英偉達的“核彈”又來了。

剛剛，在GTC 2019大會上，黃仁勛發布全球最大自動駕駛處理器 。

他說的是NVIDIA DRIVE AGX Orin，算力是Xavier的7倍。

Orin是新一代自動駕駛和機器人處理器SoC，達到了ISO 26262 ASIL-D等系統安全標準，將包含一系列基于單一架構的配置，計劃于2022年開始投產。

這次的GTC 2019大會在中國蘇州舉行，黃仁勛照例身著皮衣登臺演講。

而老黃這次的演講主題，主要聚焦4點：TensorRT 7，T4 GPU，SoC Orin，NVIDIA Parabricks。

首先，雷鋒網新智駕帶領大家從“重磅”的自動駕駛開始。

推出新一代汽車SoC，算力200TOPS

在發布會的現場，壓軸出場的則是被英偉達寄予厚望的領域——自動駕駛，針對這個領域，英偉達已經推出過諸多高性能的計算平臺及處理器。

此次 GTC，黃仁勛帶來新的自動駕駛“核彈”產品，就是英偉達下一代的自動駕駛處理器Orin，也是下一代的SoC技術，是最為先進的汽車和機器人處理技術。

該平臺內置全新Orin系統級芯片。

關于Orin具體的參數，黃仁勛在演講當中提到，該芯片由170億個晶體管組成，凝聚著NVIDIA團隊為期四年的努力。Orin系統級芯片集成了NVIDIA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，每秒可運行200萬億次計算。

最重要的是，Orin是英偉達上一代Xavier系統級芯片性能的7倍，同時計劃2022年投產。

Orin可處理在自動駕駛汽車和機器人中同時運行的大量應用和深度神經網絡，并且達到了ISO 26262 ASIL-D等系統安全標準。

NVIDIA DRIVE是一個端到端AV自動駕駛平臺，該平臺由軟件定義，而非固定功能的芯片，使得大量開發人員可按照持續集成、持續交付的開發方式進行協作。

黃仁勛表示，將在NGC容器注冊上，向交通運輸行業開源NVIDIA DRIVE自動駕駛汽車深度神經網絡。DRIVE AGX Orin能夠賦力從L2級到L5級完全自動駕駛汽車開發的兼容架構平臺，助力OEM開發大型復雜的軟件產品系列。

由于Orin和Xavier均可通過開放的CUDA、TensorRT API及各類庫進行編程，因此開發者能夠在一次性投資后使用跨多代的產品。

黃仁勛表示：“打造安全的自動駕駛汽車，也許是當今社會所面臨的最大計算挑戰。實現自動駕駛汽車所需的投入呈指數級增長，面對復雜的開發任務，像Orin這樣的可擴展、可編程、軟件定義的AI平臺不可或缺。”

推出NVIDIA DRIVE預訓練模型

面對自動駕駛最核心的需求“安全”，英偉達開發了 “NVIDIA DRIVE預訓練模”。也就是說，真正技術在道路上使用之前，首先是要在數據中心進行驗證。

對于自動駕駛來說，第一步就是海量的數據收集工作。在有人駕駛的車輛上，需要安裝很多的傳感器。包括些攝象頭、雷達，它們的作用就是收集大量的數據。

一般情況下，一輛車一天在外面開6小時-8小時，每周就會收集到PB級的數據。意味著這些海量信息需要進行處理、標記、存儲、訓練，從而更好的了解周圍的環境，并且識別其它的車輛、車道信息等。

按照黃教主的說法，一個正常運行的安全自動駕駛技術需要許多AI模型組成，其算法具有多樣性和冗余性。NVIDIA開發了先進的感知模型，用于檢測、分類、跟蹤和軌跡預測，還可用于感知、本地化、規劃和制圖。

除此之外，英偉達也開發了很多“深度神經網絡”來識別各種各樣的東西。也就是遷移學習，預訓練的模型可以進行調整以適應原始的設備制造商，包括主機廠、傳感器和具體的地區要求，當然調整的自由度是有限制的。

例如：檢測路上的一些物體、路標，以及處理雷達、激光雷達。按照英偉達的說法，目前整個的這一系列軟件，現在都可以給業界開放使用。

值得一提的是，這些都是基于英偉達自主知識產權的“預訓練”模型，也是在他們的“云”上來進行訓練的。此外，這些預訓練模型均可從NGC上注冊下載。

自動駕駛朋友圈進一步擴大，滴滴使用英偉達技術開發L4

英偉達的“朋友圈”依舊在擴張，黃教主在現場宣布，滴滴將使用NVIDIA GPU和其他技術開發自動駕駛和云計算解決方案。

滴滴將在數據中心使用NVIDIA GPU訓練機器學習算法，并采用NVIDIA DRIVE為其L4級自動駕駛汽車提供推理能力。

作為滴滴自動駕駛AI處理的一部分，英偉達 DRIVE借助多個深度神經網絡融合來自各類傳感器（攝像頭、激光雷達、雷達等）的數據，從而實現對汽車周圍環境360度全方位的理解，并規劃出安全的行駛路徑。

英偉達自動駕駛汽車副總裁Rishi Dhall稱：“不論是在云端還是汽車中，開發安全的自動駕駛技術，端到端的AI都不可或缺。借助英偉達的AI技術，滴滴將能夠開發更安全高效的交通運輸系統，并提供豐富的云服務。”

8月份，滴滴將其自動駕駛部門升級為獨立公司，并與產業鏈合作伙伴開展廣泛合作。為了訓練這些深度神經網絡，滴滴將采用英偉達 GPU數據中心服務器。

在云計算方面，滴滴還將構建領先的AI基礎架構，并推出計算型、渲染型和游戲型vGPU云服務器。滴滴云將采用新的vGPU許可證模式，主要為用戶提供體驗更佳、應用場景更豐富、效率更高、更具創新性和靈活的GPU計算云服務。目前，滴滴云已與英偉達等行業合作伙伴攜手服務交通出行、AI等多個領域。

當然，除去滴滴這個伙伴，英偉達 Drive 平臺上此前也已聚集了諸多廠商，目前已經形成下圖所示的全新生態圈。

深耕10年，英偉達的汽車生態圈聚焦量產

其實在英偉達的生態系統中，目前已經匯集了超過 370 家不同的公司。雖然這個數字反映了英偉達陣營的龐大，但這個生態中的 370 個合作伙伴并不都是汽車廠商。具體來說，這些合作伙伴還包括移動出行公司，一級供應商，自動駕駛初創公司、激光雷達公司、地圖公司等等。

在汽車領域，這個生態也在進一步擴大。據雷鋒網（公眾號：雷鋒網）了解，大眾、豐田、沃爾沃等汽車廠商已是英偉達的客戶。

除此之外，一眾 Tier1也是英偉達的朋友圈。雷鋒網了解到，具體包括，大陸、博世、采埃孚、海拉等。在自動駕駛時代，他們的相繼攜手，也從側面反映了芯片供應商與一級供應商合作的迫切心情。

畢竟，一級供應商是自動駕駛生態中的關鍵一環，它能很好地滿足汽車廠商的苛刻要求。同時，這樣緊密的合作也是打造一個安全、可靠的自動駕駛系統所必須的。

乘著 AI 東風的英偉達，海量數據的處理與計算能力正是它所擅長的領域，而風頭正勁的自動駕駛對計算和數據處理能力的需求也日益暴增。

當然也可以說，與傳統汽車半導體公司相比，英偉達的真正優勢并不是芯片設計能力，而是將諸如深度神經網絡、云計算以及視覺等技術引入汽車芯片。

這次，英偉達又帶來了重磅的新殺器，牽手BAT和滴滴進一步壯大了“中國朋友圈”，同時與他們狠狠地秀了一把恩愛，以致黃教主在發布會的最后會心的笑了。
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