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你有GPU，我有DSA。


說到AI芯片，最近的一個事件是10月13日，地平線與大眾旗下的軟件公司CARIAD合作。雙方成立合資公司，CARIAD持股60%，投資約24億歐元，預計2023年上半年完成。


這是迄今為止最重大的合作。而一個小插曲是，僅僅半年前地平線宣布第三代產品征途5的首次定點合作，以比亞迪為終點，2023年上車。不過有趣的是，比亞迪還將投產搭載NVIDIA DRIVE Orin計算平臺的車型。

公社C元的最新文章《英偉達不要的，地平線要的》，也介紹了地平線與英偉達在汽車領域AI芯片應用上的競爭。所以，在這篇文章里，我們來科普一下。這兩家公司在競爭什么，車企選擇的背后有什么考慮？

都是AI芯片。有什么區別？

說到雙方，他們的產品都是用于自動駕駛領域的AI芯片。但是還是有很大的區別。


AI芯片的應用場景主要分為云端、終端和邊緣。目前，云應用越來越成熟。另外，云應用可以分為訓練和推理兩種，其中訓練的市場規模相對較高。

云應用的霸主是英偉達。但在云(服務器、數字中心)和終端(手機、智能汽車等移動終端)的應用場景中，AI芯片的運行模式有本質的區別。

例如，當云處理一次到達的大量累積數據(批量大小)時，可以等到數據“足夠”后再進行處理。但是車載芯片需要處理流數據，隨著行駛(時間)接踵而至的數據；計算需要實時完成，盡可能減少延遲。

對于交互性，終端要求更高。云任務本身僅限于虛擬世界，沒有考慮與現實世界的交互。終端在現實世界中，每個任務都需要考慮交互性。


此外，在車端AI芯片的考量中，功耗和成本也占據了較重的分量。可見，對于汽車終端來說，AI芯片除了保證計算能效外，還有低功耗、低延遲、低成本的要求。

目前AI芯片有三種，分別是通用GPU、可定制FPGA、專用ASIC。英偉達的Orin芯片基于通用GPU。Horizon的Journey 5既是ASIC芯片，也是DSA(Domain Specific Architecture)芯片。值得注意的是，Orin芯片的核心GPU架構依然是云架構。

但是對于車企來說，芯片的兼容性越強越好，因為車企可以一步到位，不需要從零開始做驗證。一個芯片就可以實現未來高級智能駕駛的硬件嵌入，為未來更高級的智能駕駛做準備。這也是很多品牌愿意選擇NVIDIA Orin芯片的原因。


而地平線則采用針對特定場景的軟硬件結合的方法論來設計芯片，即DSA芯片，大大提高了芯片的有效計算能力。但是，我們的疑問是，到了征途5的極限之后，更高層次的自動駕駛需求會被換到征途6。那么，誰來為這種變化的綜合成本買單呢？

除了算力，還有FPS。

除了通用和定制的區別，目前業內還有一種“唯計算論”。似乎芯片的計算能力越高越好。其實這是有失偏頗的。其實還是要看FPS(每秒幀數)。

一般來說，FPS是指動畫或視頻每秒的幀數。FPS是用于保存和顯示動態視頻的信息量的度量。簡單來說，FPS值越大，性能越好。對于自動駕駛所有應用的計算平臺，FPS被認為是衡量高級算法運行效率的評價標準之一。


例如，在芯片計算能力方面，單芯片NVIDIA Orin和Journey 5的計算能力分別為254TOPS(每秒萬億次計算)和128TOPS，功率分別為45W和30W，功耗比分別為4.6TOPS/W和4.2TOPS/W。5路程只有英偉達奧林的一半。

然而《征途5》的FPS(每秒幀數)是1283。遠高于Orin的1001FPS(基于同樣安培架構的Nvidia RTX3090調整后計算)。Horizon 5的視頻傳輸流暢度明顯比NVIDIA Orin好。難怪地平線BPU算法的負責人羅恒說，“在能源效率方面，我們(與Orin相比，Journey 5)提高了6倍以上。”

其實FPS里不只是視界算。2017年自主研發的FSD芯片發布時，特斯拉創始人馬斯克將其與之前應用的NVIDIA Drive PX2進行了對比。計算能力方面，FSD是Drive PX2的3倍，但FPS是Drive PX2的21倍。

此外，低延遲性能也是衡量AI芯片性能的關鍵指標。因為延誤問題直接關系到駕照的安全。比如緊急制動場景，100毫秒意味著近1.7~3.3米的制動距離。


據Horizon報道，目前《征途5》8M單機的視知覺結構化輸出延遲小于60ms，比Nvidia ORIN的延遲表現要好。而Orin芯片的低延遲數據是未知的。

所以在FPS、低延遲、低成本方面，地平線在汽車領域還是有很大的發展機會的。目前已有20多家車企的70多款車型應用了Journey系列芯片，這也是地平線通過定制路線收獲“攻略”的成果。

建筑，決定性的勝利

在第五次浪潮的計算浪潮下，芯片的核心當然是架構。因為架構是芯片企業最底層的核心技術，迭代成本巨大，也是最有價值的技術。


作為提出DSA架構的泰山北斗，約翰·漢尼斯和大衛·帕特森在獲得2017年圖靈獎時的獲獎感言中指出“未來十年將是計算機架構的黃金時代”。這是一個很好的注腳。

地平線的Journey系列芯片經歷了命名為Gauss、Bernoulli和Bayes的三代BPU(Brain Processing Unit，大腦處理單元)架構，是地平線自主設計研發的高效人工智能處理器架構。

從低到高，高斯架構主要處理感知，即圖像識別，攝像機、雷達、傳感器等的圖像識別。，采用40nm技術。伯努利架構增加了深度學習，20nm技術。貝葉斯架構是加入貝葉斯網絡，結合深度學習來提高AI的準確率，16nm工藝。