xavier電腦共享網路

Ⅰ 怎麼關閉英偉達的游戲錄制

英偉達自動錄制功能怎麼關閉
操作方法：在win10系統下，點擊桌面右下角的箭頭標志，點擊NVIDIAGeForceExperience，登錄賬號，之後點擊右上角的設置按鈕，打開常規設置頁面，點擊游戲內覆蓋，將此選項關閉即可完成操作。

電腦使用技巧：1、win10可以更改產品秘鑰，打開電腦，打開設置頁面，點擊系統，點擊關於，點擊更改產品秘鑰，再次點擊更改產品秘鑰，之後輸入產品秘鑰即可。

2、win10可以設置麥克風許可權，打開電腦，打開設置頁面，點擊隱私，找到麥克風，之後根據需要開啟某些APP的麥克風許可權即可。

3、win10可以使用放大鏡功能，打開電腦，右鍵單擊開始按鈕，之後點擊設置，點擊輕松使用，點擊放大鏡，將「打開放大鏡」開啟。

英偉達涉足汽車了嗎
英偉達開始涉足汽車AI硬體製作，並不會自己製造智能汽車。

在2019年2月，英偉達和德國汽車零配件供應商大陸集團達成合作協議，將會開發一套無人駕駛系統，並宣稱在2021年，這套系統將會面世。

英偉達是一家人工智慧科技公司，創立於1993年，總部位於美國加利福尼亞州，創始人為JensenHuang。

在日本舉辦的GPU技術大會上，英偉達披露了一些下一代DRIVE平台的細節，號稱是世界上最復雜的片上系統，來看一下。

這個系統可以獲取汽車內部、外部的感測器數據，可以提供360度無差別的感知，輔以眼球追蹤、手勢識別以及自然語言理解等技術。

汽車搭載這個技術後，可以播報車外的安全隱患，提高安全性，還可以接手車子的自適應巡航控制系統，進行車道保持、變更等操作。

這個軟體支持Wi-Fi或蜂窩網路條件下的更新，使用的壽命周期非常長。

在這之前，英偉達已經和賓士有了三年AI智能汽車的研究，現在有了Xavier這套AI硬體系統，發展前景更是廣闊。

英偉達gtx1050怎麼樣
gtx1050是英偉達最新級別高端獨顯，性能排位，屬於高端顯卡裡面的低端，比gtx950/rx460高，比gtx960低，基本上類似稍高於r9270x的性能。gtx1050功耗70w，電源搭配要求低，適合amd四核，六核以上或者i3以上級別搭配。

拯救者r720英偉達顯卡屬性
1、28nm下的Kepler架構，單位面積上增加了更多的CUDA核心，使得其運算能力大大加強，強化運算單元也是NVIDIA的這次革新的核心之一。

2、低功耗也是Kepler架構的一大特點，GT 720的功耗僅有19W。

3、這款GT 720顯卡售價為299元，在新品中價格幾乎最低，與之形成競爭的R5 230系列產品也在這個價位段。

Ⅱ 當L2輔助駕駛像ESC一樣普及，我們離完全自動駕駛還有多遠

L2級駕駛輔助系統正進入普及期。一方面，軟硬體成本正在下降，另一方面，L2級是一個跳板，各車企想搶占自動駕駛的制高點，首先得在L2級練兵，硬體能力、軟體人才可以逐步跟進。
L2級越下探、越普及，消費者才有更多的機會進入到產品體驗環節。好不好用，該怎麼優化，可以有更多的聲音和樣本。
靈魂發問，汽車消費為了什麼？
講到底，消費者買車，是為了提高生活質量。如果有可能，多數人都希望「輕松開車」。
如之所願，汽車正變得越來越好開了。駕駛輔助系統快速迭代，車載娛樂系統極大豐富，目的是讓汽車「更好開，更輕松開」，以及讓整個開車過程變得「有趣而不乏味」。
有的人喜歡開車，因為駕駛本身也是一種樂趣，但這仍是少部分消費者。
有的人必須開車，因為汽車暫時做不到完全自動駕駛，或者對駕駛輔助系統不適應、不信任。畢竟，「新事物」正經歷一個產品體驗不斷優化的過程，市場教育、用戶學習都需要成本。
但趨勢向好，L2級駕駛輔助系統逐漸下探到更低價位的車型上。這說明，這套系統的成本越來越低，越來越平民化。那麼，就會有更多的消費者可以體驗到駕駛輔助，自動駕駛的演變才有機會被更多的人所接受。
我們再來看兩則新聞。
寶駿E300預計於今年5月上市。據官方信息顯示，E300已經具備了L4級自動駕駛所需的硬體，但前期先開放L2級自動駕駛，具體功能包括LKA車道保持輔助、ACC全速域自適應巡航、CTA橫穿物體警告、AEB自動剎車。預計價格在6-8萬元，可能是市面上價格最親民L2級駕駛輔助車型了。
2020年4月20日，長沙對外宣布，自動駕駛計程車試用期結束，將全面開放免費試乘。這次開放的是Robotaxi打車服務，車輛是紅旗EV車型，普通市民可以通過網路地圖進行乘車預約。預約成功後，自動駕駛計程車可以趕到上車地點，待乘客上車之後，自動行駛到目的地，等乘客下車。
需要注意的是，在長沙開放試乘的網路Robotaxi打車服務，我們沒有使用「無人駕駛」的說法，姑且稱其為「自動駕駛」。因為在計程車內，還安排了領航員和安全員。在現有的責任框架下，人員隨時接管仍然是很有必要的，並無不妥。
自動駕駛的基礎，有雷達、攝像頭，有晶元、演算法，需要重塑供應鏈，以及培養新人才。這一循環將會正向驅動，越普及，我們離真正的自動駕駛也會更近。
「好好說話」的自動駕駛分級
提到自動駕駛，繞不開SAE自動駕駛分級。
分級有助於標准制定，技術執行，但落實到產品上，則沒有必要囿於分級，尤其在產品宣傳和用戶教育方面。
L2和L3不是講給消費者的語言，起碼普通消費者很難理解。駕駛輔助系統重體驗，也需要一定的學習成本，局限於分級用語，其實會浪費這么好的營銷素材。
自動駕駛分級，存在多種標准，但藍本多基於SAE的分類角度。
SAE將自動駕駛分為L0至L5共六個階段。
L0非常原始化，相當於沒有任何輔助配置，就連法規要求的ABS都沒有。
L1具備的輔助系統開始豐富起來，比如，在ABS基礎上升級的ESP、多年前比較流行的定速巡航等。注意，L1強調的是車輛可以對方向盤和加減速中的一項進行操作，橫向、縱向選其一。
LKA車道保持輔助控制方向盤，屬於橫向操作，ACC自適應續航控制加減速，屬於縱向操作，但L1隻具備其中一項功能。
L2實現了橫向、縱向同時操作，車輛可以主動操作方向盤和加減速。比如，同時具備LKA車道保持和ACC自適應續航等功能，那麼，在車道中循跡行駛不成問題。但是，行駛責任劃歸於駕駛者，所以，原則上駕駛者不被允許方向盤脫手。
L3相當於L2的超級進化版。L2駕駛輔助的體驗足夠好，可靠性足夠強，無限地接近於一個完美答案。但關鍵在於法規是否放開，責任是否明確，駕駛者是否被允許方向盤脫手，如果這些問題不解決，那麼L2再完美，也只是99%接近L3。
這種跨越其實比較難，一方面，駕駛輔助系統需要再進化，比如主動變道、識別紅綠燈等功能加入與豐富，另一方面，汽車製造商敢於承擔責任，允許駕駛者脫手，出問題車企擔著，僅在系統提示時由駕駛者介入。
L4基本不需要駕駛員參與，對於系統提示，可以選擇性應答，但限定在一定條件下，比如限定道路，限定環境。
L5是完全的自動駕駛，不再限定道路和環境。
我們盡量在用簡單、通俗的語言，描述分級自動駕駛的區別，但對於普通用戶而言，理解仍有些吃力。而且，對於某些概念的理解，不是簡單的功能描述就可以說清楚的。
「車道保持」是一個典型。
我們在車型配置表中，可以找到這樣的描述，「車道偏離預警」、「車道保持輔助」、「主動車道保持」。
看似功能相近，但事實上，產品體驗完全不同。
車道偏離預警，是說當車輛偏離當前車道時，將會以聲音或方向盤振動的方式，對駕駛者進行提醒。
車道保持輔助，是說當車輛快要偏離車道時，可以控制方向盤，施以一個力，將車輛拉回車道，但無法微調以使車輛居中。
主動車道保持，是說可以自動保持在車道中間行駛，這屬於L2駕駛輔助的基本配置。
至於英文簡稱，各品牌的說法都有差異，再去講給消費者，除了感覺飄在雲端，並無直觀感受。
按照發改委和工信部的產業規劃，2020年智能新車佔比應達到30%。據相關數據顯示，2019年同時配備車道保持輔助和自適應巡航的車型，數量佔比為8.8%，銷量佔比低於10%。如果將智能新車認定為具備L2輔助駕駛的車輛，那麼，還有相當大的增長空間。
L2級駕駛輔助系統的普及，是一個「自上而下」的過程，高價位車型率先搭載，之後再下探到更低價位車型上，以數量帶動整體成本的降低。
隨著軟體、硬體成本的降低，10萬級以下的車型也有普及L2輔助駕駛的可能，即使中低配也可搭載，寶駿E300正在證明這一點。
系統越普及，營銷角度也應該更接地氣，體驗為王的思路需要跟上來。
但是自動駕駛分級這種學術界乾的事情，卻和真正搞產品研發的工程界產生了矛盾。
其中最激烈的便是「L3自動駕駛是不是偽命題」？
當人可以在開車時撒開手、轉移視線，而在緊急情況下又必須接管車輛，這是一件矛盾的事情。而如果在自動駕駛啟動時發生交通事故，更加難以界定責任。甚至因為駕駛員在L3自動駕駛下，應急反應的時間更長，L3會比L2更加危險。
這也是為什麼眾多車企放棄L3，直接選擇從L2到L4的技術路線。與此同時，也有很多車企包裝出L2+、L2.5、L2.99等說法，不說是否准確與誇大，更像是車企不願承擔責任下打的擦邊球，是徹頭徹尾的營銷名詞。
L2解放了雙腳，L3解放了雙手，L4則解放了雙眼。從L2到L3，需要有高精地圖的加入；從L3到L4，則需要具備V2X車聯萬物能力。對於車企而言，這是一個從硬體到軟體再到運營的體系力建立過程。
自動駕駛不只是一個功能，而是一個系統化、不斷成長的體系。這個體系的搭建過程中，傳統車企整合供應商方案再集成的模式，可能會遭遇前所未有的挑戰。
路線選擇背後，是供應商的重組戰局
我們站在行業的角度，再來看一下自動駕駛的幾種路線選擇。
自動駕駛技術，落腳到單車智能上，主要涉及感知、規劃、控制幾個層面，包括感測器、處理器和演算法。
感測器有雷達、攝像頭，多數外采；處理器主要指晶元，大多也是外采；演算法可能自研，起碼應該自主掌握。
特斯拉、蔚來、理想和小鵬，可以算是自研的代表。
特斯拉與Mobileye有過甜蜜期，後來分手破裂，主要是數據歸屬和話語權產生分歧。最終，特斯拉不僅自己做演算法，還成功自研晶元。
蔚來與博世也有過合作期，但後來又選擇了Mobileye。只是，蔚來自研相對弱一點，Mobileye提供「黑盒」，負責感知、規劃，向外導出介面，決策與執行交給蔚來。
小鵬P7剛剛上市，其自動駕駛晶元採用了英偉達Xavier，感知和演算法自我掌握，後期體驗看效果。
事實上，這是一個新的戰場。
多數傳統車企「摸著石頭過河」，既需要大筆的研發投入，也缺乏相應的經驗與人才，也未必有慢慢發育的時間。
這個時候，一級供應商伸來了橄欖枝。
理論上，供應商的技術儲備會更加前瞻一些，博世是其中一個。
吉利、長城、長安、上汽、上汽通用五菱等主流本土車企，與博世均有合作，上汽通用五菱甚至已是博世全球最大L2級別輔助駕駛系統采購商。即使作為造車新勢力的威馬，其L2級輔助駕駛系統也源自於博世。
博世提供的是打包方案，包括雷達、攝像頭、處理器、演算法，悉數涵蓋其中。
車企的工作是做本土化、適應化匹配，針對方案，進行審核測試與驗收。由於演算法不在自家手中，在與博世的合作中，能夠掌握多少核心能力，因各家車企而異。
由於博世的方案完整，與之合作的品牌眾多，依靠規模效應，L2級駕駛輔助系統的成本逐漸被攤薄，正在下探到更低價位的車型上。
自動駕駛仍具備相當高的門檻，供應商主導技術推進的局面可能長期存在，但話語權也可能越多地傾向於供應商。
是否要建立自己的技術護城河，這需要車企下定足夠的決心和勇氣，還需要股東和資本的支持。
但還是那句話：越自主，越強大；越自主，越安全。
新基建會有新可能嗎？
L2之上，牽扯到法規與倫理，已經不只是技術問題了，分級跨越，其實很難。
不過，我們看到的是「單車智能」，或者說，是車端的智能駕駛。
其實，還有路端的智能駕駛，也就是V2X技術。既可能作為補充，也可能成為主導。
2020年，新基建成為國家的新戰略，包括了大數據中心、新能源充電、5G基建、人工智慧等多個方向。智慧超級公路是一個合適的應用場景。
目前正在建設的杭紹甬高速公路，就是一條智慧超級公路，計劃在2022年正式通車，服務於2022年的亞運會。
簡單來說，在這條超級公路上，設置有自動駕駛專用車道。短期內，可以支持自動駕駛貨車編隊行駛，長遠看，將全線支持自動駕駛車輛自由行駛。
背後的技術是V2X，每一台車將是一個點，在網路上共享狀態，並與交通信號、路牌等互通信息。
車輛識別周圍環境，不只依靠雷達、攝像頭，直接V2X網路系統中實時共享。有這樣一雙「上帝之眼」，自動駕駛其實更容易實現了。
在未來，究竟是車端智能為主，還是路端智能為主，其實仍有爭議。不過，我國一向被稱為「基建狂魔」，在路端智能上其實更有優勢。
自主車企無法在短期內彌補演算法短板，車端智能，我們未必能夠佔領制高點。這也可以解釋，新基建為何可以成為國家戰略了。
自動駕駛的升級與普及過程，是整個汽車行業價值鏈轉移與重構的過程。軟體與硬體的價值重新分配，系統解決方案供應商與整車廠的價值重新分配，都將是技術革命產生的結果，也是這個領域的參與者傾注資源的終極目的。
信號已經釋放，自動駕駛並非遙不可及。完全實現的那一天，可能在加速到來。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅲ 小弟我跪求2012年全國計算機三級網路技術，南開100題軟體，email：[email protected]，感激不盡啊！

別跪了 我有

Ⅳ 神經網路中權值初始化的方法

神經網路中權值初始化的方法
權值初始化的方法主要有：常量初始化（constant）、高斯分布初始化（gaussian）、positive_unitball初始化、均勻分布初始化（uniform）、xavier初始化、msra初始化、雙線性初始化（bilinear）
常量初始化(constant)
把權值或者偏置初始化為一個常數，具體是什麼常數，可以自己定義
高斯分布初始化（gaussian）
需要給定高斯函數的均值與標准差
positive_unitball初始化
讓每一個神經元的輸入的權值和為 1，例如：一個神經元有100個輸入，讓這100個輸入的權值和為1. 首先給這100個權值賦值為在（0，1）之間的均勻分布，然後，每一個權值再除以它們的和就可以啦。這么做，可以有助於防止權值初始化過大，從而防止激活函數（sigmoid函數）進入飽和區。所以，它應該比較適合simgmoid形的激活函數
均勻分布初始化（uniform）
將權值與偏置進行均勻分布的初始化，用min 與 max 來控制它們的的上下限，默認為（0，1）
xavier初始化
對於權值的分布：均值為0，方差為（1 / 輸入的個數） 的 均勻分布。如果我們更注重前向傳播的話，我們可以選擇 fan_in，即正向傳播的輸入個數；如果更注重後向傳播的話，我們選擇 fan_out, 因為在反向傳播的時候，fan_out就是神經元的輸入個數；如果兩者都考慮的話，就選 average = (fan_in + fan_out) /2。對於ReLU激活函數來說，XavierFiller初始化也是很適合。關於該初始化方法，具體可以參考文章1、文章2，該方法假定激活函數是線性的。
msra初始化
對於權值的分布：基於均值為0，方差為( 2/輸入的個數)的高斯分布；它特別適合 ReLU激活函數，該方法主要是基於Relu函數提出的，推導過程類似於xavier。
雙線性初始化（bilinear）
常用在反卷積神經網路里的權值初始化

Ⅳ 「深度學習」和「多層神經網路」的區別

作者：楊延生
來源：知乎

"深度學習"是為了讓層數較多的多層神經網路可以訓練，能夠work而演化出來的一系列的 新的結構和新的方法。
新的網路結構中最著名的就是CNN，它解決了傳統較深的網路參數太多，很難訓練的問題，使用了「局部感受野」和「權植共享」的概念，大大減少了網路參數的數量。關鍵是這種結構確實很符合視覺類任務在人腦上的工作原理。
新的結構還包括了：LSTM，ResNet等。
新的方法就多了：新的激活函數：ReLU，新的權重初始化方法（逐層初始化，XAVIER等），新的損失函數，新的防止過擬合方法（Dropout, BN等）。這些方面主要都是為了解決傳統的多層神經網路的一些不足：梯度消失，過擬合等。

---------------------- 下面是原答案 ------------------------
從廣義上說深度學習的網路結構也是多層神經網路的一種。
傳統意義上的多層神經網路是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數根據需要而定，沒有明確的理論推導來說明到底多少層合適。
而深度學習中最著名的卷積神經網路CNN，在原來多層神經網路的基礎上，加入了特徵學習部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。具體操作就是在原來的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個層級。
輸入層 - 卷積層 -降維層 -卷積層 - 降維層 -- .... -- 隱藏層 -輸出層
簡單來說，原來多層神經網路做的步驟是：特徵映射到值。特徵是人工挑選。
深度學習做的步驟是 信號->特徵->值。 特徵是由網路自己選擇。

Ⅵ 特斯拉中國回應國產Model 3晶元減配問題

近日，有消費者反映所購買的國產Model3搭載的自動駕駛硬體從Hardware3.0「縮水」成了Hardware2.5。

針對此類問題，特斯拉回應稱，特斯拉上海超級工廠於2月10日開始復工復產。期間基於供應鏈狀況，一部分標准續航升級版Model3安裝的硬體為Hardware2.5。隨著產能以及供應鏈恢復，我們將按計劃陸續為控制器硬體為Hardware2.5的中國製造標准續航升級版Model3的車主提供免費更換Hardware3.0的服務。

Hardware是特斯拉的自動駕駛硬體，最新的Hardware3.0基於特斯拉自研的自動駕駛晶元，在此之前，特斯拉的自動駕駛晶元先後與Mobileye、英偉達合作。

在2019年4月份的自動駕駛日上，馬斯克發布了基於自研晶元的Hardware3.0。

馬斯克稱，Hardware3.0使用的FSD晶元全面領先英偉達：性能上，Hardware3.0搭載2套FSD晶元，整體性能達到了144TOPS，而英偉達DriveXavier理論性能是21TOPS，7倍；功耗上，Xavier功耗是FSD的7倍；神經網路加速性能，FSD也是Xavier的7倍。

而Hardware2.5搭載的正是英偉達晶元。

參數上的領先是一方面，軟體的支持是另一方面。

去年底，特斯拉更新了2019.40.50系統，更新後將可以識別紅綠燈和停車標志，但僅限於搭載Hardware3.0的車型。

另外，這種服務也僅限於購買了FullSelfDriving（FSD，全自動駕駛）功能的車型。

沒有購買FSD功能的情況下，搭載Hardware2.5和Hardware3.0，在Autopiolot基礎功能上，暫時沒有區別。

但這也足以讓拿到搭載Hardware2.5新車的用戶感到焦慮，他們不知道未來會發生什麼。總之，拿到最新的Hardware3.0就對了。

特斯拉的新購買車主們現在的心態是，買特斯拉類似於摸獎，既不想拿到LG化學的電池，也不想拿到Hardware2.5的硬體。

根據特斯拉的公告，後續將為Hardware2.5的車主免費更換到Hardware3.0。

但這種硬體級別的更新，需要這些剛拿到車的新車主們，到特斯拉的服務網點走一趟。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅶ 英偉達發布最新自動駕駛晶元Atlan 2025年大量裝車

此外，法拉第未來宣布將在FF 91上搭載英偉達Drive Orin平台。未來，FF 81和FF 71車型上配備更先進的自動駕駛和停車功能，這兩款同樣搭載NVIDIA DRIVE Orin自動駕駛平台的車型預計分別於2023年和2024年上市。

Ⅷ 英偉達是賓士最好的選擇

當然在GPU硬體方面，英偉達也在不斷鞏固、增強固有優勢。2019年，英偉達收購了成立於1999年的Mellanox公司，該公司是全球數據中心端到端連接解決方案的領先供應商，其領先的InfiniBand互聯方案是超算系統的核心組件，速度遠超其它技術，占統治地位。也就是說，英偉達通過收購Mellanox公司，彌補了其在數據中心低延遲互聯及網路方面的欠缺，不僅具備了超高的伺服器計算能力，同時也具備了超快的伺服器連接速度。

毫無疑問，通過這些年的發展，如今的英偉達已經不能簡單的用顯卡供應商來形容了，那麼我們該如何定義它？黃仁勛曾說過，英偉達是一家AI公司，更強調英偉達是一家軟體公司，和蘋果類似，通過售賣硬體盈利的軟體公司。

圖|來源於網路

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅸ 卷積神經網路和深度神經網路的區別是什麼

作者：楊延生
鏈接：
來源：知乎
著作權歸作者所有，轉載請聯系作者獲得授權。

"深度學習"是為了讓層數較多的多層神經網路可以訓練，能夠work而演化出來的一系列的 新的結構和新的方法。

新的網路結構中最著名的就是CNN，它解決了傳統較深的網路參數太多，很難訓練的問題，使用了逗局部感受野地和逗權植共享地的概念，大大減少了網路參數的數量。關鍵是這種結構確實很符合視覺類任務在人腦上的工作原理。
新的結構還包括了：LSTM，ResNet等。

新的方法就多了：新的激活函數：ReLU，新的權重初始化方法（逐層初始化，XAVIER等），新的損失函數，新的防止過擬合方法（Dropout, BN等）。這些方面主要都是為了解決傳統的多層神經網路的一些不足：梯度消失，過擬合等。

---------------------- 下面是原答案 ------------------------

從廣義上說深度學習的網路結構也是多層神經網路的一種。

傳統意義上的多層神經網路是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數根據需要而定，沒有明確的理論推導來說明到底多少層合適。
而深度學習中最著名的卷積神經網路CNN，在原來多層神經網路的基礎上，加入了特徵學習部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。具體操作就是在原來的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個層級。
輸入層 - 卷積層 -降維層 -卷積層 - 降維層 -- .... -- 隱藏層 -輸出層
簡單來說，原來多層神經網路做的步驟是：特徵映射到值。特徵是人工挑選。
深度學習做的步驟是 信號->特徵->值。 特徵是由網路自己選擇。

Ⅹ 英偉達發布史上最強計算平台，黃教主：自動駕駛不再擔心算力問題

原本應該在今年 3 月份於加州聖何塞舉辦的英偉達 GTC 2020 大會，因為全球性新冠病毒肺炎的爆發而不得不推遲舉行。
比原計劃晚了將近 2 個月，英偉達 GTC 2020 終於在 5 月 14 日回歸。
不過這一次開發者們沒辦法在線下集會，只能通過線上直播觀看「皮衣教主」黃仁勛的主題演講。老黃此次是在他矽谷的家中完成了這場別開生面的「Kitchen Keynote」。
雖然是廚房舉行，英偉達依然爆出「核彈」，發布了全新一代的 GPU 架構 Ampere（安培）。
在自動駕駛方向上，英偉達通過兩塊 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 組合，實現了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 計算平台，整體功耗為?800W。
有業界觀點認為，實現 L2 自動駕駛需要的計算力小於 10 TOPS，L3 需要的計算力為 30 - 60 TOPS，L4 需要的計算力大於 100 TOPS，L5 需要的計算力至少為 1000 TOPS。
現在的英偉達自動駕駛計算平台已經建立起了從?10TOPS/5W，200TOPS/45W?到?2000 TOPS/800W?的完整產品線，分別對應前視模塊、L2+ADAS?以及?Robotaxi?的各級應用。
從產品線看，英偉達?Drive AGX?將全面對標 Mobileye?EyeQ?系列，希望成為量產供應鏈中的關鍵廠商。
1、全新 GPU 架構：Ampere（安培）
2 個月的等待是值得的，本次 GTC 上，黃仁勛重磅發布了英偉達全新一代 GPU 架構 Ampere（安培）以及基於這一架構的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整體性能上相比於前代基於 Volta 架構的產品有 20 倍的提升，這顆 GPU 將主要用於數據分析、專業計算以及圖形處理。
在安培架構之前，英偉達已經研發了多代 GPU 架構，它們都是以科學發展史上的偉人來命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（費米）、Kepler（開普勒）、Maxwell（麥克斯維爾）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（圖靈）。
這些核心架構的升級正是推動英偉達各類 GPU 產品整體性能提升的關鍵。
針對基於安培架構的首款 GPU A100，黃仁勛細數了它的五大核心特點：
集成了超過 540 億個晶體管，是全球規模最大的 7nm 處理器；引入第三代張量運算指令 Tensor Core 核心，這一代 Tensor Core 更加靈活、速度更快，同時更易於使用；採用了結構化稀疏加速技術，性能得以大幅提升；支持單一 A100 GPU 被分割為多達 7 塊獨立的 GPU，而且每一塊 GPU 都有自己的資源，為不同規模的工作提供不同的計算力；集成了第三代 NVLink 技術，使 GPU 之間高速連接速度翻倍，多顆 A100 可組成一個巨型 GPU，性能可擴展。
這些優勢累加起來，最終讓 A100 相較於前代基於 Volta 架構的 GPU 在訓練性能上提升了?6 倍，在推理性能上提升了?7 倍。
最重要的是，A100 現在就可以向用戶供貨，採用的是台積電的 7nm 工藝製程生產。
阿里雲、網路雲、騰訊雲這些國內企業正在計劃提供基於 A100 GPU 的服務。
2、Orin+安培架構 GPU：實現 2000TOPS 算力
隨著英偉達全新 GPU 架構安培的推出，英偉達的自動駕駛平台（NVIDIA Drive）也迎來了一次性能的飛躍。
大家知道，英偉達此前已經推出了多代 Drive AGX 自動駕駛平台以及 SoC，包括?Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus?以及?Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了兩顆 Xavier SoC，算力可以達到 30TOPS，功耗為 30W。
最近上市的小鵬 P7 上就量產搭載了這一計算平台，用於實現一系列 L2 級自動輔助駕駛功能。
Drive AGX Pegasus 平台則包括了兩顆 Xavier SoC 和兩顆基於圖靈架構的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗為 500W。
目前有文遠知行這樣的自動駕駛公司在使用這一計算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中國大會上，英偉達又發布了最新一代的自動駕駛計算 SoC Orin。
這顆晶元由 170 億個晶體管組成，集成了英偉達新一代 GPU 架構和 Arm Hercules CPU 內核以及全新深度學習和計算機視覺加速器，最高每秒可運行 200 萬億次計算。
相較於上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英偉達進一步將自動駕駛計算平台的算力往前推進，通過將兩顆 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 集成起來，達到驚人的 2000TOPS 算力。
相較於 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相應地，其功耗為 800W。
按一顆 Orin SoC 200TOPS 算力來計算，一塊基於安培架構的 GPU 的算力達到了 800TOPS。
正因為高算力，這個平台能夠處理全自動駕駛計程車運行所需的更高解析度感測器輸入和更先進的自動駕駛深度神經網路。
對於高階自動駕駛技術的發展而言，英偉達正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架構在計算平台方面引領整個行業。
當然，作為一個軟體定義的平台，英偉達 Drive AGX 具備很好的可擴展性。
特別是隨著安培 GPU 架構的推出，該平台已經可以實現從入門級 ADAS 解決方案到 L5 級自動駕駛計程車系統的全方位覆蓋。
比如英偉達的 Orin 處理器系列中，有一款低成本的產品可以提供 10TOPS 的算力，功耗僅為 5W，可用作車輛前視 ADAS 的計算平台。
換句話說，採用英偉達 Drive AGX 平台的開發者在單一平台上僅基於一種架構便能開發出適應不同細分市場的自動駕駛系統，省去了單獨開發多個子系統（ADAS、L2+ 等系統）的高昂成本。
不過，想採用 Orin 處理器的廠商還得等一段時間，因為這款晶元會從 2021 年開始提供樣品，到?2022 年下半年才會投入生產並開始供貨。
3、英偉達自動駕駛「朋友圈」再擴大
本屆 GTC 上，英偉達的自動駕駛「朋友圈」繼續擴大。
中國自動駕駛公司小馬智行（Pony.ai）、美國電動車創業公司?Canoo?和法拉第未來（Faraday Future）加入到英偉達的自動駕駛生態圈，將採用英偉達的 Drive AGX 計算平台以及相應的配套軟體。
小馬智行將會基於 Drive AGX Pegasus 計算平台打造全新一代 Robotaxi 車型。
此前，小馬智行已經拿到了豐田的 4 億美金投資，不知道其全新一代 Robotaxi 會不會基於豐田旗下車型打造。
美國的電動汽車初創公司 Canoo 推出了一款專門用於共享出行服務的電動迷你巴士，計劃在 2021 年下半年投入生產。
為了實現輔助駕駛的系列功能，這款車型會搭載英偉達 Drive AGX Xavier 計算平台。前不久，Canoo 還和現代汽車達成合作，要攜手開發電動汽車平台。
作為全球新造車圈內比較特殊存在的法拉第未來，這一次也加入到了英偉達的自動駕駛生態圈。
FF 首款量產車 FF91 上的自動駕駛系統將基於 Drive AGX Xavier 計算平台打造，全車搭載了多達 36 顆各類感測器。
法拉第未來官方稱 FF91 有望在今年年底開始交付，不知道屆時會不會再一次跳票。
作為 GPU 領域絕對霸主的英偉達，在高算力的數據中心 GPU 以及高性能、可擴展的自動駕駛計算平台的加持下，已經建起了一個完整的集數據收集、模型訓練、模擬測試、遠程式控制制和實車應用的軟體定義的自動駕駛平台，實現了端到端的完整閉環。
同時，其自動駕駛生態圈也在不斷擴大，包括汽車製造商、一級供應商、感測器供應商、Robotaxi 研發公司和軟體初創公司在內的數百家自動駕駛產業鏈上的企業已經在基於英偉達的計算硬體和配套軟體開發、測試和應用自動駕駛車輛。
未來，在整個自動駕駛產業里，以計算晶元為核心優勢，英偉達的觸角將更加深入，有機會成為產業鏈條上不可或缺的供應商。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。