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【特斯拉汽车】特斯拉的HW 3.0自动驾驶大脑：性能怪兽( 二 )


【特斯拉汽车】特斯拉的HW 3.0自动驾驶大脑：性能怪兽
本文插图

从摄像头的图像开始 ， 根据数据流向 ， 特斯拉解释了整个过程 。 首先 ， 数据以每秒25亿像素的最大速度采集输入 ， 这大致相当于以每秒60帧的速度输入21块全高清1080P屏幕的数据 。 这比目前安装的传感器产生的数据多得多 。 这些数据然后进入我们前面讨论的DRAM ， 这是SoC的第一个也是主要瓶颈之一 ， 因为这是处理速度最慢的组件 。 然后数据返回到芯片 ， 并通过图像信号处理器ISP ， 每秒可以处理10亿像素（大约8个全高清1080P屏幕 ， 每秒60帧） 。 这一阶段芯片将来自摄像头传感器的原始RGB数据转换成除了增强色调和消除噪音之外实际上有用的数据 。
然后我们就来到了整个芯片中最有趣的部分 ， 神经网络处理器 ， 即NPU 。 该过程的第一步是将数据存储在SRAM阵列中 。 现在很多人——甚至是那些对计算机组件略知一二的人——可能会想 ， “SRAM到底是什么？”嗯 ， 最接近的比较是在计算机处理器上能找到的共享L3缓存 。 这意味着什么呢？这意味着存储速度非常快 ， 但同时也很贵 。 目前 ， Intel最大的L3缓存是45 MB（2010年以前是16 MB, 2014年以前是24 MB） 。 大多数消费级笔记本电脑和桌面处理器都有8-12 MB的L3缓存 。 特斯拉的神经网络处理器有一个庞大的64MB SRAM ， 它被分成两个32 MB的SRAM段来支持两个神经网络处理器 。 特斯拉认为其强大的SRAM容量是其相对于其他类型芯片的最大优势之一 。
这个配置看起来有足够的内存来存储、渲染和处理所有摄像头和传感器组合输入的单一帧 ， 但是由于图像帧并不是低质的JPEGs ， 而是大型增强的无损帧 ， 所以内存可能仍然不够 。 请记住 ， 如果摄像头确实以每秒60帧的速度工作 ， 那么SRAM中的一个合并帧可能相当于每秒处理3.84 GB的数据 。 由于单个帧可能更大 ， 我甚至不想冒险猜测这是多少GB/s ， 但我知道它小于68 GB 。
所有的数据通过芯片的主通道 ， 也被称为“片上网络”或“NoC”（图中被涂成蓝色） ， 然后是LPDDR4 DRAM ， 通过它 ， 数据传输的带宽为68 GB/s 。 特斯拉在自动驾驶日的发布会上表示“虽然这已经足够了 ， 但还可以做得更好” ， 从这一点我们可以推测 ， 特斯拉可能会在下一代产品中改进这一技术 。 目前 ， 还不完全清楚瓶颈是DRAM的带宽还是SRAM的数量 。
神经网络处理器是一个非常强大的工具 。 很多数据都要经过它 ， 但有些计算任务还没有调整到适合神经网络处理器上运行 ， 或者不适合这种处理器 。 这就是GPU的用武之地 。 该芯片的GPU（每辆特斯拉都有）性能适中 ， 运行速度为1 GHz ， 能够处理600 GFLOPS数据 。 特斯拉表示 ， GPU目前正在执行一些后处理任务 ， 其中可能包括创建人类可以理解的图片和视频 。 然而 ， 从特斯拉在其演示中描述的GPU的角色来看 ， 预计该芯片的下一次迭代将拥有一个更小的GPU 。
还有一些通用的处理任务不适合由神经网络处理器处理、而由CPU来完成的 。 特斯拉解释说 ， 芯片中有12个ARM Cortex A72 64位CPU ， 运行速度为2.2 GHz 。 尽管这样——更准确的描述应该是有三个4核cpu——特斯拉选择使用ARM的Cortex A72架构有点令人费解 。 Cortex A72是2015年的一个架构 。 从那以后 ， A73, A75 ， 甚至几天前A77架构已经发布 。 埃隆和他的团队解释说 ， 这是他们两年前开始设计芯片时就有的东西 。 对于Tesla来说 ， 这可能是一个更便宜的选择 ， 如果多线程性能对他们来说比单个任务性能更重要 ， 那么这是有意义的 ， 因此包含3个较老的处理器而不是1个或2个更新或更强大的处理器 。 多线程通常需要更多的编程工作来正确分配任务 ， 但是 ， 嘿 ， 我们正在谈论的是特斯拉——这对它来说可能是小菜一碟 。 无论如何 ， 该芯片的CPU性能比特斯拉之前版本HW 2.0的CPU性能高出2.5倍 。


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