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行业互联网|【芯视野】 智驾之芯：特斯拉们的野心 国内挑战者的决心( 二 )


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按照业界的推算 ， 实现L2自动驾驶需要的计算力小于10TOPS ， L3需要的计算力为30- 60TOPS ， L4需要的计算力大于100TOPS ， L5需要的计算力至少为1000TOPS 。 HW3.0已经完全具备了L4级的运算能力 。
特斯拉决定自研FSD芯片 ， 是因为HW2.0采用的正是英伟达Orin的前代Xavier芯片 。 该芯片为GPU架构 ， 功耗较大 ， 让特斯拉也走上了自研芯片之路 。
整个FSD芯片中包含了三个主模块 ， 分别是CPU、GPU和NNA（Neural Network Accelerator神经网络加速单元） 。 其中CPU采用的是Cortex-A72架构 ， 一共有12个核心 ， 最高运行频率为2.2GHz ， 这部分用于通用的计算和任务 。 NNA是该芯片的核心 ， 采用了特斯拉自研的架构 ， 有2个NNA核心 ， 每个核心都可以执行8位整数计算 ， 运行频率为2GHz ， 单个NNA的峰值计算能力为36.86TOPS ， 2个NNA的总能力为73.73TOPS 。
一向在AI领域心高气傲的英伟达 ， 怎甘心居人之后 。 在一年多的潜心研发之后 ， 终于推出了反超先锋Orin 。 该芯片内置了12个ARM CPU和1个Ampere架构小型GPU ， 设计功耗仅为45W ， 仅比Xavier多了15W ， 甚至低于特斯拉Autopilot HW 2.5的60W ， 对散热条件的要求极低 ， 低功耗也使得Orin稳定性更高 ， 在发布的时候就已经通过了ASIL-D安全认证 。
Orin的算力达到了惊人的200TOPS ， 超越了HW3.0的144TOPS ， 但功耗只有其1/4不到 。 比起前代Xavier ， Orin的性能更是达到了6.7倍（Xavier为30TOPS） 。
提升算力 ， 已经成为自动驾驶芯片的常规升级途径 。
来自国内的挑战者
在这场竞赛中 ， 国内芯片并没用充当看客 ， 而是向国际巨头下了战书 。
据测算 ， 2020年国内自动驾驶市场规模844亿元 ， 同比增长19.3% ， 2025年达到2250亿元 ， 复合增速21.3% 。 如此大好的市场 ， 怎能轻易拱手送人 。
黑芝麻科技在2020年6月正式推出了“华山二号”A1000自动驾驶芯片 ， 这也是继去年推出“华山一号”以后的一次全新产品升级 。 华山二号单芯片AI算力最高可达70TOPS（A1000） 。 由两颗华山二号组成的域控制器 ， 最高可实现140TOPS的AI算力 ， 功耗25W 。
与特斯拉和英伟达的产品做个比较 ， 可以看出A1000毫不落下风 。 当前英伟达主流的Xavier芯片 ， 单颗算力30TOPS ， 能效比1-2TOPS/W ， 而“华山二号” 单颗算力达到40TOPS ， 能效比可达6TOPS/W；对比特斯拉的HW3.0的72W功耗 ， A1000组成的域控制器功耗只有其一半不到 。

行业互联网|【芯视野】 智驾之芯：特斯拉们的野心 国内挑战者的决心
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黑芝麻自研的两大IP：DynamAI DL引擎和NeuralIQ ISP流水线 ， 也让芯片更具竞争力 ， 有助于实现其看得懂（AI）、看得清（Imaging）、看得远（Interconnected）的AI3战略 。
在华山二号之后 ， 黑芝麻还计划在 2021 年的某个时点推出华山三号 ， 主要面向的是 L4/L5 级自动驾驶平台 ， 其算力将超越 200 TOPS ， 同时会采用更先进的 7nm 制程工艺 。 200 TOPS 的算力水平将追平英伟达的 Orin 芯片 。
同时 ， 另一家国内AI芯片公司地平线也传来好消息 ， 其车规级AI芯片征程二代正式量产上车 。 随着长安汽车UNI-T的正式上市 ， 该款车型搭载的由长安汽车和地平线共同开发的“智能驾驶舱NPU计算平台也开始投入使用 ， 该平台就内置征程二代芯片 。
征程二代是2019年8月推出的 ， 该芯片采用了地平线自研的高性能计算架构BPU2.0（伯努利架构） ， 可提供超过4TOPS（万亿次每秒）的等效算力 ， 典型功耗只有2W 。 征程二代的上车量产也将开启国产车规级 AI 芯片的前装量产元年 。
不满足于此 ， 地平线还将在今年推出高等级自动驾驶芯片征程5 ， 该芯片具备96 TOPS的AI算力 ， 支持16路高清摄像头 ， 实际性能将超过特斯拉FSD芯片 。


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