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特斯拉智能化路上的左腦+右腦

“種一棵樹,最好的時間是十年前,其次是現在。”
特斯拉于去年 3 月份發布了基于 Intel Atom(Apollo Lake)芯片的新版本多媒體控制器 MCU2(MCU, Media Controller Unit),今年 4 月份 發布了其自研SOC(System On Chip)的 Autopilot 硬件 HW3(FSD,Full Self Driving)以支持將來實現全自動駕駛所需要的算力。多媒體控制器 MCU 與 Autopilot ECU 共同構成了特斯拉的大腦,最新版本的兩個硬件開始在今年 4 月份下旬生產的 Model 3 和 5 月下旬生產的 Model S/X 中使用。
在 Model 3 中,特斯拉將 MCU 與 Autopilot ECU 兩個板子分為兩層裝進了同一個外殼中(如下圖),使得原本娛樂域和自動駕駛域的兩個零部件就像左腦和右腦的關系一樣,物理上組合在一起形成了一個車載大腦零部件。
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如上圖,其中上層的板子為媒體控制器,使用 Intel Atom E3950 的 4 核 2.0Ghz 的 x86 架構處理器,運行特斯拉基于 Linux 開發的操作系統負責中控大屏的信息娛樂功能(特斯拉尚未根據 GPL 開源協議將 Model 3 該部分 Linux 修改代碼開源)。
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下層的板子為 Autopilot ECU,HW3 版本由兩個特斯拉自研發的 FSD 芯片組成,兩個 SOC 由兩組獨立電源分別供電,共享所有攝像頭輸入超聲波雷達等傳感器數據,并行計算,相互校驗互為安全冗余。
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FSD 芯片采用三星的 14nm 技術制造,如下圖,一個 SOC 中集成了:3 個 4 核(共 12 核)ARM Cotex-A72 架構的 2.2GHz 的 CPU,一個 1GHz 的 GPU,兩個 2GHz 的 NNP(神經網絡處理器)。每個 NNP 有個 96*96 個 MAC 的矩陣,32MB SRAM,每個 NNP 的處理能力是 96*96*2(OPs)*2(GHz)=36.864TOPS,則單個芯片為 72 TOPS,包含兩個芯片的 Autopilot ECU 為 144TOPS。
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特斯拉分析,應用一個典型的使用 CNN 卷積神經網絡的視覺感知算法,其中 99% 以上的計算操作為加法與乘法運算(如下圖)。NPU 通過提供特定矩陣運算硬件加速指令(DMA 讀寫,卷積/反卷積,點乘等)并將模型加載進 NPU 的 SRAM,可以較大的優化神經網絡模型應用,達到原先使用通用的 GPU 處理器運算速度的 21 倍(在解決特定問題上)。
SOC 中的 CPU 及 GPU 算力將用于完成自動駕駛的總控,包括多傳感器信號融合,高精度定位,路線規劃,控制執行指令下發及執行結果校驗等工作。
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特斯拉分析,應用一個典型的使用 CNN 卷積神經網絡的視覺感知算法,其中 99% 以上的計算操作為加法與乘法運算(如下圖)。NPU 通過提供特定矩陣運算硬件加速指令(DMA 讀寫,卷積/反卷積,點乘等)并將模型加載進 NPU 的 SRAM,可以較大的優化神經網絡模型應用,達到原先使用通用的 GPU 處理器 運算速度的 21 倍(在解決特定問題上)。
SOC 中的 CPU 及 GPU 算力將用于完成自動駕駛的總控,包括多傳感器信號融合,高精度定位,路線規劃,控制執行指令下發及執行結果校驗等工作。
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從終端用戶使用體驗上來看,特斯拉一直在宣傳的也是它在高級輔助駕駛和自動駕駛方面的功能,與國內廠商相比并沒有在車內智能語音交互方面,音樂導航服務等應用便捷性方面有太多出色的地方。在車載信息娛樂領域,得益于國內移動互聯網的快速發展,國內廠商目前研發的智能駕艙體驗會領先于特斯拉;而在自動駕駛領域,國內廠商相對特斯拉的硬件算力發展目前會有一到兩年的差距需要追趕。
在操作系統層面上,娛樂域應用適合采用多任務分時系統(類同手機和 PC 上的 IOS,安卓,windows 等操作系統),自動駕駛領域功能適合采用實時操作系統(類比戰斗機的控制系統),不同領域的問題需要針對其特點優化解決。娛樂域的操作系統方面,特斯拉 2012 年在車載 Android 尚未發展的時期選擇了 Linux 路線無可厚非,而在當前 Android Automotive 發展迅猛,各家 CP/SP 廠商紛紛提供安卓車機版 SDK 或車機應用可以快速集成的環境下,Android Automotive 會是目前娛樂域操作系統的主流選擇。

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