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| 本文作者： 史高拔 | 2017-03-09 12:13 |
雷鋒網(wǎng)按：本文作者史高拔，汽車電子工程師，供職于國內(nèi)某汽車技術(shù)中心，從事汽車智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)研發(fā)。本文由雷鋒網(wǎng)獨(dú)家發(fā)布。
英偉達(dá)（NVIDIA）這個名字相信每一個電腦用戶都不陌生，這家全球知名的GPU廠商已經(jīng)成為了圖像處理器這一領(lǐng)域的絕對王者。可即便有巨大的市場份額，在過去的17年中，英偉達(dá)的股價幾乎總在20美元（對應(yīng)市值100億美元左右）附近徘徊，其推出的Tegra系列處理器在智能手機(jī)領(lǐng)域也不溫不火。但從2015年開始，英偉達(dá)股價飆漲，不僅一掃移動處理器市場的陰霾，更是歷史性的突破100美元（對應(yīng)市值600億美元左右），達(dá)到前所未有的新高度。
↑ 英偉達(dá)上市以來股價的變化 via Bloomberg
近兩年英偉達(dá)快速布局汽車和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，在Tegra處理器的基礎(chǔ)上相繼推出了DRIVE PX和DRIVE PX2自動駕駛汽車計(jì)算平臺，并開始與特斯拉、奧迪、博世等車企合作開發(fā)無人駕駛技術(shù)，在2017年CES上更是推出了搭載DRVIE PX2的英偉達(dá)BB8無人駕駛原型車。這一次，在自動駕駛和智能汽車的風(fēng)口上，英偉達(dá)或許會成為新的王者。
↑ 2017年CES上英偉達(dá)的無人駕駛試驗(yàn)車
一、GPU王者失意智能手機(jī)時代
已經(jīng)在GPU領(lǐng)域耕耘深厚的英偉達(dá)在2008年推出了基于ARM和Geforce的移動處理器Tegra，隨后由于這一處理器系列在圖像處理方面的巨大優(yōu)勢，迅速占領(lǐng)了對圖像處理要求較高的游戲機(jī)和平板市場，并在隨后幾年中不斷更新升級。但在智能手機(jī)領(lǐng)域，Tegra系列一直被高通、三星吊打，就連華為都已經(jīng)后來居上自從Tegra 4以后，英偉達(dá)在智能手機(jī)領(lǐng)域幾乎銷聲匿跡，甚至首發(fā)T4處理器的小米3手機(jī)，到現(xiàn)在還會被用戶吐槽。英偉達(dá)這個GPU之王在智能手機(jī)市場起了個大早，趕了個晚集，這次失敗有偶然、但更多的是必然。
↑ 曾被寄予厚望的Tegra系列處理器
1. 基帶——手機(jī)CPU的核心
基帶，調(diào)制解調(diào)技術(shù)的統(tǒng)稱，是負(fù)責(zé)手機(jī)與外界信號接收轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵橋梁，通話、上網(wǎng)、待機(jī)等所有的通訊技術(shù)都繞不開它。我們一般都會認(rèn)為手機(jī)CPU的性能體現(xiàn)在是其處理速度和功耗，其實(shí)在智能手機(jī)時代還有一層最基礎(chǔ)、最關(guān)鍵的需求——手機(jī)信號質(zhì)量，這一由基帶性能決定的通訊功能直接決定了手機(jī)的通話質(zhì)量和上網(wǎng)速度。
在基帶技術(shù)這一塊，英偉達(dá)幾乎是一片白紙，不僅僅英偉達(dá)，模擬通信時代的巨頭德州儀器、摩托羅拉等公司在數(shù)字通信技術(shù)（3G、4G）上都毫無成績可言，而這一領(lǐng)域的專利幾乎全部由高通壟斷，高通也依靠其基帶技術(shù)推出驍龍系列集成式移動處理芯片，并在這一領(lǐng)域逐漸成為主流。
在使用ARM架構(gòu)的手機(jī)處理器上，各家的性能差異并不是特別大，但高通還能提供穩(wěn)定可靠的集成式基帶，其成本具有絕對的優(yōu)勢，畢竟就算英偉達(dá)處理器性能再剽悍，也還是的使用高通的基帶芯片，開發(fā)難度和成本都相應(yīng)提高。在這一點(diǎn)上，不僅英偉達(dá)，大部分廠商的衰弱都應(yīng)該說是必然，除非你能研究出自己的基帶專利技術(shù)，比如華為麒麟系列這個后起之秀。
↑ 集成基帶的高通驍龍和華為麒麟處理器
2. 定位偏差+T4難產(chǎn)
英偉達(dá)做GPU起家轉(zhuǎn)戰(zhàn)移動處理芯片一定不會放棄這個優(yōu)勢，因此Tegra處理器集成了強(qiáng)大的圖像處理功能，并將市場主要定位在了平板和游戲機(jī)領(lǐng)域，T1在這兩個領(lǐng)域的成功也證明了英偉達(dá)的實(shí)力。因此T2依然專注于此，但此時3G、4G技術(shù)開始發(fā)酵，高通強(qiáng)勢出擊，在這一時代T2依靠其圖像處理性能在手機(jī)領(lǐng)域也能有一定的市場，但英偉達(dá)此時已經(jīng)錯失了整合基帶的時機(jī)，T3幾乎是全面落后。隨后T4的難產(chǎn)和高功耗也注定了英偉達(dá)在手機(jī)領(lǐng)域大勢已去。
二、智能汽車——新王者之路
智能手機(jī)市場的失敗并沒有讓黃仁勛妥協(xié)。在2015年英偉達(dá)新品發(fā)布會上，tegra X1處理器發(fā)布，但這一次老黃只簡單介紹了這款新品，隨后便拋出一顆重磅炸彈——DRIVE PX，基于Tegra X1打造的全新智能汽車處理平臺。英偉達(dá)正式宣布大舉進(jìn)軍汽車領(lǐng)域，奧迪、特斯拉等汽車公司也相繼與其展開合作。隨后，英偉達(dá)股價開始一路狂飆，那么這次的成功是偶然還是必然？
↑ 搭載DRIVE PX 2的Roborace無人駕駛賽車
1. GPU與CPU的區(qū)別
CPU和GPU都是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)中不可或缺的關(guān)鍵處理器，CPU擅長復(fù)雜的邏輯運(yùn)算和通用性數(shù)據(jù)運(yùn)算，是為解決復(fù)雜的計(jì)算和控制而發(fā)明的；GPU擅長大數(shù)據(jù)量、邏輯不復(fù)雜的重復(fù)計(jì)算，是為解決圖像像素處理發(fā)明的。設(shè)計(jì)目標(biāo)的不同，使得兩者的結(jié)構(gòu)也有巨大的差異，如下圖所示：
↑ CPU與GPU結(jié)構(gòu)對比
CPU具有強(qiáng)大的運(yùn)算單元和巨大的緩存區(qū)域，在執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算和控制時，運(yùn)算單元可以保證計(jì)算的效率，緩存區(qū)域又可以提供足夠的數(shù)據(jù)加載區(qū)域，即便又復(fù)雜的運(yùn)算和終端邏輯也能保證速度和精度，因此CPU更擅長串行運(yùn)算和邏輯控制。
GPU具有眾多密集的運(yùn)算單元和少量的緩存區(qū)域，每個線程配備一個緩存區(qū)和控制單元，而運(yùn)算單元也只需要處理簡單的邏輯 ，這也使得每個線程可以同時并發(fā)工作，所以GPU適合大規(guī)模、邏輯簡單的并行運(yùn)算。
2. GPU加速算法
圖像處理的核心就是處理一個個信息簡單但數(shù)量巨大的像素點(diǎn)，這是GPU誕生的舞臺，用GPU處理圖像和渲染等工作可以極大的提高效率。在此基礎(chǔ)上英偉達(dá)提出了一種GPU加速計(jì)算的方法，同時運(yùn)用CPU和GPU處理計(jì)算任務(wù)，將程序的密集運(yùn)算放在GPU上，其他的邏輯依然在CPU上完成，這種結(jié)合讓GPU可以在更多的應(yīng)用場景發(fā)揮作用。
↑ 英偉達(dá)GPU加速算法示意圖
例如在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，使用GPU提供的強(qiáng)大并行運(yùn)算能力去處理海量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，再用CPU完成其他的邏輯。Tegra系列處理器便可完美的支持這種運(yùn)算方法，這也讓英偉達(dá)成為眾多機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的首選，據(jù)卡耐基梅隆大學(xué)的lan Lane教授稱："借助 GPU，預(yù)先錄制的語音或多媒體內(nèi)容的轉(zhuǎn)錄速度能夠大幅提升。與CPU軟件相比，我們執(zhí)行識別任務(wù)的速度超級高可提升33倍。"
↑ 英偉達(dá)k40處理器針對機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的基準(zhǔn)測試結(jié)果
3. Tegra的新舞臺——自動駕駛
圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)都已經(jīng)成為目前自動駕駛不可缺少的技術(shù)，自動駕駛中的環(huán)境感知、目標(biāo)識別，都需要圖像處理的參與；而借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法，又能有效提高目標(biāo)識別的效率和準(zhǔn)確度，這也為英偉達(dá)Tegra處理器帶來了新的舞臺。
↑ 英偉達(dá)自動駕駛系統(tǒng)示意圖
英偉達(dá)在DRIVE PX2平臺上使用了兩顆Tegra 處理器，并包含了新一代強(qiáng)大的Pascal架構(gòu)的GPU，由此可以同時接收處理12路高清攝像頭的信號，可以融合來自多個攝像頭和激光雷達(dá)，雷達(dá)和超聲波傳感器的數(shù)據(jù)，這使得算法可以360°全方位感知車倆周圍的環(huán)境，從而產(chǎn)生穩(wěn)定的圖像，包括靜態(tài)和動態(tài)目標(biāo)。
DNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的應(yīng)用，在探測和目標(biāo)分類方面，顯著提升融合傳感器數(shù)據(jù)結(jié)果的準(zhǔn)確性。這一全方位的自動駕駛處理平臺幾乎超越了現(xiàn)在所有汽車處理器的性能，當(dāng)仁不讓成為眾多廠商研發(fā)自動駕駛技術(shù)的首選。
↑ 英偉達(dá)發(fā)布DRIVE PX 2平臺
另外，Tegra系列在移動平臺上的性能和開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，更可以讓其支持導(dǎo)航、儀表和車載娛樂的相關(guān)應(yīng)用。而特斯拉早在Model S上就使用了Tegra 3處理器來支持中央的大尺寸觸摸屏。據(jù)說因?yàn)樘厮估瓌?chuàng)始人Elon Musk和黃仁勛私交甚好，這也讓英偉達(dá)早早進(jìn)入了汽車領(lǐng)域，積累了不少經(jīng)驗(yàn)。在自動駕駛這個新興領(lǐng)域，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)空白，英偉達(dá)最早進(jìn)入這一領(lǐng)域，已經(jīng)占據(jù)了不少經(jīng)驗(yàn)和市場的優(yōu)勢。
↑ 英偉達(dá)汽車領(lǐng)域的合作伙伴
三、成功之路并不容易
雖然現(xiàn)在看起來英偉達(dá)的前景一片光明，但其成為智能汽車巨頭的道路并不平坦。
1. 汽車電子行業(yè)的壁壘
汽車行業(yè)相對于消費(fèi)電子領(lǐng)域有其特殊性和苛刻的要求，使用壽命、耐極端環(huán)境特性、電磁兼容性能、功能安全等等諸多要求都對汽車電子的硬件提出了極大的挑戰(zhàn)，甚至可以說是汽車電子行業(yè)的一個技術(shù)壁壘。尤其在集成度極高的處理器領(lǐng)域，消費(fèi)電子上常見的20nm在汽車電子上幾乎是很難見到，反而以瑞薩、飛思卡爾的16位、32位的處理器大行其道。汽車首先要保障的是安全，只有經(jīng)過充分驗(yàn)證才能大規(guī)模使用，這也是傳統(tǒng)汽車廠商一直比較保守的原因。
2. 競爭對手的追趕
去年，汽車電子領(lǐng)域發(fā)生了一件大事，就是高通收購汽車芯片巨頭恩智浦，收購價格創(chuàng)下半導(dǎo)體行業(yè)收購的記錄，而前一年恩智浦還收購了飛思卡爾，成為汽車芯片的第一大廠商。高通推行這項(xiàng)收購計(jì)劃意圖明顯，隨著自動駕駛和車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，汽車電子行業(yè)已然成為下一個風(fēng)口。以高通的實(shí)力和野心，相信這一領(lǐng)域的競爭將會更加激烈，英偉達(dá)又要遇到老對手的挑戰(zhàn)。
↑ 高通400億美元收購NXP
四、總結(jié)
英偉達(dá)在個人電腦的發(fā)展中發(fā)跡，靠GPU成為圖像處理領(lǐng)域的巨擘。2008年轉(zhuǎn)戰(zhàn)移動平臺，推出Tegra系列處理器，可優(yōu)異的處理性能卻無法抵擋高通在3G、4G時代對基帶技術(shù)的壟斷，導(dǎo)致其在智能手機(jī)領(lǐng)域折戟沉沙。
但GPU在大規(guī)模并行運(yùn)算上的先天優(yōu)勢和創(chuàng)始人黃仁勛的孤注一擲，又讓英偉達(dá)在近年自動駕駛技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域占得先機(jī)：特斯拉集成Tegra 3、發(fā)布DRIVE PX系列自動駕駛平臺、與各大汽車廠商深入合作。因?yàn)檫@些布局，英偉達(dá)成為了第一家能提供超級汽車處理器的半導(dǎo)體公司，而其在圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的優(yōu)勢也無比適合自動駕駛這個新戰(zhàn)場。
目前，自動駕駛技術(shù)已經(jīng)成為一個新的風(fēng)口，很多其他的新興玩家也逐漸參與進(jìn)來，互聯(lián)網(wǎng)、半導(dǎo)體、計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的各種高新技術(shù)極大地促進(jìn)著這一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，市場也跟著瞬息萬變，誰會成為最后的王者？
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