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隐秘的大战-自动驾驶的战场背后其实是AI之争
汽车 行车视线网    2021-08-20 21:03

8月18日,百度世界大会重磅发布7NM工艺级别量产AI芯片昆仑,时隔2天,20日大洋彼岸的硅谷大佬马斯克在特斯拉人工智能日(Tesla AI Day)上发布其7NM制程AI芯片DOJO D1,并称将在近期装机model系列交付。而作为百度Apollo中最重要的一环百度造车的集度汽车势必也将承载百度最新研发的产品序列投放市场。AI的算力之争、应用之战,将从两家造车公司的自动驾驶和智能座舱领域展开。

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百度世界大会:

在本次百度世界大会上发布的百度第二代AI芯片-昆仑2,采用全球领先的7nm制程,百度自研的2代XPU架构,是对上一代产品的大幅升级迭代。值得一提的是,本次不是宣布流片成功,而是直接发布量产。而对比昆仑1代,产品通用性显著增强,性能提升了2-3倍,其内存宽带为:512GB/S,峰值算力将能够达到260Tops,量产后将广泛应用在互联网核心算法、智慧城市、智慧工业等领域,未来还将赋能HPC、生物计算、智能交通、无人驾驶等更广泛空间。

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在AI超级计算机领域,百度自研的“百度太行”弹性裸金属服务器,将百度云存储、云网络、云大数据产品无缝融合,充分发挥AI超级服务器的算力和能力。

基于X-MAN的AI服务器单机多卡内部结构,单台服务器可支持八路GPU板卡的统一管理与资源调度,GPU之间通过NVLINK、NVSwitch进行高速大带宽数据交互。右图为多台服务器,这些服务器实例内部之间通过100G/200G RDMA网络高速互联,外部通过25G/100G VPC虚拟网络与云上其他服务器实例和BOS存储进行高速通信。

百度超大型云计算数据中心建成,拥有超大型神经网络、超大规模高性能计算集群,以及万亿级搜索数据、百亿级定位数据、百亿级的图像和视频数据,拥有世界领先的基础设施技术架构。对内支持搜索、百度大脑、百度智能云、Apollo、地图、小程序等多个业务,对外则通过百度智能云,把AI能力赋能给各行各业。

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百度的AI之路:

2016年9月1日,在当年的百度世界大会上,李彦宏对外宣布人工智能是百度核心中的核心。

2017年初,百度陆续裁撤了医疗事业部、收购渡鸦科技、整合L3及L4成立智能驾驶事业群、整合包括NLP、KG、IDL、Speech、Big Data等在内的百度核心技术成立了AI技术平台体系。

2018年底,百度宣布技术体系架构调整,智能云事业部升级为智能云事业群组,以早日实现云上百度的目标,不遗余力的在AI化的道路上前进。

2019年,百度大脑的算法、算力取得突破,成为“软硬一体 AI 大生产平台”,实现 AI 技术的标准化、自动化、模块化,成为智能经济的基础设施。

2020年百度大脑 AI 开放平台已经开放了250多项领先 AI 能力,服务超过190万开发者,日均调用量突破1万亿次,语音、人脸、NLP、OCR 调用量中国第一,成为业内最全面、最领先、服务规模最大的 AI 开放平台。

2021年,百度宣布造车,联手吉利集团成立旗下新造车品牌“集度汽车”,寓意集百度AI大成者,并宣布2030年实现集团运营层面的碳中和目标。

特斯拉 AI Day:

与国内百度all in AI并在各领域全面领先的局面不同,硅谷钢铁侠马斯克则将AI all in 其造车公司特斯拉,以期通过AI 赋能自动驾驶的方式提升其商业核心竞争力。在刚落幕的2021 Tesla AI Day上,特斯拉除了向世界展示了其自研的D1芯片外,最受市场关注的“超级计算机”DOJO也正是向外界展现了其恐怖的算力。

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根据今年6月,特斯拉的人工智能团队负责人 Andrej Karpathy在2021年计算机视觉和模式识别大会上介绍,“Dojo”配备了5760个321TFLOPS算力的英伟达A100显卡,这些显卡组成了720个节点。整套系统的总算力达到1.8EFLOPS,数据读写速度达到1.6TBps,存储空间达到10PB。

值得一提的是,“Dojo”能够从视频而不是图像中,自动地学习和识别先前未被定义或被标记的信息,例如道路上的行人、动物、坑洼地等,这样就可以大大提高训练速度和效率。

目前特斯拉自动驾驶系统Autopilot目前是在2.5D(2D图像+内容标注)的环境下运行,使用的是带有标注信息的图像。而通过“Dojo”,特斯拉可以直接使用来自于视频中的3D立体场景,如果再加上时间维度,Autopilot就可以从2.5D直接升级到4D环境(3D+时间)环境,大大提高整体系统的准确性和冗余性。

未来,来自全球超100万辆特斯拉的数据将汇聚于“Dojo”,通过其训练深度神经网络,以此来帮助特斯拉的Autopilot不断进化,最终实现以纯视觉为基础的完全自动驾驶(FSD)。

 

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责任编辑: 4150ZYN

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