特斯拉AI芯片的真正实力

图片来历：Stephen Shankland/CNET

作者 / 叶方

修改 / 王德芙

出品 /轿车之心（微信 ID：Auto-Bit）

编者按：近来多家媒体爆料称，特斯拉那颗可支撑全自动驾驭的 AI 芯片 FSD 总算投入使用了。最重要的是，特斯拉的老车型也能经过改装换上全新的 AI 芯片。

特斯拉的这颗芯片，是一种特别类型的 AI 处理器，能够支撑人工神经网络（ANN），也便是咱们常听到的机器学习（ML）或深度学习（DL）。

需求指出的是，特斯拉定制开发的这颗 AI 芯片并不意味着特斯拉在 AI 范畴取得了回转一切的才干。至于全自动驾驭在实际国际的解决计划，特斯拉也仅仅刚刚入门。

不过，还有部分人士并不这么看，他们觉得 Musk 现已拿到「尚方宝剑」：特斯拉凭仗这颗芯片就能凤凰涅磐，终究引领咱们进入全自动驾驭年代。

但现实并非如此。接下来，咱们就来破除迷雾，见识一下特斯拉这颗 AI 芯片的真实实力。

有关 AI 芯片的布景知识

AI 芯片究竟包括哪些部分？

据轿车之心（微信 ID：Auto-bit）了解，传统的核算机需求 CPU（中央处理器）来履行体系作业，比方加载应用程序。

除此之外，大部分现代核算机还要有 GPU（图形芯片）来支撑，它的作业是帮忙中心处理器完结图形和动画的烘托，让用户能在屏幕上获取有用信息。

在机器学习或深度学习上，除了 CPU，GPU 的人物也忽然重要了起来。

总得来说，GPU 从副角变主角，首要仍是因为 ANN（人工神经网络） 是个巨大的数值和线性代数问题，而它便是为这样的数字混合而生的。

对开发者来说，GPU 简直是上天的赏赐，谁也没想到它能在 ML/DL 范畴发挥如此巨大的成效。

GPU 的躲藏特点「露出」后，芯片开发者们开端为潜在的商场扩军备战，就连 GPU 的规划都开端为 ML/DL 使命歪斜。

在 FSD 芯片诞生前，特斯拉一向是拿来主义者，它最早与 Mobileye 协作，后又转向英伟达。

现在，特斯拉则期望将命运攥在自己手中，用自研的这颗芯片为 Autopilot 撑起一片六合。

Autopilot 硬件迭代：2.0 - 2.5 - 3.0

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

这背面传达的信息很明晰：便是要用自行研制的技能代替现有的英伟达芯片。

四个多月后，特斯拉工程师们又在HotChips大会（IEEE 主办，专心于高功能处理器）上对芯片的一些要害组件供给了更多的解析。

这次深度解析也让外界对特斯拉的 FSD 芯片重燃爱好。

需求留意的是，在大多数人眼里，这种处理器可统称为「AI 芯片」。

这样叫也不为过，但也别对它有太高的等待——AI 芯片现在还无法在预期范畴完成全知全能的人工智能。

简略来了解的话，这些芯片底子没有任何类人的推理或知识才干，它仅仅才干暴增的数值核算设备算了。

环绕特斯拉新芯片的喧嚣与烦躁

毫无疑问，Musk 是下定决心要脱节对英伟达芯片的依靠，在特斯拉的车辆上布置自行规划的 FSD 芯片（由三星代工制作）。

在这件事上，咱们需求考虑几个至关重要的问题：

对特斯拉来说，自研芯片真的有意义吗？继续坚持拿来主义是不是更正确？

假如硬要比照，特斯拉的自研芯片与现成的专用芯片有什么不同？

在全自动驾驭上，AI 芯片究竟能完成什么？

1、纯硬件方面的要点

有一点需求清晰，那便是对 AI 芯片的评论只不过是大局的一小部分。仅仅芯片是纯硬件范畴的要点算了。

想发挥硬件实力，还得要有相当好的软件。

明显，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，再强壮的硬件也完成不了全自动驾驭。

这不是否定硬件的严重意义，但硬件仅仅整场战争的一部分，军功章的另一半明显归于软件。

从现有音讯来看，Musk 手里还没有能完成全自动驾驭的软件。

2、规划上的合作与协同

假如要规划一款 AI 芯片，其间一种计划便是得知道芯片需求完成的一系列技能与功能指标。

当然，这样仍是归于坐而论道，只要不断尽力才干扩展 AI 的鸿沟。

对特斯拉来说，硬件工程师面临的一系列情况其实仍是约束了他们的发挥。

举例来说，他们有必要将功耗控制在必定程度内，不然会对用车本钱及续航发生严重影响。

除此之外，新的处理器有必要能嵌入老款芯片留下的方位，这就意味着其尺度和形状有必要严厉遵从原有规划。

在此期间，还要考虑前代产品的兼容性问题。

别的，自动驾驭芯片的规划还有一些约定俗成的规则，比方体积、分量、功耗、散热和本钱等。

这些硬指标要是满意不了，那么特斯拉迈出的第一步就会跌倒。

不恰当的比较

拿特斯拉 AI 芯片与其他厂商同类产品进行比较，适宜吗？

拿新产品去「打」老产品明显不适宜。

也便是说，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能上取得了巨大打破。

其实 FSD 的核算功能在当下商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，比方特斯拉 AI 芯片上有 60 亿个晶体管。

对普通人来说，60 亿这个数字的确挺唬人，但现实上商场上早就有搭载 200 亿个晶体管的 GPU 产品了。

一起，了解硬件的人都知道，仅晶体管数量是无法比较出芯片功能好坏的，并且还要考虑它们的规划用处。

1、初代产品纯属试水

对芯片规划稍有了解的人都知道，初代产品想落地就得经过一段高低崎岖。

首要，有些潜在的 bug 必不可少。任何第一代产品都逃不过这个进程。即便 Musk 也不能免俗，时刻的沉积才是最好的解药。

这对芯片来说也是如此。

因为其硅基结构的更改并不简单，因而大多数时分，硬件的问题需求用软件来修补。工程师也会对硬件进行相应的更改和晋级，不过这都是迭代屡次后的事了。

明显，抛弃了拿来主义的特斯拉，也有必要面临初代产品带来的各种问题。

相比之下，商场上的现成产品就保险得多，究竟除了原厂工程师，买方也会参加芯片的整合。

此外，在测验和验证上，特斯拉现在是形影相吊，因而发现起问题来肯定要慢得多。

2、定制芯片的机会本钱

想要用好自主规划的芯片，还有一大堆问题值得留意。

放在特斯拉身上，AI 芯片的本钱是第一个需求考虑的问题，如此劳心吃力真的值得吗？

在投入资源研制 FSD 时，Musk 究竟付出了多少机会本钱？

要知道，特斯拉不但要承当贵重的研制本钱，后续的晋级与改善本钱也得自己承当。在这个年代，芯片的晋级进化也得一日千里，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制团队。当下的自动驾驭商场，伯乐常有而千里马不常有。即便有人才乐意投靠，也得经过一段时刻的培育。

特斯拉走出这一步究竟是对是错只要时刻能给出答案。Musk 总算能经过 FSD 扼住命运的咽喉，特斯拉无需再寄人篱下了。

不过，定制芯片带来的一系列蝴蝶效应终究仍是要他去化解。

对 Musk 来说，这恐怕是一场精心策划的赌博，一起也意味着必定程度的退让。

3、冗余要求

从曝光的细节来看，特斯拉规划的两颗芯片并行，以确保安全冗余。

假如两个「大脑」定见纷歧，那么现有的驾驭情况和动作规划就会报废，随后是下一帧的捕获与剖析。

从表面上来看，这样的规划比此前的实时冗余体系高，但咱们仍是有许多严厉的问题需求考虑。

从好的方面来说，这样的规划的确能避免车辆「做蠢事」，但从本质上来说也仅仅将过错除掉罢了。也便是说，特斯拉的冗余规划也有自己的缺点。

举例来说，假如问题不是只呈现一次，而是循环播映，一刻都不断歇，两个「大脑」会继续否定对方，然后一向延迟体系做决议吗？

幻想一下，假如你开车时一向不敢做决议会呈现什么情况，这并不是什么最优的驾驭战略。

另一个值得考虑的是，两个「大脑」有必要高度一致的设定。

这便是业界遍及挑选树立一套额定冗余体系的原因，不断重复的缺点的确十分要命。

除此之外，咱们还需求一种自我意识才干，当两个「大脑」无法达到一致时，咱们要知道其背面的原因。

当然，从不合中找寻那些有价值信息的才干更为重要，这样才干提高自动驾驭体系的决议计划才干。

值得欣赏的勇气

许多人欣赏 Musk 的勇气，以为特斯拉敢走出这样一条路的确值得尊敬。

不过，从商业视点来看，这样的挑选正确吗？这颗芯片究竟会为特斯拉打下百年基业仍是成为掩埋它的坟墓？

这是 Musk 押上特斯拉的一场豪赌，特斯拉能否完成真实的自动驾驭就在此一举了。