NVIDIA强调开放平台重要性 反击Tesla自驾芯片

　　电动车龙头特斯拉(Tesla)日前宣布推出自行研发的Full Self-Driving(FSD)自驾车芯片，采用双处理器芯片设计，并且以Samsung的14nm FinFET制程生产。 在发布全新自驾车芯片的同时，特斯拉也将旗下产品与NVIDIA相比较，强调其自行设计的芯片，相对于NVIDIA产品的运算能力有明显的进步;对此，NVIDIA则于近日回击，认为特斯拉的比较并不「 准确」，且强调NVIDIA的自驾车平台不仅具备高性能AI，同时还有拥有「开放性」。

　　NVIDIA自主机器(Autonomous Machines)部门副总裁Rob Csongor表示，不可否认的，特斯拉正在提高自动驾驶汽车的生产标准。 首先，特斯拉采用双AI处理芯片，每个芯片包含CPU、GPU和深度学习加速器(Deep-learning Accelerators)，运算能力可达144 TOPS，能够从各种环绕摄影机、雷达、 超音波以及深度神经网络算法中收集数据。 另外，特斯拉也强调他们将持续开发下一代自驾车芯片，以达到比144 TOPS更高的演算效能。

　　Csongor指出，特斯拉不断重申，自动驾驶汽车是提升驾驶安全性、效率和便利性的关键，同时也是汽车产业的未来，因此需要非凡的运算效能。 这跟NVIDIA的观点相同，这也是我们之前设计和制造NVIDIA Xavier SoC的原因。 Xavier具备可编程CPU、GPU和深度学习加速器，数据处理速度为30 TOPS。

　　同时，因应自驾车高运算需求，NVIDIA也具有双芯片解决方案「DRIVE AGX Pegasus」，将Xavier搭配GPU，使单处理器运算效能提升至160 TOPS;而将两个处理器整合至同一平台，数据处理效能便高达320 TOPS。

　　Csongor认为，高速运算是发展自动驾驶汽车的关键，特斯拉和NVIDIA皆朝此一方向发展;不过，特斯拉将其FSD自驾车芯片与Xavier相比较是不准确的。 因为FSD自驾车芯片是双芯片解决方案，而Xavier则是单芯片，两者的基准不相同。 若要比较的话，应该和DRIVE AGX Pegasus相比，而DRIVE AGX Pegasus的320 TOPS运算效能则远高于特斯拉FSD自驾车芯片的144 TOPS。

　　Csongor进一步说明，另外，NVIDIA Xavier SoC主要应用为Level 2(或Level 2+)的自动驾驶辅助系统(ADAS)，而非完全的自动驾驶，因自动驾驶需要更强大的运算效能。 同时，特斯拉在简报中也误植了Xavier SoC的数据，Xavier可提供30 TOPS的运算，但特斯拉的数据却显示21 TOPS。

　　Csongor强调，无用置疑地，特斯拉开发高性能芯片，提升自驾车运算水平是正确的做法，这是未来的方向。 不过，NVIDIA的平台除了高运算效能外，更重要的是具备「开放性」，可供业界发展，让汽车制造商都能提供高性能的自驾车;而Tesla处理器目前只有它们自己使用。

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