AI 巨頭 Nvidia 英偉達在汽車領域做什么?

2024-10-28 18:40:27    編輯: robot
導讀 在 AI 方面大殺四方的英偉達 ,汽車行業的我們也是常常聽到其各種智能駕駛芯片,同時我們也看到英偉達財報當中單獨拎出一個汽車行業的板塊,但是在英偉達收入佔比卻很少而最近兩年還呈現下降的趨勢。 那么 ...

在 AI 方面大殺四方的英偉達 ,汽車行業的我們也是常常聽到其各種智能駕駛芯片,同時我們也看到英偉達財報當中單獨拎出一個汽車行業的板塊,但是在英偉達收入佔比卻很少而最近兩年還呈現下降的趨勢。

那么 AI 巨頭 Nvidia 在汽車領域做什么?汽車行業在其佔比到底多少?

所以,本文將探討 Nvidia 在汽車行業中的一些战略和產品布局。

智能域控中的 SoC 芯片平台Drive 是 Nvidia 用於开發智能駕駛的計算平台。Nvidia Drive 於 2015 年 CES 上首次亮相,並經過多代技術迭代。第一代 Drive CX 和 Drive PX:基於 Maxwell 微架構,專注於智能座艙和 ADAS 應用。早在 2015 年,其已配備 256 至 512 個 CUDA 核心,支持並行計算操作。

第二代 Drive PX2:專爲 ADAS 智能駕駛功能而設計,於 2016 年 1 月推出。Drive PX2 基於 Pascal GPU 架構,內含多達 12 個 64 位 Arm CPU。特斯拉的Hardware 2.0 使用 Drive PX。Drive PX Xavier:2017 年 1 月發布,採用 Volta 微架構,國內初代做的領航輔助例如小鵬的NGP就是基於這個平台。

Drive PX Pegasus:2017 年 9 月發布,基於 Turing 架構,是 Nvidia 首款支持 AI 功能的汽車平台,性能比 Drive PX2 提升了約 10 倍。至 2017 年 10 月,已有 200 多個合作夥伴在其 Drive 平台上开發硬件或軟件產品。Drive AGX Orin:2019 年 12 月推出的主板系列,2020 年 5 月宣布將採用 Ampere 架構,適用於 ADAS 和 L3-L4 級別的車輛。Orin 配備多達 2048 個 CUDA 核心,能處理復雜 AI 模型的並行運算,擁有 170 億個晶體管,符合 ISO 26262 ASIL-D 標准,具備高度安全性,這就是當前國內高階智能競相應用的平台。

Drive Thor:Nvidia 於 2021 年 4 月宣布推出基於 Ada Lovelace 架構的 Drive Atlan,但在 2022 年 9 月取消該產品並推出了 Drive Thor。2024 年 GTC 上,Nvidia 宣布 Drive Thor 將採用 Blackwell GPU 架構及 Arm Neoverse V3,該 CPU 最高配有 64 個核心,且於 2024 年 2 月發布。Thor就是從明年开始市場上大批量應用的主流芯片。

最新的 Drive Thor Drive Thor 基於 Blackwell GPU 架構,與 Drive Orin 相比,其晶體管數量是 Drive Orin 的 12 倍,Nvidia 聲稱性能提升超過 60 倍。Blackwell 使用的 4 位浮點 (FP4) 計算比 Orin 使用的 16 位浮點 (FP16) 計算更高效。FP4 和 FP8 計算精度有利於加速大語言模型 (LLM) 的訓練速度並降低功耗。

 Blackwell 產品採用兩個光罩受限芯片,借助 10 TB/s 的芯片間互聯實現單一 GPU 統一連接。採用Drive Thor 的乘用車預計將於 2025 年开始上市,業內傳聞是比亞迪的仰望系列。Blackwell 還通過專用的可靠性、可用性和可服務性 (RAS) 引擎提升了設備的可靠性。RAS AI 驅動的預測管理系統能夠監控硬件和軟件中的數千個數據點,以預測潛在的安全隱患,並提供深入診斷數據,以識別和處理問題區域。通過精准定位故障來源,RAS 引擎能夠縮短維護周期,並預防可能導致碰撞、傷害和死亡的潛在安全風險。

Transformer AI 模型通過學習大量文本數據中的模式,能夠理解和生成類似人類的文本。Blackwell 和 Drive Thor 可利用 transformer 技術來解決自動駕駛和其他汽車問題。此外,Blackwell 的解壓縮引擎通過高速鏈路訪問 Nvidia Grace CPU 的大容量內存,提供 900 GB/s 的雙向帶寬,有效加速 AI 和數據庫查詢等任務。CUDA 是 Nvidia 在 GPU 應用領域的核心。

CUDA 平台支持 AI 模型最大化使用 GPU 核心,執行並行任務。Drive Thor 客戶,目前預計使用英偉達 Drive Thor 的汽車行業客戶多達上百家 ,其中主機廠包括中國的比亞迪、廣汽、極氪、蔚小理基本涵蓋所有做高階智能駕駛的汽車和出行公司,外資品牌、奔馳、現代、捷豹路虎等等。Nvidia Drive 的客戶還包括卡車以及L4 Robotaxi等出行公司例如 2getthere、AutoX、滴滴、Navya 等多家自動駕駛初創公司。

其實英偉達的Thro已經上車了,不過不是我們熟悉的乘用車,而是最近上市的文遠智行的robotaxi,此款域控來自於聯想集團。汽車領域的 NIMNvidia 推理微服務 (NIM) 是一種基於 CUDA 的軟件打包與交付方式,提高了 GPU 中心軟件的可用性。NIM 服務提供开發者更多機會,允許定制 AI 軟件的开發,覆蓋大量 GPU。

NIM 服務利用 Nvidia 的加速計算庫和生成式 AI 模型構建,得益於標准的 NIM API 和 CUDA 的龐大用戶群體。NIM 尤其適用於業務驅動的 AI 應用,並將在未來用於軟件定義汽車 (SDV)、自動駕駛和信息娛樂等應用。NIM 是一組優化的雲原生微服務,能夠跨雲平台、數據中心和 GPU 加速工作站部署,從而擴大了 AI 开發人員的資源池。

汽車領域的 OmniverseNvidia Omniverse 是一個 API、SDK 和服務平台,允許开發人員將 OpenUSD 與 RTX 渲染技術集成到現有的軟件工具中,以構建 AI 系統。GTC 2024 宣布的 Omniverse Cloud 提供了五項新 API,幫助开發人員直接將核心 Omniverse 技術集成到現有的數字孿生設計中。

Omniverse 在汽車行業的市場佔比將進一步提升,特別是在自動駕駛和軟件定義汽車的數字孿生應用上。總結Nvidia將自己產品线分爲四大部分:數據中心,它包括DGX/HGX/MGX/IGX 軟件以及系統 GPU | CPU | DPU | NetworkingNVIDIA AI 軟件,這是英偉達的核心業務,佔據24年收入的78%遊戲,主要是指 GeForce GPUs for PC gamingGeForce NOW 雲端遊戲,佔據24年收入的17%。專業圖形,主要是指NVIDIA RTX GPUs 企業應用顯卡業務,還有 Omniverse 軟件,佔據24年收入3%。

汽車應用,主要是指 DRIVE Hyperion sensor architecturewith AGX computeDRIVE AV & IX full stack softwarefor ADAS, AV & AI cockpit等智能汽車的座艙和智能駕駛硬件以及軟件服務,佔據佔據24年收入2%

其實乍一看,汽車業務在英偉達業務總佔比非常少,但英偉達卻將這個產業單獨拎出來,首先 AI 的應用非常廣泛,已經滲透到所有產業,而汽車不過是一小部分;但是,其實汽車行業牽扯巨大,按照上面的分類只不過是終端分類,例如汽車行業數據中心,從智能的研發到銷售巨大的業務,也是目前國內各種雲競相爭搶的肥肉。

而汽車是智能 AI 機器人落地的第一大場景,是機器人的分類的先行者,未來自動駕駛以及機器人業務,英偉達預估會達到3000億美金的業務。

所以,AI 巨頭 Nvidia 在汽車行業的布局,類似於我們熟悉通訊行業的華爲,從設備到終端,從硬件到軟件全面布局 AI 產業。研究智能汽車離不开 AI 也離不开 AI 類似英偉達此類巨頭。

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Company Overview - Nvidia pdf

NVIDIA Investor Presentation October 2024

       原文標題 : AI 巨頭 Nvidia 英偉達在汽車領域做什么?



標題:AI 巨頭 Nvidia 英偉達在汽車領域做什么?

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