特斯拉 AI 芯片的真正实力

近日，多家媒体爆料称，特斯拉可支持全自动驾驶的AI芯片FSD终于投入使用。最重要的是，特斯拉的老款也可以改装成全新的AI芯片。特斯拉的这个芯片是一种特殊类型的AI处理器，可以支持人工神经网络(ANN)，也就是我们经常听到的机器学习(ML)或者深度学习(DL)。需要指出的是，这款由特斯拉定制的AI芯片，并不意味着特斯拉已经实现了在AI领域扭转一切的能力。至于现实世界中全自动驾驶的解决方案，特斯拉才刚刚起步。然而，有些人不这么认为。他们认为马斯克拿到了“方上之剑”:特斯拉可以凭借这个芯片实现凤凰涅槃，最终带领我们进入全自动驾驶时代。真的是这样吗？接下来，让我们拨开迷雾，看看特斯拉AI芯片的真正实力。1.关于AI芯片的背景知识AI芯片包含哪些部分？根据汽车，传统计算机需要CPU(中央处理器)来执行系统工作，例如加载应用程序。此外，大多数现代计算机都由GPU(图形芯片)支持，GPU的工作是辅助核心处理器渲染图形和动画，以便用户在屏幕上获得有效的信息。在机器学习或者深度学习中，除了CPU，GPU的作用突然变得重要起来。总的来说，GPU从配角变成主角，主要是因为ANN(人工神经网络)是一个庞大的数值和线性代数问题，它就是为这样的数字混合体而诞生的。对于开发者来说，GPU简直就是天上掉下来的馅饼，谁也没想到它会在ML/DL领域发挥这么大的作用。GPU的隐藏属性被“曝光”后，芯片开发商开始为潜在的市场拓展做准备，甚至GPU的设计也开始向ML/DL任务倾斜。在FSD芯片诞生之前，特斯拉一直是个接盘侠。它先是与Mobileye合作，然后转向英伟达。现在，特斯拉希望将自己的命运掌握在自己手中，用这款自研芯片支撑起一个自动驾驶的世界。

自动驾驶硬件迭代:2.0-2.5-3.0在今年4月的Autonomy Day大会上，特斯拉展示了大杀器——FSD芯片。这背后的信息很明确:必须用自研技术取代现有的英伟达芯片。

四个多月后，特斯拉工程师在Hot Chips大会(由IEEE主办，专注于高性能处理器)上提供了更多关于芯片一些关键组件的分析。这种深入的分析也重新点燃了人们对特斯拉FSD芯片的兴趣。需要说明的是，在大多数人眼里，这种处理器可以统称为“AI芯片”。这并不夸张，但也不要对其期望过高——AI芯片目前还无法在预期领域实现全知全能的人工智能。简单来说，这些芯片根本不具备任何类似人类的推理或常识能力。它们只是具有爆炸能力的数字计算设备。

2.围绕特斯拉新芯片的喧嚣，毫无疑问，马斯克决心摆脱对英伟达芯片的依赖，在特斯拉的车辆上部署自主设计的FSD芯片(三星代工制造)。在这件事上，我们需要考虑几个至关重要的问题:自研芯片对特斯拉真的有意义吗？继续坚持取之主义是否更明智？如果硬要比较，特斯拉自研芯片和现成的专用芯片有什么区别？AI芯片在全自动驾驶中能实现什么？1)纯硬件的重点需要明确，即AI芯片的讨论只是全局的一小部分。只是芯片是纯硬件领域的重点。想发挥硬件实力，就得有相当不错的软件。显然，那些把特斯拉FSD芯片捧上天的人忘记了这一点。没有一套好的软件，再强大的硬件也无法实现全自动驾驶。这并不是否认硬件的意义，但硬件只是整个战役的一部分，军事医学的另一半……显然属于软件。从现有的消息来看，马斯克还没有可以实现全自动驾驶的软件。2)设计中的协调与协作如果你想设计一个AI芯片，解决方案之一就是要知道芯片需要达到的一系列技术和性能指标。当然这还是纸上谈兵，只有不断的努力才能拓展AI的边界。对于特斯拉来说，硬件工程师面临的一系列情况实际上限制了他们的发挥。比如他们必须把功耗控制在一定范围内，否则会对汽车的成本和续航能力产生重大影响。此外，新处理器必须嵌入旧芯片留下的位置，这意味着它的大小和形状必须严格遵循原始设计。同时也要考虑上一代产品的兼容性。另外，自动驾驶芯片的设计也有一些既定的规则，比如体积、重量、功耗、散热、成本等。如果这些硬指标都达不到，那么特斯拉的第一步就落了。2.对比不当将特斯拉AI芯片与其他厂商的同类产品进行对比是否合适？用新产品“敲打”老产品，显然是不合适的。换句话说，那些说特斯拉FSD比现在的英伟达芯片快多少倍的人其实不怀好意。他们暗示特斯拉在这类技术上取得了重大突破。其实FSD的计算性能在现在的市场上是不存在的，只能说是和对手双赢。另一个被炒作得让外行人“高潮”的巨大数字，比如60亿晶体管的特斯拉AI芯片。对于普通人来说，60亿这个数字确实很吓人，但实际上市面上已经有200亿晶体管的GPU产品了。同时，熟悉硬件的人都知道，不能只通过晶体管的数量来比较芯片的性能，还应该考虑它们的设计目的。1)第一代产品纯属试水。稍微懂点芯片设计的人都知道，第一代产品要想落地还得经历一段坎坷的时期。首先，一些潜在的bug是必不可少的。没有第一代产品能逃脱这个过程。就算是麝香也不能免俗，时间的沉淀才是最好的解药。芯片也是如此。因为不容易改变它的硅基结构，所以很多时候硬件的问题需要软件来修复。工程师也会对硬件进行相应的改动和升级，但这是经过多次迭代的。显然，放弃了拿来主义的特斯拉，也必须面对原有产品带来的各种问题。相比之下，市面上的现成产品就安全多了。毕竟除了原来的工程师，买手也会参与芯片的集成。另外，在测试验证方面，特斯拉目前是一个人，所以发现问题肯定要慢很多。2)定制芯片的机会成本要想用好自主设计的芯片，还有很多值得注意的问题。在特斯拉身上，AI芯片的成本是首先要考虑的问题。这么努力真的值得吗？马斯克在投入资源开发FSD时付出了多少机会成本？要知道，特斯拉不仅要承担昂贵的研发费用，还要承担后续的升级改进费用。这个时代，芯片的升级和进化都要日新月异，不是一蹴而就的。此外，特斯拉还必须培养自己的R&D团队。目前的自动驾驶市场，伯乐常见而千里马不常见。即使有人才愿意投靠，也需要一段时间的培养。只有时间能告诉我们特斯拉走这一步是对是错。马斯克终于可以通过FSD扼住命运的咽喉，特斯拉也不用再喘气了。但是定制芯片带来的一系列蝴蝶效应，最终都会被他化解。对于马斯克来说，这很可能是一场精心策划的，也意味着一定程度的妥协。3)冗余要求从曝光的细节来看，特斯拉为了保证安全和冗余，设计了两个并行的芯片。如果两个“大脑”意见不一致，那么现有的驾驶情况和行动方案就会失效，接下来就是下一帧的捕捉和分析。从表面上看，这种设计比以前的实时冗余系统更高，但我们仍然有许多严重的问题要考虑。从积极的方面来看，这种设计……真正防止车辆“做傻事”，但本质上只是消除错误。换句话说，特斯拉的冗余设计也有自己的弱点。比如问题不是只出现一次，而是循环播放，一刻不停，那么两个“大脑”会不会继续互相否定，从而拖延系统的决策？想象一下，如果你开车时害怕做决定，会发生什么。这不是最佳的驾驶策略。另一个值得考虑的是，两个“大脑”必须高度统一。这就是业界普遍选择设置额外冗余系统的原因，重复的缺陷真的是致命的。此外，我们还需要自我意识。当两个“大脑”无法达成共识时，我们需要知道背后的原因。当然，从差异中发现有价值信息的能力更重要，这样才能提高自动驾驶系统的决策能力。3、值得称道的勇气很多人欣赏马斯克的勇气，认为特斯拉走出这样一条路的勇气确实值得尊敬。然而，从商业角度来看，这是一个明智的选择吗？这个芯片会为特斯拉奠定百年基业还是成为埋葬它的坟墓？这是马斯克押在特斯拉身上的一场豪，特斯拉能否实现真正的自动驾驶岌岌可危。参考文献:1。特斯拉自动驾驶FSD芯片NPU详解https://zhuanlan.zhihu.com/p/838107312.特斯拉关于热门芯片的PPT整理https://t.zsxq.com/uvna6q3.近日，多家媒体爆料称，特斯拉可支持全自动驾驶的AI芯片FSD终于投入使用。最重要的是，特斯拉的老款也可以改装成全新的AI芯片。特斯拉的这个芯片是一种特殊类型的AI处理器，可以支持人工神经网络(ANN)，也就是我们经常听到的机器学习(ML)或者深度学习(DL)。需要指出的是，这款由特斯拉定制的AI芯片，并不意味着特斯拉已经实现了在AI领域扭转一切的能力。至于现实世界中全自动驾驶的解决方案，特斯拉才刚刚起步。然而，有些人不这么认为。他们认为马斯克拿到了“方上之剑”:特斯拉可以凭借这个芯片实现凤凰涅槃，最终带领我们进入全自动驾驶时代。真的是这样吗？接下来，让我们拨开迷雾，看看特斯拉AI芯片的真正实力。1.关于AI芯片的背景知识AI芯片包含哪些部分？根据汽车，传统计算机需要CPU(中央处理器)来执行系统工作，例如加载应用程序。此外，大多数现代计算机都由GPU(图形芯片)支持，GPU的工作是辅助核心处理器渲染图形和动画，以便用户在屏幕上获得有效的信息。在机器学习或者深度学习中，除了CPU，GPU的作用突然变得重要起来。总的来说，GPU从配角变成主角，主要是因为ANN(人工神经网络)是一个庞大的数值和线性代数问题，它就是为这样的数字混合体而诞生的。对于开发者来说，GPU简直就是天上掉下来的馅饼，谁也没想到它会在ML/DL领域发挥这么大的作用。GPU的隐藏属性被“曝光”后，芯片开发商开始为潜在的市场拓展做准备，甚至GPU的设计也开始向ML/DL任务倾斜。在FSD芯片诞生之前，特斯拉一直是个接盘侠。它先是与Mobileye合作，然后转向英伟达。现在，特斯拉希望将自己的命运掌握在自己手中，用这款自研芯片支撑起一个自动驾驶的世界。

自动驾驶硬件迭代:2.0-2.5-3.0在今年4月的Autonomy Day大会上，特斯拉展示了大杀器——FSD芯片。这背后的信息很明确:必须用自研技术取代现有的英伟达芯片。

四个多月后，特斯拉工程师在Hot Chips大会(由IEEE主办，专注于高性能处理器)上提供了更多关于芯片一些关键组件的分析。这种深入的分析也重新点燃了人们对特斯拉FSD芯片的兴趣。需要说明的是，在大多数人眼里，这种处理器可以统称为“AI芯片”。这并不夸张，但是唐……对它期望过高——AI芯片目前还不能在预期领域实现全知全能的人工智能。简单来说，这些芯片根本不具备任何类似人类的推理或常识能力。它们只是具有爆炸能力的数字计算设备。

2.围绕特斯拉新芯片的喧嚣，毫无疑问，马斯克决心摆脱对英伟达芯片的依赖，在特斯拉的车辆上部署自主设计的FSD芯片(三星代工制造)。在这件事上，我们需要考虑几个至关重要的问题:自研芯片对特斯拉真的有意义吗？继续坚持取之主义是否更明智？如果硬要比较，特斯拉自研芯片和现成的专用芯片有什么区别？AI芯片在全自动驾驶中能实现什么？1)纯硬件的重点需要明确，即AI芯片的讨论只是全局的一小部分。只是芯片是纯硬件领域的重点。想发挥硬件实力，就得有相当不错的软件。显然，那些把特斯拉FSD芯片捧上天的人忘记了这一点。没有一套好的软件，再强大的硬件也无法实现全自动驾驶。这并不是否认硬件的意义，但硬件只是整个战斗的一部分，军功章的另一半显然属于软件。从现有的消息来看，马斯克还没有可以实现全自动驾驶的软件。2)设计中的协调与协作如果你想设计一个AI芯片，解决方案之一就是要知道芯片需要达到的一系列技术和性能指标。当然这还是纸上谈兵，只有不断的努力才能拓展AI的边界。对于特斯拉来说，硬件工程师面临的一系列情况实际上限制了他们的发挥。比如他们必须把功耗控制在一定范围内，否则会对汽车的成本和续航能力产生重大影响。此外，新处理器必须嵌入旧芯片留下的位置，这意味着它的大小和形状必须严格遵循原始设计。同时也要考虑上一代产品的兼容性。另外，自动驾驶芯片的设计也有一些既定的规则，比如体积、重量、功耗、散热、成本等。如果这些硬指标都达不到，那么特斯拉的第一步就落了。2.对比不当将特斯拉AI芯片与其他厂商的同类产品进行对比是否合适？用新产品“敲打”老产品，显然是不合适的。换句话说，那些说特斯拉FSD比现在的英伟达芯片快多少倍的人其实不怀好意。他们暗示特斯拉在这类技术上取得了重大突破。其实FSD的计算性能在现在的市场上是不存在的，只能说是和对手双赢。另一个被炒作得让外行人“高潮”的巨大数字，比如60亿晶体管的特斯拉AI芯片。对于普通人来说，60亿这个数字确实很吓人，但实际上市面上已经有200亿晶体管的GPU产品了。同时，熟悉硬件的人都知道，不能只通过晶体管的数量来比较芯片的性能，还应该考虑它们的设计目的。1)第一代产品纯属试水。稍微懂点芯片设计的人都知道，第一代产品要想落地还得经历一段坎坷的时期。首先，一些潜在的bug是必不可少的。没有第一代产品能逃脱这个过程。就算是麝香也不能免俗，时间的沉淀才是最好的解药。芯片也是如此。因为不容易改变它的硅基结构，所以很多时候硬件的问题需要软件来修复。工程师也会对硬件进行相应的改动和升级，但这是经过多次迭代的。显然，放弃了拿来主义的特斯拉，也必须面对原有产品带来的各种问题。相比之下，市面上的现成产品就安全多了。毕竟除了原来的工程师，买手也会参与芯片的集成。另外，在测试验证方面，特斯拉目前是一个人，所以发现问题肯定要慢很多。2)定制芯片的机会成本仍有许多问题值得关注……如果你想用好自己设计的芯片。在特斯拉身上，AI芯片的成本是首先要考虑的问题。这么努力真的值得吗？马斯克在投入资源开发FSD时付出了多少机会成本？要知道，特斯拉不仅要承担昂贵的研发费用，还要承担后续的升级改进费用。这个时代，芯片的升级和进化都要日新月异，不是一蹴而就的。此外，特斯拉还必须培养自己的R&D团队。目前的自动驾驶市场，伯乐常见而千里马不常见。即使有人才愿意投靠，也需要一段时间的培养。只有时间能告诉我们特斯拉走这一步是对是错。马斯克终于可以通过FSD扼住命运的咽喉，特斯拉也不用再喘气了。但是定制芯片带来的一系列蝴蝶效应，最终都会被他化解。对于马斯克来说，这很可能是一场精心策划的，也意味着一定程度的妥协。3)冗余要求从曝光的细节来看，特斯拉为了保证安全和冗余，设计了两个并行的芯片。如果两个“大脑”意见不一致，那么现有的驾驶情况和行动方案就会失效，接下来就是下一帧的捕捉和分析。从表面上看，这种设计比以前的实时冗余系统更高，但我们仍然有许多严重的问题要考虑。从积极的一面来说，这种设计确实可以防止车辆“做傻事”，但本质上只是消除错误。换句话说，特斯拉的冗余设计也有自己的弱点。比如问题不是只出现一次，而是循环播放，一刻不停，那么两个“大脑”会不会继续互相否定，从而拖延系统的决策？想象一下，如果你开车时害怕做决定，会发生什么。这不是最佳的驾驶策略。另一个值得考虑的是，两个“大脑”必须高度统一。这就是业界普遍选择设置额外冗余系统的原因，重复的缺陷真的是致命的。此外，我们还需要自我意识。当两个“大脑”无法达成共识时，我们需要知道背后的原因。当然，从差异中发现有价值信息的能力更重要，这样才能提高自动驾驶系统的决策能力。3、值得称道的勇气很多人欣赏马斯克的勇气，认为特斯拉走出这样一条路的勇气确实值得尊敬。然而，从商业角度来看，这是一个明智的选择吗？这个芯片会为特斯拉奠定百年基业还是成为埋葬它的坟墓？这是马斯克押在特斯拉身上的一场豪，特斯拉能否实现真正的自动驾驶岌岌可危。参考文献:1。特斯拉的自动驾驶FSD芯片NPU详细https://zhuanlan.zhihu.com/p/838107312.特斯拉的PPT上热芯片整理https://t.zsxq.com/uvna6q3.

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