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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( 四 )


-特斯拉很可能会使用更新的CPU版本 ， 这取决于特斯拉什么时候开始设计基于A75的架构 。 增加的处理能力让特斯拉有机会节省芯片上的功耗和空间 ， 为更重要的组件腾出空间 。
-特斯拉可能会升级到LPDDR5 ， 这将导致显著的速度提升和功耗降低 。 但是 ， 如果HW 4.0芯片在设计过程中、或者为了降低成本 ， 特斯拉可能会选择LPDDR4X 。 通过使用较低的电压平台 ， LPDDR4X节省了能耗 ， 但如果同时使用多个芯片 ， 它仍然可以提高速度 。 尽管如此 ， 与HW 3.0相比 ， 这种配置并不会节省能耗 。 任何一种选择都代表着对HW 3.0的全面改进 。
-进一步改进具有更多SRAM的神经网络处理单元 。
-根据芯片上的处理能力是否能够处理摄像头传输过来的全分辨率和帧速率的数据 ， 特斯拉的HW 4,0可能会配备更高分辨率的新摄像头和传感器 ， 甚至可能会有更高的帧速率 。 更高分辨率的图像是至关重要的 ， 因为更多的细节将帮助计算机更准确地识别物体 ， 并具备更远的识别距离 。
-升级的图像信号处理器（ISP） 。 特斯拉想让自己的芯片尽可能的便宜和强大 。 这就是为什么在HW 3.0中 ， 芯片输入的处理能力和ISP的处理能力之间存在很大的脱节 ， 因此需要一个更强大的或第二块ISP ， 这取决于哪种解决方案需要更低的功耗、更小的空间或更低的成本 。
【特斯拉汽车】特斯拉的HW 3.0自动驾驶大脑：性能怪兽
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-一个更小的GPU 。 HW 3.0的SoC中还存在GPU的原因之一是 ， 并不是所有的处理任务都转移到神经网络处理器中去了 。 对于特斯拉来说 ， 让它的程序员有足够的时间将剩余的GPU处理任务重新分配给NPU或CPU可能是一条捷径 。 完全消除GPU可能是不可能的；然而 ， 一个更小的GPU和更小的SoC占用导致更少的NoC ， 这样可以为更关键的组件——如更多的SRAM——匀出预算和空间 。
结论
特斯拉的HW 3.0计算平台绝对是个庞然大物 。 它可以处理7倍多的图像帧 ， 有7倍大的神经网络 ， 正如在演示中所说的 ， “有很多方法可以使用它” 。 作为一名计算机爱好者 ， 观看特斯拉的自动驾驶日演说要比去迪士尼乐园有趣得多 。 要实现全自动驾驶功能 ， 第一步是分清轻重缓急 ， 特斯拉当然是这样做的 。
有几点可能大家没有注意到 ， 这导致人们低估或不理解为什么特斯拉实际上在开发全自动汽车的竞赛中处于领先——遥遥领先——的地位 。 有一个很好的类似问题 。 所有其他开始生产电动汽车的制造商都有一些先进的技术 ， 但仍然无法打败特斯拉2012年上市的Model S ， 这只是在电动汽车方面的事情 ， 甚至不涉及计算平台/软件/UI方面的事情 。 在电动汽车的竞争中技术没有跟上的原因很简单：垂直整合 。
让我简单解释一下：假设你是一个制造商 ， 你需要建一个网站 。 你可以使用一个平台 ， 在那里拖放一些小部件、页面和解决方案并键入一些文本 ， 或者你可以让一个专门的程序员团队创建一个专业的网站 。 传统汽车制造商正试图通过电动汽车和自动驾驶来实现前者 。 他们从不同的公司订购“乐高”玩具 ， 希望它们能搭配在一起 。 在那些不合适的地方 ， 他们只是用刀来雕刻一个“乐高” ， 使它适合另一个 。 另一方面 ， 特斯拉更像埃隆·马斯克的推文：
【特斯拉汽车】特斯拉的HW 3.0自动驾驶大脑：性能怪兽
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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】

有了最新的HW 3.0 ， 一切都变得像手套一样合身 ， 几乎和你在上面的推特上看到的一样合身 。 埃隆·马斯克曾表示 ， 完全自动驾驶只有在电动汽车上才有意义 ， 他是对的 。 为了更恰当地突出这一点 ， 我们会说“不值得为内燃机车这样做” 。 实时扭矩的缺乏 ， 使得自动驾驶在避免撞车、路面湿滑和结冰的情况下 ， 效率更低 ， 安全性更差 ， 我们将在接下来的一篇文章中深入探讨这一点 。


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