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又是一年GTC。 毫不意外，老黄依然穿的是那件熟悉的皮夹克（官方还特别说明了一下，这是件全新的皮夹克），依然台上处变不惊，语言风趣还透着理工男那种冷幽默，他甚至开始自己造词了。 不过正如老黄本人是NVIDIA的IP一样，今年的GTC照旧是一系列高性能GPU产品的持续轰炸。这其中不仅有性能提升10倍的全球最大GPU，光线追踪RTX技术，第一款专用于医疗图像处理的超级电脑Clara，还有3D仿真自动驾驶测试平台DRIVE Constellation等等。 是不是已经看花了眼？我们今天就先聊聊车云菌最关注的自动驾驶吧。 由“线下”转为“线上”的自动驾驶测试 上上周发生在亚利桑那州坦佩市的全球首例由自动驾驶汽车酿成的死亡事故，引发了业界对这项新技术的反思与讨论。丰田随后宣布暂停所有路测，而老黄在GTC上也对这一事件作出响应，表示已经在全球范围内暂停了无人车相关测试活动。不过这不代表NVIDIA已经停止了自动驾驶的技术研发输出，正相反，老黄提出了另一种解决方案，能为自动驾驶汽车上路提供更安全、可拓展性更好的测试验证方式。 这是一套名为“NVIDIA DRIVE Constellation”，使用照片级真实感模拟、基于云的自动驾驶汽车测试系统，是一款基于两种不同服务器的计算平台。 第一台服务器运行NVIDIA DRIVE Sim软件，用于模拟自动驾驶汽车的传感器，如摄像头、激光雷达和雷达。第二胎服务器搭载了NVIDIA DRIVE Pegasus AI汽车计算平台，可运行完整的自动驾驶汽车软件堆栈，能够处理模拟数据，这些模拟数据如同来自路面行驶汽车上的传感器。 ▲NVIDIA DRIVE Constellation系统组成 据车云菌了解，仿真服务器由NVIDIA GPU提供支持，每台服务器都会生成仿真传感器数据流，并将其传送至DRIVE Pegasus进行处理。与此同时，DRIVE Pegasus的驾驶指令会反馈给仿真器，以完成数字反馈循环。这一“硬件在环”周期的发生频率为每秒30次，可用于验证在Pegasus上运行的算法和软件对仿真车辆进行的操作是否正确。 值得一提的是，DRIVE Sim软件可生成照片级逼真的数据流，以创建大量不同的测试环境。它能够模拟诸如暴雨和暴风雪等不同天气状况；一天中不同时间内的光线变化，或是夜间受限的视野；以及所有不同类型的路面和地形。在模拟过程中可设置各种危险情况，来测试自动驾驶汽车的反应能力，以确定其不会对任何人的安全造成威胁。 ▲NVIDIA DRIVE Constellatio模拟夜间行车 NVIDIA汽车事业部副总裁兼总经理Rob Csongor在接受媒体采访时表示，“要实现自动驾驶汽车的量产部署，需要一种能够在数十亿英里的行驶中进行测试和验证的解决方案，以实现客户所需的安全性和可靠性。借助DRIVE Constellation，我们将视觉计算和数据中心方面的专业知识相结合，实现了这一目标。借助模拟仿真，我们可通过对数十亿英里的自定义场景和极端情况进行测试，从而提高算法的稳定性，其花费的时间和成本仅为实际道路测试的一部分。” 说到安全，在年初CES国际消费电子展上，NVIDIA推出了驾驶功能安全架构（Drive Functional Safety Architecture）。它能够保证自动驾驶系统在出现问题时仍能够正常工作，这其中包括了处理&方法、处理器设计、软件、算法、系统设计、验证等可以达到ISO 26262 ASIL-D级别的安全。在这个基础上，NVIDIA宣布与黑莓、TTTech达成合作，会在黑莓QNX操作系统的基础上开发自动驾驶系统，同时也发布了AutoSIM VR 3D模拟器。我们可以把DRIVE Constellation看做是NVIDIA在自动驾驶虚拟测试领域推出的一体式完整解决方案。 在车云菌看来，自动驾驶汽车的开发需要一套从训练到测试、再到驾驶的完整系统，NVIDIA的端到端平台符合这样的开发逻辑，同时有了DRIVE Constellation用来虚拟测试和验证，有助于客户加速实现自动驾驶量产。 据悉，DRIVE Constellation将于2018年第三季度开始给首批合作伙伴供货。 持续增长的合作伙伴， 从“硬”到“软”的NVIDIA 在年初的CES发布会上，老黄宣布加入NVIDIA Drive自动驾驶开放平台的合作伙伴数量是320家，而短短两个月的时间，这个数字已经增长到了370。这其中包括了传感器公司、初创企业、供应商、出行服务公司、乘用车以及商用车制造商。 我们都知道NVIDIA是以GPU发家的，毫无疑问它是一家硬件公司。不过老黄这次在GTC的演讲，却似乎透露出这样的信息：NVIDIA正逐渐从“硬”到“软”，朝着软硬一体的方向转型。他甚至称NVIDIA是一家软件公司，未来希望在注重架构的同时能把软件做得越来越好。 因此，他提出了一个关于自动驾驶系统架构的路线图。首先是Drive PX Parker+一枚单芯片，紧接着是DRIVE PX 2+4枚芯片，再往上是DRIVE Xavier，它将第二阶段的四枚独立芯片缩成一块SoC，这也是英伟达基于Volta架构打造的最大单芯片，包含有90亿个晶体管，目前已经开始试生产。从Xavier开始，NVIDIA规划了一个四枚芯片的系统（2个Xavier+2个Volta），这套功耗为300瓦的AI超算处理器将用于今年晚些时候量产的自动驾驶汽车，是车用级的，符合ASIL-D功能安全标准。 最后，老黄表示并没有在去年发布的Drive Pegasus的基础上止步，之后的规划是叫做“Orin”的一款产品，两块Orin组成的计算平台包含8块芯片以及两块Pegasus。不过关于Orin更详细的信息并没有披露，只是路线图有了，发布也是迟早的事情了吧。 车云小结 今年的GTC虽然留给自动驾驶的部分并不多，但关键信息的披露其实已经或多或少让我们可以窥探出NVIDIA今后在自动驾驶领域的动作方向。在拿下云端深度学习算法的训练市场后，2017年NVIDIA将重心放在了GPU产品对AI算法推理应用的能力上。而随着这项新兴技术的发展，商业化势必会成为企业考虑的首要因素，再加上这个时候Uber出了这样的事故，如何保证自动驾驶汽车测试验证的安全，如何加速无人车的商业化落地也成了关键。 所以，NVIDIA聪明在很清楚市场需要什么，并在合适的时间节点推出相应的产品。这次的DRIVE Constellation作为集成了虚拟现实测试的整体解决方式，相信很快会成为自动驾驶技术公司争相购买的产品。还有一点值得一提的是，从老黄的演讲中不难看出，NVIDIA正逐渐模糊外界对其硬件公司的看法，并在不断增强自己的软件能力，毕竟捆绑了算法的软件和硬件架构是实现芯片公司技术升级的必由之路，所以NVIDIA梳理了自己的架构路线图并在此强调了软件公司的定位。 这是精明商业和了解自身技术实力才能做出的决策。
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