英特爾 vs. Nvidia 自駕車AI晶片戰一觸即發

隨著Nvidia持續推廣其Drive PX平台, 努力地將自家品牌定位為基於AI自動駕駛技術的領導者, 英特爾也卯足了勁, 很快地將推出針對自動駕駛的多晶片平台, 全力在這場醞釀中的技術規格之戰一較高下...

英特爾(Intel)執行長Brian Krzanich最近在洛杉磯舉辦的2017年洛杉磯車展暨汽車科技展(AutoMobility LA)發表專題演說, 針對自動駕駛技術將如何改變未來車輛的各方面—— 從機艙設計到娛樂和救生安全系統, 進行了詳細地預測.

作為一家主要的自動駕駛車晶片公司, 英特爾也把握時機宣傳由Mobileye (現為英特爾旗下公司)開發的EyeQ 5晶片效率記錄, 並比較輝達(Nvidia)專為自動駕駛而設計的Drive PX Xavier SoC.

Krzanich在發表演說時提到最近完成對於Mobileye的收購, 並強調英特爾「能夠提供比競爭對手(這裡指的就是Nvidia)更高兩倍的深度學習效率. 」

隨著Nvidai藉由持續推廣其Drive PX平台, 努力地將自家品牌定位為基於人工智慧(AI)自動駕駛技術的領導者, 英特爾似乎也已卯足了勁, 決定全力在這場醞釀中的技術規格之戰一較高下.

英特爾執行長Brian Krzanich參加洛杉磯Automobility LA展 (來源: 英特爾)

被錯誤解讀?

英特爾總工程師兼自動駕駛解決方案首席架構師Jack Weast在接受《EE Times》的專訪中表示, 英特爾在宣傳自家晶片性能時一向較為保守. 然而, Weast說, 當唇槍舌戰越演越烈後, 「我們厭倦了總是看到我們被錯誤地引用與解讀. 」

英特爾自動駕駛解決方案首席架構師Jack Weast

Weast抱怨說, 競爭對手和媒體經常錯誤地將Nvidia的Drive PX拿來和英特爾的桌上型PC晶片做比較. 他說, 如果真的要以 'Apple-to-Apple' 的方式進行勢均力敵的比較, Mobileye的第五代視覺感測器融合晶片必須拿Nvidia的Xavier SoC來做比較. EyeQ5可實現每秒24兆次運算(TOPS)的性能, 功耗為10瓦(W). 相形之下, DRIVE PX Xavier儘管可提供30TOPS的性能, 但功耗達到了30W率. Weast說: 「我們的晶片節能效率更高2.4倍. 」

當然, Nvidia現正推廣其最新的Pegasus SoC, 這款計劃於2018年推出的AI運算晶片專為用於執行320TOPS的性能而設計(性能較其前一代產品更高10倍), 功耗為500W, 據稱可用於實現L5級的全自動駕駛應用. Weast說: 「Pegasus雖然是新產品, 但能效表現並未明顯提高」.

Nvidia的Pegasus搭載該公司兩款最新的Xavier SoC, 內建具有硬體加速功能的新一代獨立GPU.

但是, 目前一個懸而未決的秘密在於英特爾打算如何將Mobileye這個「眼睛」(EyeQ視覺晶片)與英特爾的微處理器「大腦」結合在一個高度自動化的車輛中, 即使是某些專家可能都不清楚.

事實上, 英特爾本身可能也必須對市場的這種誤解與混淆狀況承擔部份責任. 然而, 除了Mobileye EyeQ5以外, 該CPU巨擘對於自家正開發哪一種自動駕駛SoC仍然是三緘其口.

自動駕駛多晶片平台即將面世

根據Weast透露, 英特爾計劃將在2018年初的國際性消費電子展(CES)推出一款「針對自動駕駛的多晶片平台」. 他解釋說, 該解決方案將結合EyeQ 5 SoC, 英特爾的低功耗Atom SoC, 以及包括I/O和乙太網絡連接等硬體.

英特爾在今年初推出GO自動駕駛開發平台時, 曾經形容Atom處理器C3000是一款「提供了高性能功耗比, 可在低功耗設計中處理大量運算」的晶片.

那麼, Atom SoC究竟如何與EyeQ 5共用處理任務? Weast說: 「我們先根據自動駕駛車所需要的整體工作負載, 然後在多個晶片中分配和劃分相應的運算負載」.

至於FPGA是否也應用於這款多晶片解決方案中? Weast的筡案是否定的. Weast說: 「有些客戶可能會尋求以FPGA滿足某些特定應用, 例如客制I/O或安全性, 但這並不會出現在我們即將發布的新款多晶片平台中. 」

如何分工?

Mobileye在被英特爾收購之前就已經發布EyeQ 5了, 這家以色列公司當時將這款新的SoC吹捧為自動駕駛車的「大腦」, 能夠為完全自動駕駛車(Level 5)執行「感測器融合的視覺中央計算機」任務.

如果真的像Mobileye所規劃的, 那麼英特爾的Atom SoC又在這套多晶片方案的哪個位置?

Weast解釋說, 自動駕駛需要不同層級的感測器融合. 在深度學習加速應用中, 有些感測器融合需要晶片能夠為其處理大量高度平行的多線程程式碼. 「因此, EyeQ 5十分理想. 」同時, 還需要更高層級環境感測器融合著眼於運動軌跡和數據驗證. Weast解釋說: 「這時, CPU更適合處理這樣的任務. 」

在英特爾看來, 實現高度自動化駕駛並「不需要像EyeQ 5一樣, 將所有任務都塞進一顆SoC (如)中進行處理. 」Weast並解釋, 英特爾擁有「充份釐清系統運作的閑置周期何在以及運算工作負載應該如何劃分的機會和餘裕. 」

Weast說, 就在去年8月完成Mobileye的收購交易後, 團隊中的每個成員都「立即參與了多晶片平台計劃的研發了」.

Weast承諾, 英特爾很快地將會發布這款為自動駕駛而設計的多晶片平台細節. 他說, 「到了那個時候, 我們應該就能在Nvidia Drive PX和英特爾的解決方案之間進行一個平台級的比較」.

編譯: Susan Hong

(參考原文: Intel Touts Auto AI Chip' s Efficiency, by Junko Yoshida) eettaiwan

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