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特斯拉智能化路上的左脑+右脑

“种一棵树,最好的时间是十年前,其次是现在。”
特斯拉于去年 3 月份发布了基于 Intel Atom(Apollo Lake)芯片的新版本多媒体控制器 MCU2(MCU, Media Controller Unit),今年 4 月份 发布了其自研SOC(System On Chip)的 Autopilot 硬件 HW3(FSD,Full Self Driving)以支持将来实现全自动驾驶所需要的算力。多媒体控制器 MCU 与 Autopilot ECU 共同构成了特斯拉的大脑,最新版本的两个硬件开始在今年 4 月份下旬生产的 Model 3 和 5 月下旬生产的 Model S/X 中使用。
在 Model 3 中,特斯拉将 MCU 与 Autopilot ECU 两个板子分为两层装进了同一个外壳中(如下图),使得原本娱乐域和自动驾驶域的两个零部件就像左脑和右脑的关系一样,物理上组合在一起形成了一个车载大脑零部件。
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如上图,其中上层的板子为媒体控制器,使用 Intel Atom E3950 的 4 核 2.0Ghz 的 x86 架构处理器,运行特斯拉基于 Linux 开发的操作系统负责中控大屏的信息娱乐功能(特斯拉尚未根据 GPL 开源协议将 Model 3 该部分 Linux 修改代码开源)。
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下层的板子为 Autopilot ECU,HW3 版本由两个特斯拉自研发的 FSD 芯片组成,两个 SOC 由两组独立电源分别供电,共享所有摄像头输入超声波雷达等传感器数据,并行计算,相互校验互为安全冗余。
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FSD 芯片采用三星的 14nm 技术制造,如下图,一个 SOC 中集成了:3 个 4 核(共 12 核)ARM Cotex-A72 架构的 2.2GHz 的 CPU,一个 1GHz 的 GPU,两个 2GHz 的 NNP(神经网络处理器)。每个 NNP 有个 96*96 个 MAC 的矩阵,32MB SRAM,每个 NNP 的处理能力是 96*96*2(OPs)*2(GHz)=36.864TOPS,则单个芯片为 72 TOPS,包含两个芯片的 Autopilot ECU 为 144TOPS。
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特斯拉分析,应用一个典型的使用 CNN 卷积神经网络的视觉感知算法,其中 99% 以上的计算操作为加法与乘法运算(如下图)。NPU 通过提供特定矩阵运算硬件加速指令(DMA 读写,卷积/反卷积,点乘等)并将模型加载进 NPU 的 SRAM,可以较大的优化神经网络模型应用,达到原先使用通用的 GPU 处理器运算速度的 21 倍(在解决特定问题上)。
SOC 中的 CPU 及 GPU 算力将用于完成自动驾驶的总控,包括多传感器信号融合,高精度定位,路线规划,控制执行指令下发及执行结果校验等工作。
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特斯拉分析,应用一个典型的使用 CNN 卷积神经网络的视觉感知算法,其中 99% 以上的计算操作为加法与乘法运算(如下图)。NPU 通过提供特定矩阵运算硬件加速指令(DMA 读写,卷积/反卷积,点乘等)并将模型加载进 NPU 的 SRAM,可以较大的优化神经网络模型应用,达到原先使用通用的 GPU 处理器 运算速度的 21 倍(在解决特定问题上)。
SOC 中的 CPU 及 GPU 算力将用于完成自动驾驶的总控,包括多传感器信号融合,高精度定位,路线规划,控制执行指令下发及执行结果校验等工作。
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从终端用户使用体验上来看,特斯拉一直在宣传的也是它在高级辅助驾驶和自动驾驶方面的功能,与国内厂商相比并没有在车内智能语音交互方面,音乐导航服务等应用便捷性方面有太多出色的地方。在车载信息娱乐领域,得益于国内移动互联网的快速发展,国内厂商目前研发的智能驾舱体验会领先于特斯拉;而在自动驾驶领域,国内厂商相对特斯拉的硬件算力发展目前会有一到两年的差距需要追赶。
在操作系统层面上,娱乐域应用适合采用多任务分时系统(类同手机和 PC 上的 IOS,安卓,windows 等操作系统),自动驾驶领域功能适合采用实时操作系统(类比战斗机的控制系统),不同领域的问题需要针对其特点优化解决。娱乐域的操作系统方面,特斯拉 2012 年在车载 Android 尚未发展的时期选择了 Linux 路线无可厚非,而在当前 Android Automotive 发展迅猛,各家 CP/SP 厂商纷纷提供安卓车机版 SDK 或车机应用可以快速集成的环境下,Android Automotive 会是目前娱乐域操作系统的主流选择。

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