SoC来了。
作者|果汁
编辑|晓寒
Nvidia再扔“核弹”新型智能车载芯片Thor正式发布！
这个SoC芯片里有770亿个晶体管，可以达到2000TOPS的AI计算能力，或者说2000TFLOP。
▲英伟达雷神芯片的基本性能
因为参数太强大了，Nvidia干脆把它命名为Thor雷神。对，就是漫威漫画里扔锤子的那个人。
因为参数太强大，雷神SoC甚至直接替代了Orin的下一代产品阿尔坦SoC(1000TOPS)，原计划2024/2025年量产。
由于参数过于强大，英伟达老板黄仁勋甚至没有将其描述为“自动驾驶芯片”，而是明确表示，这款SoC是为汽车中央计算架构而生的。使用这种芯片构建控制器，可以同时为自动泊车、智能驾驶、汽车发动机、仪表盘、驾驶员监控等系统提供计算能力。
意思很明确，就是一个顶六。
▲ NVIDIA Thor支持客舱一体化
老黄表示，雷神SoC将于2024年量产。而吉利的电动汽车品牌ji氪率先宣布，将从2025年开始为旗下车型配备雷神SoC。
随着智能驾驶技术的快速发展，Nvidia近两年在中高端自动驾驶芯片市场的地位非常强大。比如高端车型如蔚来ET7、理想L9、小鹏G9、智记L7等基本上都选择了英伟达的Orin自动驾驶芯片来开发高速和城市NOA自动驾驶系统。
欧林在今明两年逐步抢占市场的同时，英业达也在积极开发下一代产品，以保持和扩大其在智能汽车领域的市场地位。去年春天它发布了Atlan，单个1000TOPS的AI计算能力已经很惊人了。
结果没想到Nvidia又想玩大的。Atlan直接换成了雷神雷神，单个2000TOPS这种“核弹”级产品，目前简直无敌。
而且值得注意的是，雷神这次不再主打自动驾驶芯片这张老牌，而是直接以超强的计算能力树立了中央计算机主芯片的标杆。当中央计算的EE架构真正开始量产的时候，Nvidia将凭借先发优势再次获得压倒性优势，同时也顺便干掉其他小型计算芯片的市场。
不得不说，Nvidia不仅走在了最前沿，而且是第一个走向新赛道的。
01.
发布新雷神芯片支持智能驾驶和智能客舱
Thor可以同时支持ADAS系统和IVI系统，拥有770亿个晶体管，计算能力将达到2000TOPS以上。
根据黄仁勋的说法，实现这一目标有三个要点，即升级CPU(Grace)、GPU(阿达·洛芙莱斯)和处理变形金刚模型的引擎(Hopper)。Hopper提供了令人惊叹的Transformer引擎和Vision Transformer的快速转换，而Ada是Nvidia最新的GPU产品，基于4nm工艺打造。其多实例GPU的发明将有助于集中星上计算资源，降低数百美元的成本。
▲英伟达CEO黄仁勋
雷神也引入了Grace CPU，同样有不错的表现。以前所有并行算法都是NVIDIA的GPU加速，剩下的工作量往往受限于单线程，而Grace恰恰有非常好的单线程性能。
基于以上基础，英伟达工程师打造了雷神，其中也包含了很多创新设计。
Thor可配置多种模式，其2000TOPS和2000FLOPs均可用于自动驾驶工作流程；它的2000TOPS计算能力也可以单独使用，比如一部分用于驾驶舱AI和信息娱乐系统，另一部分用于自动驾驶。
▲英伟达自动驾驶芯片的演变
Thor的多计算域隔离允许并发、时间敏感的多进程不间断运行，可以在一台电脑上同时运行Linux、QNX和Android。
这款产品集中了很多计算资源，不仅降低了成本和功耗，还实现了功能上的飞跃。
目前，汽车停车、主动安全系统、驾驶员监控、摄像头镜像、集群和信息娱乐都由不同的计算设备控制。未来，这些功能将不再由单台计算机控制，而是同时在Thor上运行，软件提供的功能将随着时间的推移不断完善。
这个产品带来的优势也是非常明显的。它可以显著简化汽车的EE架构，缓解供应限制。另一方面可以减少产品的布线规模和车辆重量，从而达到降低成本的效果。
氪将于2025年搭载Thor用于下一代车载平台，不断提升氪的性能和体验，安全性和智能性也将不断升级。
▲ Nvidia Thor将首先登陆极地氪车。
氪星采用Thor也证明了汽车厂商对高性价比中央计算架构的认可。这种架构可以同时满足安全、可靠和高度自动化驾驶能力的要求，也可以满足车载信息娱乐系统日益丰富的功能背后复杂繁重的计算需求。
02.
仿真能力大大提高，车企可以进行虚拟开发。
黄仁勋还推出了NVIDIA DRIVE，这是一个由NVIDIA开发和部署自动驾驶汽车的端到端平台。开发方面，DRIVE包括Reolicator合成数据的生成，DRIVE Sim、DRIVE Map等NVIDIA AI基础设施。
在部署方面，NVIDIA DRIVE包括全栈驾驶和车载AI应用、AI计算机和Hyperion自动驾驶汽车参考架构。
英伟达的工作人员开发了一种人工智能工作流程，可以从记录的传感器数据中构建3D场景。将3D场景导入DRIVE Sim后，可以通过手动创建的内容或人工智能生成的内容进行增强。
这种从视频到3D几何图形的工作流可以在英伟达OVX系统上运行，这使得英伟达能够在世界各地创建模拟场景。
例如，英伟达使用神经重建引擎来支持DRIVE Sim，它可以在几分钟内根据传感器数据重建完整的3D数字双胞胎，用于驾驶记录。
▲ Nvidia DRIVE Sim可以实时建立3D数字双胞胎。
通过AI技术，英伟达可以收集和重建物体。这些素材会被加载到Omniverse(之前发布的Nvidia的计算机图形学和仿真平台)中，随时可以在DRIVE Sim中使用。在DRIVE Map的帮助下，开发人员可以放置车辆或行人等动态对象，然后模拟系统可以对环境进行改变，然后进行闭环测试，从而避免更多的风险场景。
甚至开发者可以根据收集到的场景和素材创建新的场景，可以生成合成的真实数据来训练感知网络。这些场景可用于端到端测试。
▲ Nvidia DRIVE Sim可以构建自己的极限场景
黄仁勋表示，DRIVE Sim在自动驾驶系统的建设中发挥了很大的作用，是CI/CD持续集成/持续部署过程中非常重要的一环。
DRIVE Sim还支持车内环境模拟。未来的汽车不仅会有简单的仪表板，还会有数字和物理设计的环绕显示器。汽车设计师、软件工程师和电子工程师可以在DRIVE Sim中合作，同时运行所有实际的计算机和软件堆栈。
▲英伟达对汽车座舱的构想
SIM将成为这些工程师的虚拟设计工作室。
在机器人和自动驾驶的发展过程中，安全性非常重要。英伟达在安全系统和流程上投入了15000人工年，评估了500万个手动代码的安全性。其自动驾驶芯片和平台的设计遵循了行业的一般安全标准。
目前，英伟达在开发端到端自动驾驶方面已经取得了很大的进展。从现场的视频中可以看到，用户到车后，AI助手会向用户报告今天的行程，然后自己完成开车、停车等一系列动作，全程没有人工参与。
▲英伟达自动驾驶系统可以做到端到端。
目前，英伟达的自动驾驶芯片产品已经在40多家车企、车企、卡车、无人驾驶出租车、无人驾驶小巴公司落地。其中，Xpeng Motors最新旗舰车型G9采用了Orin芯片，将于今年晚些时候正式交付。
通过Orin芯片，这款车将拥有高度先进的驾驶辅助功能，例如在城市主要和次要街道、高速公路和封闭道路上自动驾驶和停车，以及自动进入城市中的停车场、狭窄街道和收费站等特殊场景。
03.
结论:英伟达拓展汽车业务边界。
在之前的GTC会议上，英伟达对汽车的关注始终集中在自动驾驶上，它已经将自动驾驶作为一个非常重要的市场增长点。
在这次大会上，虽然自动驾驶依然是英伟达的重头戏，但是也增加了智能驾驶舱、仿真系统、云等方面的布局，从想帮助车企做自动驾驶，到想帮助车企造好车。
目前，特斯拉、海外老牌芯片厂、国内大型科技公司、创意企业近年来都在大幅提升产品力，都在试图撼动英伟达的地位。虽然短时间内不会对英伟达有什么影响，但是居安思危还是要有的。
随着英伟达在汽车业务的布局逐渐加大，地位可能会更加稳固。
