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章鱼竞猜链-可能是全网最具体的特斯拉FSD芯片解析:是猛兽仍是小猫?| 硬核时刻

admin 2019-06-20 206人围观 ,发现0个评论

间隔马斯克发布「毁天灭地」的 Autopilot 硬件 3.0 现已曩昔两个多月了——但有一个问题:这块以「全自动驾驭(FSD)」命名的电路板,真的价值 56000 元吗?或许说的更严要点,它真的代表着人类出行的未来吗?

咱们从前对那场发布会进行过解析,感兴趣的朋友能够在大众号后台回复「FSD」检查。

而现在,美国闻名智能轿车媒体 Clean Technica 好像拿到了更多幕后音讯。

在前两天的文章里边,Clean Technica 针对硬件 3.0 的技能规范作出了更具体的判别——这是一只猛兽!

咱们将这篇文章绝大部分进行了翻译,并作未改动意思的修正和注解,顺便在文末加了几个彩蛋。

首要让咱们看一张硬件 3.0 主板的图片。

依据马斯克的说法,这块主板做了完好的冗余,也便是说硬件 3.0 的每一个功用区都能够损坏,而整套硬件仍然能够坚持正常作业。主板的右侧是一些视频输出接口,左面是电源接口和一些其他的输入/输出接口。

整块主板最显着的部分,便是硕大的两个银色处理器封装(称它们为处理器不太适宜,稍后会解说)。两个处理器不是为了增强功能,而是为了图画处理的安全和精确性——特斯拉实际上只允许一块处理器作业,另一块是为了冗余和彼此对照处理结果。

在处理器封装的左下角是用于贮存操作体系的闪存颗粒,考虑到这是一个承载着深度学习模型的,「可晋级到自动驾驭才能」的硬件,闪存颗粒的容量应该不会小。

处理器封装的两旁是各自 4 片,总共 8 片 LPDDR4 运转内存颗粒。尽管 FSD 硬件运用的是三星的 14 纳米工艺,可是运转内存颗粒上面很显着打着镁光的 LOGO。选用镁光内存颗粒的原因或许是镁光颗粒的频率相对更高,而三星颗粒的频率更低一点。

LPDDR4章鱼竞猜链-可能是全网最具体的特斯拉FSD芯片解析:是猛兽仍是小猫?| 硬核时刻 是一种运转内存规范,是从DDR4 规范的分支,首要应用于功耗更低的移动设备,比如说手机等。LPDDR4 的速度比 DDR4 略慢,可是仍是比硬件 2.X 的 DDR3 运转内存速度快许多。

最终再回到水冷模块下面的两块银色处理器封装。

单块封装的面积大概是 260 毫米,Clean Technica 做了一张干流芯片的封装面积比照图。能够看到 2016 年英特尔的 14 纳米处理器 i7 6700K 面积大概是 176 平方毫米,16 纳米工艺,单芯片算力为 FSD 芯片 21%的英伟达 Xavier,封装面积是 350 平方毫米。12 纳米工艺的 2019 年尖端 GPU,RTX2080Ti,封装面积是 754 毫米。

上文说过的「处理器封装」其实并不精确,由于在封装里边包含着三种不同的处理单元:担任图形处理的 GPU、担任深度学习和猜测的神经处理单元 NPU,还有担任通用数据处理的中央处理器 CPU。

特斯拉官方表明,图画数据处理的流程首要从摄像头的高速数据传输开端——高速指的是 25 亿像素/秒,大概是往 21 块 1080P 的全高清屏幕塞 60 帧画面的程度。这个数据传输速度比特斯拉车型现有的8颗摄像头能够发生的数据量多了不止一个维度。

如此高的传输速度现在还用不上——由于 FSD 芯片内置的图画处理器ISP最高「只能」处理 10 亿像素的数据量,也便是 8 块 1080P 屏幕每秒 60 帧的程度——这现已追上现在世界上最快的消费级图画传输规范 DisplayPort 1.4 了,而车载芯片「传统上」是要落后消费级最少一个年代的。

图画处理器 ISP 的效果首要是将摄像头发生的原始 RGB 三原色数据转化成杂乱的图画信息,这些信息的下一站是神经处理单元 NPU,NPU 会依据深度学习模型对图画数据作出处理——但在此之前,这些数据将会存储在 SRAM 内。

那什么是 SRAM?

SRAM 一般被应用在处理芯片的 1-3 级缓存上,你能够简略地将它理解为比运转内存速度快许多,一起本钱也高许多的存储芯片。有多快?特斯拉芯片总工程师 Pete Bannon 表明,处理全自动驾驭的缓存带宽至少要到达 1TB/秒,而 FSD 芯片的 SRAM 实际上能供给 2TB/秒的带宽。

那32MB 的缓存又是什么概念?做一个不是十分精确但满意形象的比较,零售价 16999 元的英特尔酷睿 i9-9980XE,SRAM 缓存总量也仅为33.75MB。另一个细节是,2010 年英特尔CPU的最大 SRAM 仅为16MB,2014 年也仅仅增加到了 24MB。

SRAM 的价格之高,特斯拉 SRAM 规范之急进,信任咱们也能井蛙之见——而 Pete Bannon 在发布会上也将巨大的 SRAM 容量总结为 FSD 芯片比照市场上同类芯片的最大的优势。

芯片内部的一切数据都在浅蓝色标示的主通道上传输,或许叫NOC(Network on Chip),然后才会经过总带宽为 68GB/s的LPDDR4 运转内存——所以特斯拉现在的传感器数据发生量大概率不会超越 68GB/s,乃至不会超越 34GB/s,当然这也现已是一个很吓人的数字了——但内存带宽或许仍是自动驾驭的瓶颈。

NPU 是 FSD 芯片里边的真实大杀器。但总有一些其他方面的数据处理是NPU 无法完结的,这时分就需要 CPU 和 GPU 一起参加。

FSD 芯片内置了主频为 1GHZ 的 GPU,具有 600TOPS 的运算才能。特斯拉的表述是 GPU 首要担任一些后处理的使命,比如说描绘人类能看得懂的界面和图形——也便是说 2.X 年代特斯拉自动驾驭硬件的 AB 面规划将会大概率被撤销。总的来说,依照特斯拉在发布会上对 GPU 的描绘,今后的 FSD 芯片里边,GPU 的位置将会被持续削弱。

除此之外,一些通用数据只能交给 CPU 处理,特斯拉选用的是 12 个 64 位 ARM Cortex A72 内核,运转频率为 2.2GHZ——精确点说应该是三个四核 CPU 的并联架构。

特斯拉关于 CPU 架构的挑选有点让人摸不着头脑,由于 A72 是 ARM 在 2015 年推出的架构(尽管 2016 年才正式商用),往后可用的架构包含 A73 和 A75(A76 和 A77 是 2018/2019 年发布的)。

不过考虑到 FSD 芯片的研制是从 2016 年开端的,选用再前一年的架构也很正常。由于老架构更廉价,而多个中心叠加的方法也确保了多线程总功能不比现在尖端的 4 中心移动端 CPU 弱,乃至尤有胜之——硬件 3.0 的 CPU 功能是硬件 2.5 的 2.5 倍。

在 FSD 芯片吊打全宇宙之后,英伟达在官方网站上发文称特斯拉此举「提高了自动驾驭核算的门槛」,满满的商业互吹滋味。

事实上,英伟达自身便是被吊打的主角。现在多家 Tier1 供应链厂商和干流车企都在选用的英伟达 AGX Xavier,是 FSD 之前算力最强的车载核算芯片——能供给 30TOPS 的算力(特斯拉在发布会称 Xavier 算力为21TOPS,那是仅核算 GPU 单元的算力,后来英伟达发文纠正)。

但特斯拉提出 21TOPS 的规范十分诛心:「多少 TOPS 能够真实应用于自动驾驭相关的图画处理和行为猜测?」

这个规范和「芯片能供给多少算力」是天壤之其他,它涉及到芯片自身的功率。当然英伟达标示 30TOPS 并没有做错,由于 Xavier 并不仅能用于自动驾驭,还能处理其他与轿车相关的数据。

所以咱们有必要清楚,当咱们评判一套杂乱的软件体系的时分,最底子的意图便是要看它能到达多高的作业功率。最好的硬件,并不总是那些具有最高理论功能的硬件。

姜志光

特斯拉的 FSD 芯片十分杂乱,连本应该是主处理器的 CPU,在 FSD 体系下都沦为了「协处理器」。特斯拉成功打造了一套在处理「自动驾驭」场景下十分高效的硬件,但在运转其他驾驭章鱼竞猜链-可能是全网最具体的特斯拉FSD芯片解析:是猛兽仍是小猫?| 硬核时刻相关使命的时分却未必。

可是英伟达也充沛暴露了缺陷——英伟达 AGX Pegasus 最高能够经过双芯片的布局完成 320TOPS 的总算力,但英伟达自家的 NV Link 2.0 多芯片数据传输规章鱼竞猜链-可能是全网最具体的特斯拉FSD芯片解析:是猛兽仍是小猫?| 硬核时刻范却只能供给 100GB/s 的带宽。要知道坐拥 2TB 带宽SRAM 的特斯拉也现已开端诉苦带宽不行用了。

更何况 AGX Pegasus 双芯片的功耗高达 500W,在大多数电动轿车还没到达随意开 500 公里的今日,每小时多用小半度电仍然是个不小的应战——而 FSD 芯片的功耗能够坚持在 200W 左右。

马斯克在自动驾驭投资者日的发布会章鱼竞猜链-可能是全网最具体的特斯拉FSD芯片解析:是猛兽仍是小猫?| 硬核时刻上,说过新一代的 FSD 芯片会在两三年内到来,而功能将会最少再翻一番。Clean Technica 也对硬件 4.0 的技能规范做了一点猜测:

首要,CPU 部分将会跟进最新的架构。考虑到 FSD 2 代现已在研制傍边,Cortex A75 会是一个或许性适当高的挑选。新的架构在提高功能的一起还会更省电,一起能节省更多芯片内的空间。

其次,特斯拉或许会将运转内存晋级到 LPDDR5(这一点咱们表明不赞同,由于 LPDDR5 乃至还没有进入消费范畴)。也有或许特斯拉为了本钱和功耗的考虑小幅晋级到 LPDDR4X,更低电压一起还有更高速度(这点咱们赞同)。

其他还有基本是铁板钉钉的 SRAM 容量提高,以及新一代摄像头——现在的摄像头乃至无法满意硬件 3.0 的处理才能。最终一点或许便是完全消失,或许最少篇幅极小的 GPU,究竟硬件 3.0 中 GPU 的仅有效果只要处理那些 CPU 和 NPU 无法处理的车机画面显现。

特斯拉硬件 3.0 是一头彻里彻外的猛兽——然后还要提几点或许咱们没注意到的,但能够解说为什么硬件 3.0 使特斯拉领跑自动驾驭赛道的细节,领跑指的是败者食尘那种领跑。

简直一切现在在做电动轿车的企业都有那么一两手必杀技,但假如是和特斯拉比。即使是 2012 年的 Model S,都算得上是秒杀全场,而这还仅仅在电动轿车的根底本质上秒杀,比如说续航、充电。

至于在智能、自动驾驭、自研才能上面,特斯拉的笔直整合才能能够说是天下无双。

其他轿车厂商造电动轿车的方法,便是在供应链上买积木,假如买来的积木拼不上,那就用小刀略作修正,或许只能再买其他积木——而特斯拉造车,是自己造积木,一切部件浑然天成,并且都有着自己的晋级迭代方案。

马斯克从前说过,自动驾驭能且只能在纯电动轿车上面完成,他是对的。汽油机相对更滞后的动力呼应,以及更杂乱的操控,都让自动驾驭在汽油车上变得更风险。

最终,FSD 芯片再次证明了,特斯拉仍然在抢先全世界——抢先好几年那种。

咱们其实找到了一些更深化的音讯。

前不久咱们在 Reddit 上面找到了一张 6886x3511 像素的 FSD 主板黑白相片。咱们无法 100%确认这张相片是真的,可是或许性最少到达了99.9%,由于上面每一个零件都有编号,并且连 PCB印 刷的瑕疵都反常明晰。

在芯片封装的左面是运转内存颗粒,镁光的 LOGO 和颗粒序列号明晰可见——而序列号便是颗粒的身份证号,能够经过序列号查询出颗粒的具体规范。

首要,依据榜首行序列号,这是一颗 2018 年第二周出产的颗粒(8表明2018,B 表明第 4 周,镁光只在双数周进行颗粒封装),然后这是一颗 D-Die 颗粒(D 代表 D-Die,归于镁光产品线中功能相对一般的类型), 77 别离代表芯片出产地和封装地,7 代表中国台湾(5 代表中国大陆)。

第二行序列号相对更杂乱,咱们登陆了镁光的官网,输入第二行序列号进行解密,然后得到了颗粒的具体编码,依据这一行编码,咱们能够得知颗粒的具体规范。

其间MT 代表 Micron Technology,镁光科技的称号;53 代表这是一颗 LPDDR4 颗粒;D 代表 1.1V 的作业电压;512M 表明单颗颗粒的容量为 512MB;32 表明单颗粒位宽为 32bit,D2 表明这款颗粒是双层封装,也便是单颗体积里边有两颗 512MB 的颗粒,总容量 1GB;DS 是包装编号;046表明这款颗粒的作业频率是 2133MHZ;榜首个 A 表明Automotive,车用颗粒;后边的 AT 表明 Automotive Temperature,契合车载作业温度要求;最终一个 D 仍然表明这是一颗 D-Die 颗粒。

也便是说,特斯拉硬件 3.0 实际上是具有 4GB(考虑双体系冗余)128bit 2133MHZ运转内存的,这个技能规范并不算顶尖——但那是与消费级电脑比较,与车载运算体系比,其实能够算是顶尖级其他了。

在 FSD 芯片的左下角是一颗闪存芯片,上面没有 LOGO,可是有一串序列号——这是东芝闪存颗粒特有的序列号。

东芝官网没有查询进口,咱们在美国商业资讯网 businesswire.com 上面找到了 2017 年 12 月的一则供应链新闻,里边提到了这款闪存的类型 THGAF9G8L2LBAB7,是一款满意车载娱乐体系和 ADAS 体系作业需求的 UFS 2.1 高速闪存,容量为 32GB。

32GB 应该算是一个不大不小的数目,但用于承载操作体系和深度学习模型现已满意了,由于自动驾驭硬件上面的存储芯片并没有多媒体存储的需求。

在两块 FSD 芯片的下面,是一块印着 M 字 LOGO 的芯片——这是尖端网络芯片公司 Marvell 的 LOGO,依据上面的产品编号,咱们也在谷歌上找到了相对应的芯片,隶归于千兆级其他有线网卡系列,最大传输速率为 128MB/s,其他的用处咱们并不清楚。

以上,或许便是在决然车主拆解之前,全网关于特斯拉 FSD 芯片最具体的解析了,期望咱们没有睡着,咱们下次再会。

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