除了Mobileye的EyeQ5,英特尔自己在开发什么类型的可用于自动驾驶的SoC,它自己嘴巴倒是闭得很牢。

英特尔计划发布多芯片平台

根据威仕特透露的消息,英特尔计划在2018年初的CES国际消费电子展上推出一款“针对自动驾驶应用的多芯片平台”。这套解决方案将整合EyeQ 5 SoC,英特尔的低功耗Atom SoC芯片,当然其中也包括了像I/O和以太网连接等硬件系统。

而在今年初的CES上,英特尔在发布「GO」这款用于自动驾驶的开发平台时,克兰尼克就强调称“Atom C3000处理器每瓦能耗输出的性能很高,可为低功耗的设计提供可观的计算能力”。

而在问及Atom SoC是如何与EyeQ 5共享处理任务时,威仕特指出,“会先根据自动驾驶汽车应用的需求设定好整体的计算性能,之后再为每枚芯片分配相应的计算任务”。至于FPGA是否在这套多芯片平台解决方案中有应用,威仕特表示,“可能有些客户在特定应用,如定制化I/O以及安保Security方面会考虑使用FPGA芯片,但它并不会出现在即将发布的多芯片平台中”。

英特尔EyeQ系列芯片面向ADAS和自动驾驶应用技术路线图

如何分工?

Mobileye其实在被英特尔收购之前就已经公布了EyeQ 5的开发计划,这家以色列公司当时称其为“自动驾驶汽车的大脑”,“能够执行传感器融合的视觉中央处理器”以及“面向L5级全自动驾驶应用”。(参见文章→《Mobileye新EyeQ5芯片,是真老虎还是PPT党?》

如果EyeQ 5的规划依然如Mobileye当初所愿,那英特尔的Atom SoC又将在这套多芯片平台解决方案中扮演怎样的角色呢?

威仕特解释称,自动驾驶需要不同程度的传感器融合。在深度学习加速应用 中,一些传感器融合要求芯片能够处理大量高度平行且多线的算法代码,而这时候EyeQ 5是理想的处理器。同时,在一些需要高层级环境传感器融合的时候,由于它考察的是运动轨迹和数据验证,这时候一枚CPU更适于处理这样的任务。

在英特尔看来,要实现高度自动驾驶,不需要把所有的任务都交给一枚SoC 来处理。你可以通过不断尝试来搞明白系统运行的空闲周期在哪里,如何为不同的芯片分配计算负载等问题。而对Mobileye的并购在8月份刚完成,所有的团队成员马上就投入到了多芯片平台项目的开发当中。

车云小结

如果按照英特尔承诺的,“将很快公布这套面向自动驾驶应用多芯片平台的详细信息”,那么明年CES的时候,大家就可以将其他公司的平台产品与英特尔的解决方案进行对比了。尽管英特尔声称自己在自动驾驶芯片的计算性能和能耗可以平衡得很好,但不可否认入场较晚的英特尔还是面临着相当激烈的竞争。

英伟达的Drive PX,恩智浦的BlueBox,瑞萨的自动驾驶开放平台,西门子/Mentor联合开发的DRS360,三星哈曼的自动驾驶汽车平台以及百度的Apollo,这些未来都将成为英特尔的强劲对手。而考虑到一套全新的SoC和计算平台要进入车内量产,至少需要两年以上的时间,鉴于很多车企和科技公司纷纷表示要在2020年以后推出L4, L5级自动驾驶车型,留给芯片供应商们的时间不多了。谁成谁败,一切还有待观察。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。