Nvidia正在為高級自動駕駛的車輛推出一個業界史無前例的2000 TOPS中央計算引擎。新處理器是否性能過剩了？此外，對于擔心AV安全的OEM來說，處理能力是主要關注點嗎？

昨天，Nvidia發布了其最新的高級自動駕駛中央計算引擎Drive Thor，該芯片由Grace CPU、Hopper GPU和下一代GPU組成，可提供2000TOPS算力。

對于正在開發下一代車載SoC的競爭對手來說，競爭門檻再次提高。對于使用Nvidia Drive平臺的車廠來說，Thor的引入讓他們得以一窺未來汽車的計算驅動力量。

對于那些兜售“zonal架構”的ECU供應商來說，他們可以想象到一個未來場景，他們的ECU如何最終被Nvidia新中央計算引擎所取代。

Nvidia的Danny Shapiro（車載業務VP）表示，Thor將通過一個簡化的集中式計算架構，讓車廠能夠同時運行高級自動駕駛和車載信息娛樂（IVI）應用的工作負載。

值得注意的是，一年前，Nvidia發布過另一款名為Drive Atlan的車載中央計算引擎。Atlan的算力為1000TOPS，當時被Nvidia描述為“下一代自動駕駛汽車車輪上的AI數據中心”。

在本次新聞發布會上，Shapiro說：“Atlan，不再是了。我們把它換成了Drive Thor。Thor將提供兩倍的算力和吞吐量，以及新的功能和能力。但對車廠來說他們開始生產的時間是相同的，2025年。”

目前尚不清楚Nvidia為何決定放棄Atlan。

AV安全

Shapiro說，可以肯定的是，Nvidia在Thor中增加了更多的處理能力，因為對“更安全”的需求日益增加。他解釋說：“自動駕駛汽車是我們這個時代最復雜的計算挑戰之一。為了達到盡可能高的安全水平，我們需要多樣化和冗余的傳感器和算法，這需要大量的計算。汽車行業已經意識到，汽車的計算性能越高，安全性就越高。”

Strategy Analytics的高級行業分析師安Angelos Lakrintis表示：“放棄了Atlan，Nvidia將遭遇挫折。Atlan原定于2024年生產，其1000TOPS的算力對于L3及以上的更高級別的自動駕駛來說是有意義的。”

Lakrintis說，更令人不安的是這個新款芯片組“沒有公布制造或制程的日期”。“目前我們所知道的是，Thor基于Nvidia的統一架構，增加了Grace CPU、Hopper GPU和Nvidia下一代GPU架構的元素，性能是Atlan的兩倍。”

除此之外就沒什么了。

Lakrintis也認為，Thor對車廠來說可能是一款性能過剩的產品。“我們還不知道這個平臺的實際功耗，在自動駕駛方面，TOPS并不總是衡量最佳性能的最佳方法。目前有許多ADAS平臺和L2功能，使用的功能只有Nvidia目前在Thor上推廣的四分之一。”

Thor的目標市場？

Nvidia面臨的另一個大問題是Thor的目標市場。

Nvidia公布的Thor目前唯一的客戶是Zeekr。Zeekr為其下一代產品線選擇了Thor，并于2025年開始生產。

Lakrintis懷疑中國的AV公司推動了Thor平臺。他補充說，舉個例子，“Zeekr將離開其長期合作伙伴Mobileye，到2025年使用Nvidia的Thor。”

總體而言，Larkrintis認為Mobileye會輸給Nvidia和Qualcomm。與此同時，擁有自研芯片的中國初創企業和硬件制造商正在加快自己的SoC設計。

事實上，許多OEM已經在使用Nvidia的Drive平臺。IHS Markit汽車半導體研究高級首席分析師Phil Amsrud幾個月前表示，領先的OEM“已經有大量的時間來研究Nvidia的中央大腦GPU/CPU解決方案，他們開始接受它作為一種前進的方式。”事實上，車廠現在正在開發自己的Drive軟件。Amsrud表示，最有可能的情況是，“他們不會回到”汽車芯片市場的傳統供應商那里。

目前還不清楚OEM多久后會需要Thor。Shapiro表示，鑒于Nvidia Drive是一個可擴展的平臺，“我們的客戶將能夠根據他們的需求選擇合適的性能水平，但它絕對會擴展到完全自動駕駛。”

Shapiro強調，Thor可以同時處理AV和IVI任務。“我們有多實例GPU和我們的NVLink（Nvidia最新的芯片互連技術），可以讓處理器運行多個操作系統，內置到Thor中。”他聲稱，這允許客戶“在特定領域的受控環境中運行AV和IVI應用”。“時間不是問題；對于安全關鍵型應用來說，中斷將不再是問題。”

ECU的整合

Nvidia希望通過Thor整合ECU，此舉可以降低復雜性、車輛重量和功耗。但我們尚不清楚這將節省多少成本。

Shapiro說：“基本上，我們正在把幾個ECU縮減為一個。”雖然他拒絕透露將替換掉哪些ECU，但可以通過減少組件數量和線束來節省成本，從而減少重量，同時“降低整體能耗”。

Shapiro補充說，這將“允許一次軟件更新就為所有這些ECU提供新功能和新能力”。

分析師仍持懷疑態度。Lakrintis表示：“自動駕駛和IVI軟件堆棧同時運行，這在汽車行業是聞所未聞的。”

他補充說：“如果Nvidia能將自動駕駛和IVI結合在一起，這對車廠來說將是一筆劃算的交易，因為它涉及到平臺封裝和降本。”然而，他警告稱，“從長遠來看，這將帶來其他影響。在一個平臺下運行安全關鍵任務和非安全關鍵任務并不總是最佳實踐或好主意。ADAS、自動駕駛和信息娛樂分開是有原因的，這可以歸結為系統的冗余和容錯能力。”

車載網絡？

隨著車廠搭載越來越多的傳感器，他們可能會想知道如何將強大的Thor與車輛設備連接起來。是否有足夠的車載網絡來實現這一目標？

Strategy Analytics預測，以太網將標準化20Gbps的光纖，最終將發展到48Gbps。然而，這似乎還不足以滿足裝載傳感器的完全自動駕駛車輛的需求。

當被問及Nvidia的戰略時，Nvidia表示，計劃利用其ConnectX智能網絡接口卡連接到以太網網絡適配器，最高可達400G。SmartNICs提供先進的硬件卸載和加速功能。

Shapiro說：“我們的架構是可擴展的。Drive Thor超級芯片可以處理350Gbps，當與ConnectX網絡解決方案結合時，吞吐量增加到500Gbps。”他補充說：“作為參考，一臺每像素12位的8MP相機，以30fps速度運行時，產生約3Gbps。”

盡管自動駕駛系統的處理能力繼續攀升，但無人駕駛汽車在2020年和2021年上路的樂觀預測卻未能實現。Shapiro說，由于安全至上，“在我們確保這些車輛真正安全之前，沒人真的準備好將這些車輛投放到道路上。”他補充說，自動駕駛汽車的安全性需要智能算法。

他補充說，新的ODD（operational design domains）“正在增加，工程也在全力推進”。“其中一些更高端的功能正在轉移到我們今天可以上路的車輛上。”

他補充說，目前已有L2以上的系統，雖然不是完全無人駕駛，但通過軟件更新進行了增強。“我們在中國看到了很多這樣的情況，已經銷售的量產車輛上安裝了完整的傳感器套件，由軟件驅動，未來將實現無人駕駛操作。”

Nvidia在AV市場上保持著無可爭議的領先地位，這主要得益于Nvidia Drive平臺上的SoC提供的強大處理能力。然而，在追求超級芯片的榮耀時，Nvidia可能錯過了一個更大的L2和L3汽車消費市場，這兩類汽車可能配備更少的花哨設備，但功耗和成本更低。

審核編輯 ：李倩