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GPU 驱动下的自动驾驶变革

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  微信号:GeekCar

  人们开始认识 NVIDIA(英伟达)这个企业,是因为他们创立了 GPU 这个概念并一直在这个领域内通知至今。不过,最近几年,这家企业却在自动驾驶领域做得风生水起。过去的 2016 年中,他们发布了 Drive PX2 核心,获得加州无人驾驶路试牌照,并和众多其他公司达成了自动驾驶相关的合作。

  NVIDIA 的 CEO 老黄将在本次 CES 期间演讲,并发布最新的产品和技术,感兴趣的朋友文末有视频直播链接。

  

  GPU 与自动驾驶的联系

  NVIDIA 在自动驾驶领域的成就正是得益于他们在 GPU 领域内的深耕。大多数人对 GPU 应用的了解都是在游戏领域。其实,在自动驾驶环境中,GPU 的优势也十分明显。

  与 CPU 一样,GPU 的功能主要也是完成计算任务。两者的不同点在于,CPU 的核心数量只有几个(一般不超过两位数),每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元,并辅助很多复杂的计算分支。而 GPU 的运算核心数量则可以多达上百个(被称为流处理器),每个核拥有的缓存大小相对小,数字逻辑运算单元也少而简单。

  

  这样的架构差别使得 CPU 更擅于计算复杂繁琐的大型计算任务,而 GPU 则可以高效的同时处理大量的简单计算任务。如果把 CPU 和 GPU 想成是一个出色的建筑团队,那么 CPU 就是可以定义结构并完成复杂计算的总设计师。而 GPU 则是负责完成各个细节建筑任务的工匠团队。

  在驾驶环境中,司机除了操作车辆之外,还需要同时做出大量的判断——既要实时观察路面上正在发生的各种情况,又要判断自己在整个路线当中的方位。重复完成这种大量且相对比较简单的计算判断任务,正是 GPU 的专长。用 GPU 作为自动驾驶系统的核心大脑,也就变得顺理成章了。

  NVIDIA 在 CES 2016 上发布的 Drive PX2 就是这样一台「自动驾驶超级电脑」。它同时搭载了两颗 CPU 和两颗 GPU,在浮点运算性能上,相当于 150 台 Macbook Pro,可以处理 12 部 200 万像素摄像头(60fps)的数据。

  除 PX2 之外,NVIDIA 还发布了端到端的深度学习系统,能够将 PX 2 与云端 NVIDIA DIGITS 链接,上传驾驶数据,并通过深度学习平台 NVIDIA DRIVENET,进一步提升所有使用 NVIDIA 自动驾驶平台的自动驾驶精度。关于这套系统的具体原理,可以参考我们之前的 文章

  

  众多的合作伙伴

  有了强力的自动驾驶大脑,完善的深度学习体系,再加上加州无人驾驶路试牌照。NVIDIA 在自动驾驶领域的地位已经越来越重要。在这一年中,NVIDIA 在汽车领域内达成的众多合作也很好的印证了这一点:

  1. 主机厂:

  一向在自动驾驶领域十分激进的特斯拉今年就宣布,在其 Model SModel X 以及 Model 3 车型的全新 AutoPilot 自动驾驶系统都将配备 NVIDIA DRIVE PX 2。此外,福特宝马奔驰大众奥迪)等汽车厂商也都开始测试并使用 NVIDIA 的自动驾驶技术。

  2. 地图商:

  TomTom 的 RoadDNA 技术也被应用在了 Drive PX2 上面。这套系统可以通过车辆上的传感器及摄像头实时捕捉道路两侧的 3D 数据,并于已有的数据库进行对比,从而让行车电脑即使在告诉行驶中,也能够确认自己在整个路线当中所在的位置。

  

  3. 深度学习及人工智能:

  百度是 NVIDIA 最重要的合作伙伴之一。因为这两家公司的合作不只是在驾驶环境下的深度学习平台建设上,还包括了云端平台,地图技术,语音及图像识别等等方面。除去百度这样的互联网巨头之外,自动驾驶软件公司如 AIMotive 也会使用 NVIDIA 的硬件产品。

  在即将开始的美国 CES 2017 上,NVIDIA 将进一步展示他们与这些合作伙伴的合作成果。此外,NVIDIA 的 CEO 老黄也将在 CES 期间演讲,并发布最新的产品和黑科技,更有其自动驾驶车量 BB8 的体验。

  在北京时间 1 月 5 日上午 10:30-11:30,GeekCar 将在美国拉斯维加斯现场直播 NVIDIA CEO 老黄的发布会,届时请大家关注 GeekCar 在网易以及映客的直播间:

  NVIDIA 直播间:http://www.nvidia.cn/object/ces-2017-cn.html

  网易:http://c.m.163.com/news/l/104234.html

  映客号:279053721

  我们也会在 CES 上进一步体验最新的自动驾驶技术,请大家持续关注我们后面的报道!

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  原创声明:本文为GeekCar 原创作品,欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自GeekCar」,并附上原文链接,不得修改原文内容,否则我们将以举报处理,谢谢合作!

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