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  • 車評網:特斯拉公布超級計算機?Dojo,為彌補自動駕駛重大缺陷?

    2021-06-24 11:24 來源:搜狐

    原標題:車評網:特斯拉公布超級計算機?Dojo,為彌補自動駕駛重大缺陷?

    近日在國際計算機視覺和模式識別會議CVPR上,特斯拉人工智能與自動駕駛視覺部門負責人安德烈·卡帕蒂(Andrej Karpathy)公布了超級計算機Dojo發音來自日語“道場”。特斯拉將用這臺超級計算機處理車內各傳感器收集數據,然后模擬人類思維判斷現實場景,基于海量數據對自動駕駛的神經網絡進行訓練。

    超級計算機Dojo5760個英偉達A100顯卡算力為321TFLOPS組成720個節點,總算力超過1.8EFLOPS。每秒浮點運算(FLOPS)比較,特斯拉的Dojo將超越英偉達的Selene排名世界第五。根據2020超級計算大會(SC20)的數據,超級計算機界排名第一是日本“富岳”,第二和第三分別美國的 SummitSierra,第四中國的“神威·太湖之光” 。

    是不是看上去就很費錢的樣子?你猜對了,特斯拉這臺超級計算機的硬件成本就在1.5億元左右Dojo共有720個節點,而一個節點設備的價格高達20萬美元(根據2021年5月英偉達芯片價格測算)。為什么特斯拉要用如此高昂的成本布局超級計算機呢?我們要從特斯拉的自動駕駛技術路線找原因。

    自動駕駛技術目前有兩個技術路線一是以特斯拉為代表視覺路線;另一種是谷歌Waymo為代表的激光雷達路線。

    視覺技術方案的優缺點

    優點:通過圖像傳感器獲得的環境信息高幀率、高分辨率,而且成本低廉;

    缺點:圖像傳感器是被動傳感器,環境亮度會較大程度影響成像質量,在惡劣環境(例如大霧天氣)較難完成感知任務。

    激光雷達方案的優缺點:

    優點:由于是主動式傳感器通過發射脈沖激光獲取目標信息),范圍大、精度高、抗干擾能力強;

    缺點:數據難以直接利用,而且無法準確獲取對象的顏色和紋理等信息,容易誤判,例如一個大塑料袋飄來,攝像頭能夠識別然后做出繼續開車的決策,而激光雷達會判斷為障礙物然后停車。

    看到這里,是不是涌起一個念頭,這兩個路線根本貌似有點互補?為什么不把兩者結合起來使用,以便取長補短呢?你猜對了,自動駕駛行業多數在研究怎么融合兩種技術路線,讓自動駕駛的信息獲取更加可靠。

    但是馬斯克對激光雷達不屑一顧,他認為視覺方案要做的是突破算法的瓶頸,而不是去更換硬件。特斯拉的數次交通事故,也是因為視覺技術方案的致命缺點:二維的攝像頭和現實的三維物理信息有出入,所以人眼是可以判斷出的信息,攝像頭卻可能會出現信息失真。

    馬斯克對激光雷達的態度其實有兩個方面原因:

    一是激光雷達成本高昂,雖然隨著電子行業發展有所降低,但比高清攝像頭的成本依舊搞了至少一個數量級(激光雷達為幾百到數千美元,而攝像頭為十幾到幾十美元),和馬斯克的成本極簡理念相悖;二是特斯拉在視覺算法方面已經投入巨大,而安裝激光雷達和現在的特斯拉硬件無法兼容,計算平臺也需要改裝,投入產出比很低。

    超級計算機Dojo在這樣的情況下應運而生,馬斯克希望通過海量數據和龐大的計算能力去訓練自動駕駛的神經網絡,以改善視覺技術路線的缺陷。而其他車企其實并沒有特斯拉在視覺方案上的沉沒成本,如果走視覺+激光雷達路線,那么實現自動駕駛領域的彎道超車也有成功概率,不知道那時候特斯拉會不會后悔。

    本文為“車評網”原創,作者:慕容排骨,未經允許不得轉載。關注“車評網”,專注汽車行業深度報道

    標簽: 成本 Dojo 路線

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