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英伟达又推新“核弹”：针对L5无人驾驶出租车，量产化的超级计算机

2017-10-11

中国电源产业网

导语：

你以为NVIDIA DRIVE PX Xavier已经是英伟达为自动驾驶推出的最强计算机了。在刚刚开幕的GTC Europe 2017上，黄仁勋又公布了——DRIVE PX Pegasus，专门针对L5无人驾驶出租车推出的，面向量产化的超级计算机。

英伟达推出Pegasus：搞无人驾驶出租车的公司，核弹又给你们准备好了

回顾DRIVE PX的整个产品线，自从2015年推出以来，这个平台下已经陆续推出了：

DRIVE PX，第一代产品，最早用于自动驾驶测试的超级计算机；

DRIVE PX2，第二代产品，同DRIVE PX一样，PX2是一个迭代版的测试样机；

DRIVE PX2 for AutoCruise、DRIVE PX2 for AutoChauffeur，由DRIVE PX2衍生的面向量产化的版本；前者主要用于高速路段自动驾驶和高精地图绘制，后者用于点到点、相对特定场景的自动驾驶。值得一提的是，在Tesla的量产车型上，使用的也是Drive PX2的一个定制版；

DRIVE PX Xavier，面向L4自动驾驶的量产版本；

现在刚刚公布的DRIVE PX Pegasus，面向L5无人驾驶设计的量产版本；

黄仁勋在GTC Europe的keynote上提到，在NVIDIA DRIVE PX平台现有的225家合作伙伴中，至少有25家在开发无人驾驶出租车（Robo-Taxi）。

面向L5无人驾驶出租车的DRIVE PX Pegasus

相比L2、L3、L4的自动驾驶，无人驾驶出租车是一种最激进的自动驾驶技术形态。其中的典型代表比如Waymo和ZOOX，他们认为未来的无人驾驶出租车是没有方向盘、没有油门和刹车踏板的，当然也没有人驾驶，并且两家都在设计和制造这样的车型。

英伟达推出Pegasus：搞无人驾驶出租车的公司，核弹又给你们准备好了

最激进的自动驾驶技术，Robo-Taxi上的计算需求

黄仁勋认为，因此无人驾驶出租车也给车载计算机提出了很高的挑战。

首先要有充分的计算冗余，即使一台计算机宕机了，无人车依然要把乘客安全带到目的地；同样也要有传感器的冗余，假如路上有车辆发生了磕碰，一部分传感器失效，剩下的传感器要保证能够继续完成驾驶任务。一台能够规模化部署上路的无人驾驶出租车，可能会有10个以上的摄像头，配合激光雷达、毫米波雷达等传感器，对车辆本身进行实时定位，并且感知车身周围到200米范围内的驾驶态势，感知获得的数据又要上传云端形成高精度地图的更新。

仅仅从参数来看，Pegasus计算性能是320 terflops，能耗是500瓦。相比Xavier性能30 terflops，功耗30瓦，性能上至少提高了10倍，但功耗也上升了10倍。

据雷锋网(公众号：雷锋网)了解，在Pegasus的计算核心设计上，它会包含2颗Xavier SoC和2颗独立的下一代架构GPU。因为Xavier本身就是由1个Volta GPU和1个8核ARM处理器构成的，所以Pegasus最后会搭载2颗Volta GPU和2颗下一代架构的GPU，以及2个8核ARM处理器。

Pegasus的硬件尺寸看起来与现有的DRIVE PX2板子基本上差不多大小。黄仁勋在keynote上至少得意地展示了3次它躺在后备箱里的效果。

英伟达推出Pegasus：搞无人驾驶出租车的公司，核弹又给你们准备好了

从底层计算硬件，到上层应用，黄教主都为你准备好了

除了发布Pegasus，英伟达在这次keynote上还透露，使用8台DGX-1超级计算机5个小时内可以模拟30万英里的道路驾驶。30万公里相当于是美国现有公路总里程的1/10。

也就是说，8台DGX-1只要2天时间就可以把全美的道路跑一遍。黄仁勋说，在内部英伟达就是这样一遍遍地模拟这些道路测试，不断寻找里面的极端情况。

在DRIVE PX2和Xavier上，英伟达已经和汽车一级零部件供应商ZF、Bosch分别达成量产车载超级计算机的合作。根据之前公布的时间表，英伟达会在今年Q4向一部分合作伙伴提供DRIVE PX Xavier的样机，然后会在2018年的下半年向合作伙伴提供DRIVE PX Pegasus的样机。

从底层计算平台到硬件，英伟达为自动驾驶设计和提供了4个层次的技术：

底层计算平台，从DRIVE PX2这样的测试平台，到Bosch AI Car Computer、ZF ProAI这样的量产车规级平台，到DRIVE PX Pegasus这样L5计算平台，到DGX-1的云端训练平台；

DRIVE OS，将传感器数据进行收集和处理的操作系统；

DRIVEWORKS，为自动驾驶提供的感知、定位、地图创建等SDK；

DRIVE AV，面向应用的技术，雷锋网理解成是面向应用的参考设计。

黄仁勋说，在内部，英伟达自己的测试车BB8在路上不断测试，DGX-1上每天运行数十万公里的模拟测试，这些技术都会开放提供给合作伙伴。根据今年1月份的统计，英伟达大约有10000名雇员，黄仁勋提到现在有数千人工作在自动驾驶相关的研发上。