在2021年的CES上，L4自动驾驶解决方案提供商荣源启行将在线展示其为L4自动驾驶深度学习模型开发的推理引擎DeepRoute-Engine。推理引擎实现了比开源深度学习框架高6倍的平均推理速度。自动驾驶的计算效率大大提高，有利于自动驾驶摆脱对高计算能力计算平台的依赖。
荣源亓航是L4级自动驾驶解决方案提供商，为车企、Tier1、出行公司、物流公司提供多应用场景和定制化自动驾驶解决方案。在深圳和北京设有R&D中心，公司R&D人员覆盖感知、高精地图与定位、规划与控制、硬件系统、基础设施、仿真系统、数据平台等自动驾驶全R&D链条。
为了像人类一样感知周围的物体，自动驾驶需要通过深度学习来完成，即需要通过大规模复杂的深度学习网络模型对输入数据进行推理。在推理过程中，需要实时完成大量的计算。因此，自动驾驶企业对计算平台的计算能力有着严格的要求。这种计算平台不仅要几万元，还要消耗几百瓦。假设计算平台的平均功率为500W，其24小时的功耗约占一辆存储容量为50kW·h的电动汽车的24%。
为了摆脱自动驾驶对这类计算平台的依赖，降低自动驾驶的硬件成本，减少自动驾驶硬件能耗对汽车里程的影响，荣源七星选择了另一种方式。通过自主研发的推理引擎――DeepRoute-Engine，L4自动驾驶仪的感知模块可以运行在低成本、低功耗的计算平台上。
“荣源亓航与曹操合作的自动驾驶汽车几何A(参数|查询)”
根据荣源亓航与曹操合作的自动驾驶汽车“几何A”的实车测试，荣源亓航的自动驾驶系统百公里仅消耗1度电。耗电量还包括车上两个人的能耗，空调开着，传感器的风阻。
在自动驾驶系统中，传感模块是核心，也是计算量最大的软件模块。为了提高感知模块的运行效率，需要适应感知算法的特点、计算需求和计算平台的架构特点，从而驱动系统高效运行。定制化的推理机相当于定制化的驱动，不仅可以提高感知模块的运行效率，还可以提高系统的可扩展性，兼容更多的计算平台。
L4自动驾驶感知算法使用的深度学习框架非常复杂，需要实时进行大量复杂的计算。目前市面上大部分开源的推理引擎都无法处理复杂的L4级自动驾驶深度学习模型。对此，荣源启星的推理引擎通过智能算子融合，将推理过程中可以组合的运算组合起来，大大提高了计算效率。
DeepRoute-Engine还为不同品牌的计算平台设计了定制的内核程序，以执行大量的并行计算。DeepRoute-Engine目前支持包括AMD、Nvidia、Intel等品牌的GPU，以及华为的车载计算平台。
目前市场上常见的自动驾驶的计算平台有CPU和AI芯片，有GPU、FPGA、ASIC等架构。由于自动驾驶系统需要处理激光雷达、摄像头等传感器采集的海量数据，传统的CPU计算能力无法满足使用要求，基于GPU架构的AI芯片成为实现自动驾驶必不可少的硬件。
编辑点评:
自动驾驶系统中的复杂计算，一方面取决于硬件计算能力，另一方面取决于计算效率。前者需要投入大量资金，后者离不开底层技术的研发。根据预测，中国有可能在2020年成为全球最大的自动驾驶市场……ure，而到2030年，自动驾驶相关的新车销售和出行服务收入将超过5000亿美元。2021年CES会带来哪些智能出行领域的新产品和新技术？让我们一起期待吧！(文/汽车之家翁萌)在2021年的CES上，L4自动驾驶解决方案提供商荣源启行将在线展示其为L4自动驾驶深度学习模型开发的推理引擎DeepRoute-Engine。推理引擎实现了比开源深度学习框架高6倍的平均推理速度。自动驾驶的计算效率大大提高，有利于自动驾驶摆脱对高计算能力计算平台的依赖。
荣源亓航是L4级自动驾驶解决方案提供商，为车企、Tier1、出行公司、物流公司提供多应用场景和定制化自动驾驶解决方案。在深圳和北京设有R&D中心，公司R&D人员覆盖感知、高精地图与定位、规划与控制、硬件系统、基础设施、仿真系统、数据平台等自动驾驶全R&D链条。
为了像人类一样感知周围的物体，自动驾驶需要通过深度学习来完成，即需要通过大规模复杂的深度学习网络模型对输入数据进行推理。在推理过程中，需要实时完成大量的计算。因此，自动驾驶企业对计算平台的计算能力有着严格的要求。这种计算平台不仅要几万元，还要消耗几百瓦。假设计算平台的平均功率为500W，其24小时的功耗约占一辆存储容量为50kW·h的电动汽车的24%。
为了摆脱自动驾驶对这类计算平台的依赖，降低自动驾驶的硬件成本，减少自动驾驶硬件能耗对汽车里程的影响，荣源七星选择了另一种方式。通过自主研发的推理引擎――DeepRoute-Engine，L4自动驾驶仪的感知模块可以运行在低成本、低功耗的计算平台上。
“荣源亓航与曹操合作的自动驾驶汽车几何A(参数|查询)”
根据荣源亓航与曹操合作的自动驾驶汽车“几何A”的实车测试，荣源亓航的自动驾驶系统百公里仅消耗1度电。耗电量还包括车上两个人的能耗，空调开着，传感器的风阻。
在自动驾驶系统中，传感模块是核心，也是计算量最大的软件模块。为了提高感知模块的运行效率，需要适应感知算法的特点、计算需求和计算平台的架构特点，从而驱动系统高效运行。定制化的推理机相当于定制化的驱动，不仅可以提高感知模块的运行效率，还可以提高系统的可扩展性，兼容更多的计算平台。
L4自动驾驶感知算法使用的深度学习框架非常复杂，需要实时进行大量复杂的计算。目前市面上大部分开源的推理引擎都无法处理复杂的L4级自动驾驶深度学习模型。对此，荣源启星的推理引擎通过智能算子融合，将推理过程中可以组合的运算组合起来，大大提高了计算效率。
DeepRoute-Engine还为不同品牌的计算平台设计了定制的内核程序，以执行大量的并行计算。DeepRoute-Engine目前支持包括AMD、Nvidia、Intel等品牌的GPU，以及华为的车载计算平台。
目前市场上常见的自动驾驶的计算平台有CPU和AI芯片，有GPU、FPGA、ASIC等架构。由于自动驾驶系统需要处理激光雷达、摄像头等传感器采集的海量数据，传统的CPU计算能力无法满足使用要求，基于GPU架构的AI芯片成为实现自动驾驶必不可少的硬件。
编辑点评:
自动驾驶系统中的复杂计算，一方面取决于硬件计算能力，另一方面取决于计算效率。前者需要投入大量资金，后者离不开底层技术的研发。根据预测，中国很可能成为最大的自动驾驶市场……ket在未来的世界，到2030年，自动驾驶相关的新车销售和出行服务收入将超过5000亿美元。2021年CES会带来哪些智能出行领域的新产品和新技术？让我们一起期待吧！(文/汽车之家翁萌)
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