都是2023年。

3月22日，英偉達(dá)宣布比亞迪將投產(chǎn)搭載DRIVE Orin計算平臺的汽車。

一個月后，地平線宣布，第三代產(chǎn)品征程5芯片首個定點(diǎn)合作，花落比亞迪。

兩項合作的上車時間，都是2023年。

比亞迪并不是唯一一個同時部署英偉達(dá)和地平線的車企。理想在其爆款2021理想ONE上搭載了征程3以實(shí)現(xiàn)高速領(lǐng)航駕駛輔助能力，而在最新的理想L9上則將使用英偉達(dá)Orin。目前，地平線芯片的定點(diǎn)企業(yè)達(dá)到60家，基本可以肯定，其中也有英偉達(dá)的客戶。

有評論認(rèn)為，這是因?yàn)榈仄骄€是國內(nèi)鮮有通過了車規(guī)級的大算力AI芯片，而且更加便宜，所以車企選擇其作為英偉達(dá)Orin的“平價替代”和供應(yīng)鏈安全B選項。

這一說法并非全無道理。

但2015年地平線成立時，英偉達(dá)的芯片已經(jīng)開始準(zhǔn)備上車特斯拉。短短6年多時間里，一個中國創(chuàng)業(yè)公司如何能夠與AI芯片王者進(jìn)入同一份采購清單？

更重要的是，在更遠(yuǎn)的未來，地平線將只是英偉達(dá)的“平替”，還是將一路追趕，成為其在汽車AI芯片領(lǐng)域真正的對手？

本文為大家奉上地平線和英偉達(dá)全方位的對比，幫助您做出判斷。

01

邏輯：阿爾法狗會開車嗎？

如果說起廣為人知的人工智能（AI），阿爾法狗肯定算一號。

2016年，谷歌圍棋人工智能“阿爾法狗”（AlphaGo Lee）以4：1的成績，戰(zhàn)勝世界冠軍數(shù)量排名第二的韓國棋手李世石。

圍棋的特性決定了其不適用窮舉法，相比算力更考驗(yàn)棋手的“腦力”，因此這場“人機(jī)大戰(zhàn)”成為人工智能史上一座里程碑：AI在某些領(lǐng)域能比人類更“聰明”。

但圍棋翹楚AlphaGo Lee能開車嗎？

答案恐怕是否定的。定位為圍棋人工智能的阿爾法狗以進(jìn)行推理任務(wù)的決策算法為主，其所采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型也許并不能勝任視覺感知的任務(wù)；

為進(jìn)行比賽，阿爾法狗所需算力高達(dá)約4416TOPS功耗高達(dá)10000W（DeepMind論文），100度電量的車也只能支撐10小時（紋絲不動），更別說帶著衣柜大小的服務(wù)器；

更重要的是，在比賽中，阿爾法狗擁有共計兩個小時＋180秒的“思考”時間，而汽車一秒多想的時間都沒有。

不能開車的阿爾法狗顯示出了人工智能／神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中的苛刻要求：相比于人類智能的高通用性，人工智能在功能實(shí)現(xiàn)上，與應(yīng)用場景、AI算法模型、部署硬件情況息息相關(guān)。

正是這種高度相關(guān)性為地平線追趕英偉達(dá)提供了邏輯基礎(chǔ)。

1．1站在云端的英偉達(dá)

英偉達(dá)是第一個為AI創(chuàng)造出合適物理“大腦”的公司。

創(chuàng)立于1993年的英偉達(dá)在1999年發(fā)明了GPU（圖形處理器）。相比于CPU，GPU從架構(gòu)上算子的數(shù)量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于Cache（緩存）和Control（控制器），由此導(dǎo)致其只適用于計算密集與數(shù)據(jù)并行的運(yùn)算程序。

所謂計算密集指：數(shù)值計算的比例要遠(yuǎn)大于內(nèi)存操作，因此內(nèi)存訪問的延時可以被計算掩蓋，對緩存的需求較低；

數(shù)據(jù)并行則是說：大任務(wù)可以拆解為執(zhí)行相同指令的小任務(wù)，因此對復(fù)雜流程控制的需求較低。

AI機(jī)器學(xué)習(xí)正是這樣的“運(yùn)算程序”：將一個復(fù)雜問題拆解為眾多的簡單問題，一次性輸入海量用于計算的參數(shù)。對簡單問題解決的順序性要求不高，最后輸出整體結(jié)果即可。

而且對存儲和控制空間需求小，導(dǎo)致GPU更容易增加算子，以此增加算力，并在此后成為“大算力”的領(lǐng)軍企業(yè)。

但要高效運(yùn)行GPU的代碼極度困難，程序員需要把相關(guān)運(yùn)算“黑進(jìn)”圖形API（應(yīng)用程序編程接口），讓顯卡以為是在進(jìn)行圖像渲染計算，編程難度極高。

直到2006年英偉達(dá)發(fā)布了CUDA?通用并行計算架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了軟硬解耦。開發(fā)者不必再使用高難度的GPU專用開發(fā)語言，而能使用通用性的編程語言調(diào)用GPU算力。

至此，GPU“破圖而出”，成為通用并行數(shù)據(jù)處理超級加速器。英偉達(dá)也由此站上了C位，成為AI時代的加速器。

一方面，搭載英偉達(dá) GPU 硬件的工作站、服務(wù)器和云通過CUDA軟件系統(tǒng)以及開發(fā)的CUDA－XAI 庫，為AI領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)所需的訓(xùn)練和推理提供軟件工具鏈，來服務(wù)眾多的框架、云服務(wù)等等，推動了 AI 領(lǐng)域的迅速發(fā)展。

另一方面，英偉達(dá)從此前單純的芯片制造商，向人工智能平臺公司發(fā)展，逐步將業(yè)務(wù)拓展到云端的AI加速、HPC（高性能計算機(jī)群）高性能計算、AR／VR（增強(qiáng)／虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)）等領(lǐng)域。

英偉達(dá)CEO黃仁勛也在CUDA生態(tài)積累14年后放言：“ 英偉達(dá)不是游戲公司，它將推動下一個人工智能大爆炸”。

但至少目前，從業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)上英偉達(dá)還是一個中心化的云端數(shù)據(jù)中心和游戲公司。

5月26日，英偉達(dá)發(fā)布2023財年Q1財報（截至2022年3月），實(shí)現(xiàn)營收82．9億美元，同比增長46％。其中，由超大規(guī)模計算、云端和AI業(yè)務(wù)推動的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)占比45．23％；顯卡支撐的游戲業(yè)務(wù)占比43．67％。

以云端數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)為核心，英偉達(dá)的核心技術(shù)需要服務(wù)這一場景。

但云端（服務(wù)器、數(shù)字中心）和端側(cè)（手機(jī)、智能汽車等移動端）場景中， AI芯片的運(yùn)算方式有著本質(zhì)性的差別。

·    首先，云端處理大批量一次性到達(dá)的累積數(shù)據(jù)（擴(kuò)大批處理量，batch size），車端芯片則需要處理流數(shù)據(jù)，隨著行駛（時間）陸續(xù)到來的數(shù)據(jù)；

·    第二，云端處理可以“等”數(shù)據(jù)“夠了”再開始處理，車端則需要實(shí)時完成計算，盡可能得降低延遲，更勿論幾秒鐘的“等待”；

·    第三：在云端，任務(wù)本身是限定在虛擬世界，無需考慮與現(xiàn)實(shí)世界的交互。在車端則身處現(xiàn)實(shí)世界，每一個任務(wù)都需要考慮交互性。

·    此外，功耗和成本在車端AI芯片的考量中也占據(jù)更重的分量。

可見，云端AI芯片更側(cè)重于數(shù)據(jù)吞吐量和支持多種AI任務(wù)的要求，車端的AI芯片則須保證很高的計算能效和實(shí)時性要求，能夠?qū)崿F(xiàn)端側(cè)推斷，以及低功耗、低延遲甚至低成本的要求。

但目前，英偉達(dá)端側(cè)芯片的核心GPU架構(gòu)仍是云端架構(gòu)。

Orin誕生于Ampere（安培） 架構(gòu)，其正是一季度推動英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)增長近9成的主力產(chǎn)品架構(gòu)。換而言之，面向高級別自動駕駛場景的Orin，其中的核心計算模塊技術(shù)對標(biāo)的是云端數(shù)據(jù)中心場景。

英偉達(dá)的這一選擇無可厚非。架構(gòu)是芯片企業(yè)最底層的核心技術(shù)，迭代成本巨大，也是為了產(chǎn)出更賺錢的產(chǎn)品。雖然汽車業(yè)務(wù)已成為英偉達(dá)圖形技術(shù)大會上的重要一節(jié)，但其創(chuàng)造的營收目前仍是微不足道——占比2．1％（2022財年）。

1．2站在“端側(cè)”的地平線

而地平線目前的核心業(yè)務(wù)只有端側(cè)的汽車。

地平線的完整名為“地平線機(jī)器人”，其創(chuàng)立設(shè)定的場景便是機(jī)器人這樣需要實(shí)時完成計算的端側(cè)場景，其產(chǎn)品所有的軟硬件架構(gòu)都為端側(cè)的特殊需求設(shè)計。

但“機(jī)器人”此前更多存在于科幻電影當(dāng)中，直到自動駕駛使汽車成為機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)世界中的第一個爆發(fā)點(diǎn)。

“單一”的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)使地平線的技術(shù)能夠聚焦在“一種”需求上，而汽車智能化需求的爆發(fā)則為從智能／自動駕駛場景出發(fā)，收斂AI任務(wù)范圍，打造更貴、更具針對性的專用型芯片提供了規(guī)模化基礎(chǔ)，使其商業(yè)模型能夠成立，從而吸引投資人和專業(yè)“選手”進(jìn)場。

“GPU這樣的通用芯片對于開發(fā)者非常友好，但不是商業(yè)化競爭的最優(yōu)解，” 一位芯片行業(yè)專家向《電動汽車觀察家》表示：“地平線采用面向特定場景的軟硬結(jié)合方法論來設(shè)計芯片，也就是DSA（Domain Specific Architecture 特定領(lǐng)域架構(gòu)）的芯片，極大提升了芯片的有效算力。”

軟硬解耦，將圖形處理的專用芯片GPU變?yōu)檫m用于大規(guī)模并行計算的通用型芯片，使英偉達(dá)站上AI時代的C位。

而地平線追趕英偉達(dá)的第一步，是軟硬結(jié)合。

地平線在公眾亮相中多次強(qiáng)調(diào)軟硬結(jié)合方法論核心——以終為始：

·    永遠(yuǎn)從系統(tǒng)的視角評價其中每個模塊（從AI模型、工具鏈、開發(fā)工具的全體系出發(fā)，看待芯片上每個細(xì)微空間的排布邏輯和利用效率）；

·    永遠(yuǎn)用未來的預(yù)測來指導(dǎo)當(dāng)下每個選擇（針對自動駕駛AI未來算法演進(jìn)趨勢，指導(dǎo)當(dāng)下的技術(shù)研發(fā)方向和取舍關(guān)系）。

地平線芯片開發(fā)過程中的一個環(huán)節(jié)可以從一個側(cè)面展示軟硬結(jié)合的方法到底如何落地。

地平線有一個AI模型性能分析工具。首先將選取包含了豐富的、代表未來演進(jìn)趨勢的算法模型作為Testing Benchmark（測試基準(zhǔn)）。將其在地平線BPU架構(gòu)的建模工具上進(jìn)行運(yùn)行，測試這架構(gòu)對算法模型的運(yùn)算性能如何，并基于這一測試基準(zhǔn)，探索軟件層面的編譯器、模型量化工具、訓(xùn)練工具應(yīng)該怎么做。

由于芯片從設(shè)計到最終應(yīng)用有著二到三年的”時差“，這樣的工作流程幫助地平線以軟性的算法趨勢指導(dǎo)硬件架構(gòu)設(shè)計，提前“適應(yīng)“未來。

“像地平線已經(jīng)達(dá)到百萬芯片出貨量的征程二代和征程三代芯片里就有比較多的設(shè)計，在2016年、2017年時已經(jīng)考慮到了相關(guān)一些算法的演進(jìn)趨勢。“地平線高級研發(fā)總監(jiān)凌坤表示。

02

征程5對標(biāo)英偉達(dá)車端芯片性能情況

邏輯是一回事，技術(shù)實(shí)現(xiàn)往往是另一回事。地平線能夠拿到英偉達(dá)的客戶根本上還要看數(shù)據(jù)。

單片英偉達(dá)Orin和征程5的算力分別為256TOPS（每秒萬億次計算）和128TOPS，功率為55W和30W，功耗比分別為4．6TOPS／W和4．2TOPS／W。

但如果以自動駕駛AI在兩個平臺上每秒圖像幀率FPS進(jìn)行對比測試時，Orin為1001FPS，只有一半算力的征程5則實(shí)現(xiàn)了1283FPS（Orin數(shù)據(jù)為地平線基于同安培架構(gòu)的英偉達(dá)RTX3090進(jìn)行調(diào)整后測算得出）。“能效上來看，我們（征程5相比Orin）有6倍多的提升?！钡仄骄€BPU算法負(fù)責(zé)人羅恒表示。

在智能／自動駕駛場景，視覺仍是目前最核心的感知路線，也是智能／自動駕駛AI面臨的核心任務(wù)：“我看到的是什么”。因此，對于自動駕駛所有應(yīng)用的計算平臺來說，F(xiàn)PS被認(rèn)為是衡量先進(jìn)算法在計算平臺上運(yùn)行效率的評價標(biāo)準(zhǔn)之一。

2017年發(fā)布自研的FSD芯片時，特斯拉創(chuàng)始人馬斯克便以此前應(yīng)用的英偉達(dá)Drive PX2作比，從算力來看FSD是Drive PX2的3倍，但在執(zhí)行自動駕駛?cè)蝿?wù)時，其FPS是后者的21倍。

GPU的看家本領(lǐng)便是圖像識別。為何GPU發(fā)明者英偉達(dá)的Orin會在測試中表現(xiàn)不及算力只有一半的地平線征程5？部分核心原因在于安培（Ampere）架構(gòu)和貝葉斯（Bayes）架構(gòu)設(shè)計出發(fā)點(diǎn)的差異。

從物理世界來看，芯片架構(gòu)就是在方寸之間（目前主流車規(guī)級量產(chǎn)芯片尺寸40nm－5nm）做文章：如何在有限的空間內(nèi)排布算子、存儲器以及之間的通信線路，不同的計算需求將導(dǎo)致不同的陣列方式。

2．1學(xué)霸英偉達(dá)

數(shù)據(jù)中心場景主要包括高性能計算（HCP）和深度學(xué)習(xí)，以此出發(fā)的芯片架構(gòu)要能夠支持各類AI模型任務(wù)，在限定時間內(nèi)吞吐恒河沙數(shù)般的數(shù)據(jù)量。如同被開了金手指的學(xué)霸，文史哲數(shù)理化通吃，一天能做三萬張卷子。

英偉達(dá)從帕斯卡到安培架構(gòu)都以高拓展性為核心目標(biāo)：

·    支持盡可能多種類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以保證算法的正確率和泛化能力；

·    支持能夠識別廣大數(shù)字范圍的浮點(diǎn)運(yùn)算，以保證巨大的數(shù)據(jù)吞吐量；

·    支持陣列式結(jié)構(gòu)以能夠連接更多的處理單元，以進(jìn)一步加大可計算的數(shù)據(jù)規(guī)模。

落地到硬件技術(shù)上，Tensor core（張量核）和cuda core（下稱CUDA核）并行，以及從INT1到FP64的數(shù)據(jù)精度范圍等一系列革新技術(shù)，都以支持上述目標(biāo)為目的。

2017年，英偉達(dá)Volta架構(gòu)亮相，其以深度學(xué)習(xí)為核心的標(biāo)志便是推出了與CUDA核）并行的張量核）。

張量（Tensor）是一個數(shù)學(xué)概念，指多維數(shù)組，有0－5維，被看作是現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，是數(shù)據(jù)的容器。

在早期以邏輯判斷模型為主的機(jī)器學(xué)習(xí)中，學(xué)習(xí)任務(wù)簡單，學(xué)習(xí)素材可被數(shù)據(jù)化為結(jié)構(gòu)化的二維圖表。

但進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的深度學(xué)習(xí)階段中，AI的任務(wù)不再是找出花束中的藍(lán)色花朵，而是找出圖片庫中的貓。教材變?yōu)榉墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，單一的圖像數(shù)據(jù)就需要三維張量來表示，語音和視頻的維度則更高。

配合多維張量設(shè)計的乘積累加運(yùn)算 Multiply Accumulate（MAC）計算陣列與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的運(yùn)算模式高度匹配，成為AI芯片的核心算子類型。

谷歌2015年推出了張量處理器（Tensor Processing Unit，簡稱TPU）。2017年英偉達(dá)在完全面向深度學(xué)習(xí)的Volta架構(gòu)上增加了MAC陣列，直接命名為“張量核”。

對從事數(shù)據(jù)中心、顯卡和車端等多種業(yè)務(wù)的英偉達(dá)來說，CUDA核和張量核各有用處。

CUDA核在每個GPU時鐘中最多可以執(zhí)行1個單精度乘法累加運(yùn)算，適用于參數(shù)一致的AI模型深度學(xué)習(xí)以及高精度的高性能計算。

但對于AI模型來說，模型參數(shù)的權(quán)重各有不同，如果全部對標(biāo)當(dāng)中的高精度進(jìn)行運(yùn)算，則時間長且內(nèi)存消耗大；而如果都降維到低精度參數(shù)，則輸出的結(jié)果誤差較大。

張量核就可以做到混合精度：每1個GPU時鐘執(zhí)行1個矩陣乘法累加運(yùn)算，輸入矩陣是 FB16，乘法結(jié)果和累加器是FB32矩陣。

混合精度雖然在一定程度上犧牲了訓(xùn)練的精度，但可以減少內(nèi)存的占用，以及縮短模型的訓(xùn)練時間。

在擴(kuò)充適應(yīng)多樣計算需求的算子同時，英偉達(dá)也在不斷擴(kuò)充算子所能支持的浮點(diǎn)精度。

CUDA核在最主流的FP32基礎(chǔ)上，先后增加了對FP64、INT32 的計算能力；張量核則可支持FP16、INT8／INT4／Binary、TF32、 BF16、 FP64等多種數(shù)據(jù)精度的支持。

多樣化到什么程度？

FP64具有完整的15–17位十進(jìn)制數(shù)字精度，多用于醫(yī)學(xué)、軍事等對精度要求極高的科學(xué)計算，通常不用于深度學(xué)習(xí)計算。而TF32甚至成為英偉達(dá)GPU中的新數(shù)學(xué)模式。

2．2偏才地平線

但這些高擴(kuò)展性和豐富性，對自動駕駛AI來說是否是必要的？

2018年，英偉達(dá)發(fā)布了采用Volta架構(gòu)GPU的Soc（系統(tǒng)級芯片）Xavier，可執(zhí)行高級別自動駕駛?cè)蝿?wù)。按照英偉達(dá)的定義，XAVIER是專門為機(jī)器人和邊緣計算而設(shè)計的計算平臺，采用臺積電的12nm工藝。

相比之下，特斯拉FSD采用三星14nm工藝，且算力上Xavier只有FSD的一半。但從面積上，XAVIER卻比FSD要大一些。

背后便是應(yīng)用于云端場景的架構(gòu)，與完全對標(biāo)一個品牌需求的車端架構(gòu)，在芯片布局上的不同。

直觀來看，Xavier集成的Volta GPU，提供了512個CUDA核和64個張量核。相比之下，F(xiàn)SD中負(fù)責(zé)通用浮點(diǎn)計算的GPU面積遠(yuǎn)小于其MAC陣列NPU。

從需求出發(fā)，F(xiàn)SD芯片上只需運(yùn)行特斯拉的自動駕駛AI，因此完全對標(biāo)深度學(xué)習(xí)需求的MAC陣列占據(jù)更多的片上位置。

對Volta GPU來說，端側(cè)以實(shí)時推理為第一要務(wù)的深度學(xué)習(xí)任務(wù)外，還需要考慮云端的訓(xùn)練和高性能計算等更多的任務(wù)，通用性計算與混合精度矩陣計算需求并重，仍需在方寸之間為CUDA核留下不少的位置。

上述芯片專家向《電動汽車觀察家》表示：“相比通用型架構(gòu)，自動駕駛專用架構(gòu)在設(shè)計的時候會充分考慮到目標(biāo)應(yīng)用場景的特色，采用更高效適用的計算核以及組合模式，從而實(shí)現(xiàn)計算效率的提升，更好地滿足目標(biāo)應(yīng)用場景的計算需求?！?/p>

圍繞提升MAC陣列的利用效率，地平線自主研發(fā)的BPU（嵌入式人工智能處理器，Brain Processing Unit，大腦處理器）架構(gòu)采用大規(guī)模異構(gòu)計算、高靈活大并發(fā)數(shù)據(jù)橋和脈動張量計算核三大核心技術(shù)打造適應(yīng)端側(cè)自動駕駛需求的矩陣運(yùn)算。

“英偉達(dá)和地平線的MAC陣列在具體的設(shè)計上有不少差異。“羅恒向《電動汽車觀察家》表示，”從外部結(jié)果來看，貝葉斯主要面向batchsize＝1、DDR節(jié)省和對使用depthwise的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，契合自動駕駛場景特征和高能效比?！?/p>

batchsize是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一次批量處理的樣本數(shù)目。一次批處理的樣本數(shù)目越多，那么就有潛在的更多并行計算／加速的可能。在云端場景下，有海量的數(shù)據(jù)需要處理，GPU以及其他一些云端AI芯片在架構(gòu)設(shè)計上就會充分考慮batchsize大（一次批處理樣本多）的特性來設(shè)計，從而提高硬件效率。

自動駕駛和其他一些端側(cè)場景，數(shù)據(jù)上按固定的時間依次到達(dá)的，比如攝像頭的幀率是30FPS，那么相當(dāng)于每隔33ms就會有一張圖達(dá)到，這時候就需要立即處理，盡早搞明白周圍的狀況而對車輛做出必要的控制。

本質(zhì)上，自動駕駛面臨的就是一個batchsize＝1的問題（來一張圖就要馬上處理，而不能多等幾張圖一起處理），特斯拉的FSD chip發(fā)布會也強(qiáng)調(diào)了其架構(gòu)設(shè)計面向batchsize＝1優(yōu)化。

DDR指雙倍速率同步動態(tài)隨機(jī)存儲器，是內(nèi)存的其中一種。在云端，由于可以將大量的存儲單元相連，內(nèi)存可被無限擴(kuò)大；

但在端側(cè)，內(nèi)存受芯片面積和計算單元“爭奪”的雙重限制變得有限又昂貴，而且自動駕駛一方面產(chǎn)生巨大數(shù)據(jù)量，一方面又不能因內(nèi)存不足而“卡住”。因此通過硬件的設(shè)計排布和軟件的指令調(diào)度，有效提升內(nèi)存中數(shù)據(jù)的重復(fù)使用率，節(jié)省內(nèi)存，確保始終有內(nèi)存空間推動計算執(zhí)行下去便非常重要。

depthwise是卷積算子的一種特殊形式，使用其搭建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有最高的算法效率（達(dá)到同樣的算法精度，所需計算量更少）。目前最強(qiáng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是由大量的depthwise卷積構(gòu)成的。比如，最新?lián)魯×薙win transformer的ConvNeXt。

在針對自動駕駛場景進(jìn)一步優(yōu)化自己的MAC陣列同時，地平線還開發(fā)了與英偉達(dá)CUDA核類似的向量加速單元。

“我們這一代的向量加速單元是一個非常高效、相對簡單的（不支持浮點(diǎn)計算）面向向量（vector）的加速單元?！绷_恒向《電動汽車觀察家》表示，“這樣一個相對簡單的向量加速單元的好處是功耗、面積上的經(jīng)濟(jì)。下一代貝葉斯我們會進(jìn)一步加強(qiáng)這個單元?！?/p>

減少數(shù)據(jù)的吞吐量某種意義上意味著算力，以換取功耗和芯片面積上的經(jīng)濟(jì)。做出算力和經(jīng)濟(jì)性之間的取舍決策，必須是對自動駕駛場景和算法的深刻理解。

技術(shù)革新背后，是地平線BPU三代架構(gòu)以滿足端側(cè)自動駕駛的加速需求為核心方向的不斷演進(jìn)。

其一：三代架構(gòu)持續(xù)優(yōu)化BPU IP的性能、面積、功耗，在性能／算力大幅提升的過程中，保證了所需DDR帶寬只是溫和的增加。

征程5（使用貝葉斯BPU）相對征程3（使用BPU伯努利2．0）FPS提升10～25倍（不同典型模型），帶寬增加不到2倍，仍然有被動散熱方案。

其二：對性能、面積、功耗和可編程性更好地折中考慮。

BPU伯努利1．0、2．0主要以硬核方式（有限的可編程性）支持常見性能有需求的算子；BPU貝葉斯更加系統(tǒng)、全面地考慮了性能和可編程性方面的需求，增加了靈活的、可編程的向量加速單元，但也包含了一些特定目標(biāo)（如，Warping、Pooling、Resize等）的硬核加速單元。結(jié)果是，BPU貝葉斯更加通用，開發(fā)新的算子更為簡單。

征程5目前在Swin（機(jī)器視覺最有代表的Transformer）上的FPS已經(jīng)為Xavier的3倍。

“BPU伯努利1．0、2．0到貝葉斯三代架構(gòu)都是以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速為核心展開的，也是業(yè)界極少數(shù)持續(xù)保持depthwise convolution（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三十年來計算架構(gòu)最大的算法改進(jìn)）高效的加速器。”羅恒向《電動汽車觀察家》表示。

對智能／自動駕駛所需算法的持續(xù)追蹤、設(shè)計自身的軟件算法，使地平線對車用領(lǐng)域未來的軟件算法架構(gòu)有清晰、聚焦的判斷。而且，單一業(yè)務(wù)的地平線，無需像英偉達(dá)一樣考慮多種業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的技術(shù)方向和性能需求。

“輕裝上陣”賦予了地平線追趕英偉達(dá)的速度。

征程3推出一年多之后，地平線就推出了全新架構(gòu)的征程5。相比之下，英偉達(dá)Xavier到Orin－X花了三年的時間。

03

生態(tài)：構(gòu)建自己的王牌

針對自動駕駛場景算法和需求專門設(shè)計的專用芯片實(shí)現(xiàn)在效率上的更高效只是地平線追趕英偉達(dá)的第一步。更難的是構(gòu)建地平線自己好用的軟件體系，以及能支撐持續(xù)演進(jìn)迭代的用戶生態(tài)——這正是英偉達(dá)的王牌所在。

“歷史上，英偉達(dá)正是靠工具鏈登上了AI王座，并建立了強(qiáng)大的生態(tài)護(hù)城河?！钡仄骄€生態(tài)發(fā)展與戰(zhàn)略規(guī)劃副總裁李星宇向《電動汽車觀察家》表示，“地平線在成立之初就建立了工具鏈團(tuán)隊，那個時候我們有一種直覺，未來工具鏈將成為我們與合作伙伴協(xié)同創(chuàng)新的基礎(chǔ)。

同時，整個行業(yè)正在演進(jìn)到數(shù)據(jù)驅(qū)動的軟件2．0時代，地平線也提供端上的開發(fā)工具、以及在云端的訓(xùn)練，包括數(shù)據(jù)管理以及仿真平臺等工具（AIDI 艾迪），與天工開物形成完整的開發(fā)平臺，加速面向智能駕駛、智能交互、車內(nèi)娛樂應(yīng)用等各種各樣的解決方案開發(fā)?！?/p>

3．1天工開物“追“CUDA

如今，英偉達(dá)GPU成為云端人工智能加速的主流解決方案。究其原因，并非英特爾、高通、ARM等芯片公司的算力不夠，而是在軟件方案上缺乏如CUDA一般完整的編程工具鏈。

構(gòu)建完整、完善、好用的編程工具鏈需要長時間和海量的資金投入和技術(shù)積累，而英偉達(dá)CUDA搶跑了十多年的時間。

早在2006年問世之初，英偉達(dá)就開始對CUDA系統(tǒng)在AI領(lǐng)域進(jìn)行大力投入和推廣。一方面在年營業(yè)額只有30億美元的情況下，每年投入5億美元的研發(fā)經(jīng)費(fèi)更新維護(hù)CUDA；另一方面，為當(dāng)時美國大學(xué)及科研機(jī)構(gòu)免費(fèi)提供CUDA系統(tǒng)的使用，使其迅速在AI及通用計算領(lǐng)域開花結(jié)果。

作為后來者，地平線的天工開物目前顯然無法在完整性上與英偉達(dá)CUDA體系相比，不過在針對AI和端側(cè)需求，天工開物已有不少亮眼的表現(xiàn)。

“地平線的工具鏈，尤其是其中的模型轉(zhuǎn)換工具和編譯器，可以自動完成對模型的量化和編譯優(yōu)化，通過自動化通用的算法，將模型快速部署在芯片上， 運(yùn)行效率高，精度損失小?！绷_恒向《電動汽車觀察家》表示。

AI模型不僅要在云端完成訓(xùn)練，能夠輸出高精度的結(jié)果，還需要被量化以部署應(yīng)用。

所謂模型量化是將浮點(diǎn)存儲（運(yùn)算）轉(zhuǎn)換為整型存儲（運(yùn)算）的模型壓縮技術(shù)。

模型在訓(xùn)練過程中會使用浮點(diǎn)，AI芯片在推理時為了面積功耗的節(jié)省通常使用8bit整型數(shù)計算。這樣浮點(diǎn)訓(xùn)練的模型需要進(jìn)行量化，轉(zhuǎn)換到8bit整型來計算。

量化，可使模型在運(yùn)行時存儲開銷和帶寬需求更少、更快的計算速度、更低的能耗與占用面積，得以部署到限制更多，對速度要求更快的端側(cè)。

但在量化過程中會產(chǎn)生數(shù)據(jù)溢出和精度不足舍入錯誤。

對此，2017年，與張量核一道，英偉達(dá)推出了量化工具TensorRT，實(shí)現(xiàn)從模型獲得，到模型優(yōu)化與編譯，再到部署的全過程。地平線天工開物也有類似的量化工具，而且對比測試中，地平線對輕量化／小型化AI模型的量化精度，要好于英偉達(dá)的TensorRT。

因?yàn)門ensorRT要覆蓋云端、端側(cè)等多個場景下的模型量化，而天工開物則針對性更適宜部署在端側(cè)的模型——采用適用于視覺識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

從2012年到2017年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過了快速發(fā)展，識別精度已經(jīng)非常高，但“體積”也非常大。2018年，AI模型訓(xùn)練的工作量相比五年前增長了30萬倍，研究機(jī)構(gòu)使用的模型參數(shù)已達(dá)到萬億級。

大模型帶來高性能的同時，也導(dǎo)致在云端效率低、評估成本高，在端側(cè)難以部署的問題。于是，業(yè)界開始尋求在同樣的精度下做“減法”：

其一，對訓(xùn)練好的復(fù)雜模型通過知識蒸餾、通道剪枝、低比特量化（浮點(diǎn)計算轉(zhuǎn)成低比特定點(diǎn)計算）等手段對模型進(jìn)行壓縮，降低參數(shù)量和計算量。

英偉達(dá)2019年發(fā)布的安培架構(gòu)中的一大提升便是張量核增加了對模型部分參數(shù)為0時的稀疏矩陣計算的支持。

其二：深度可分離卷積／深層卷積（depthwise separable convolution）代替普通的卷積，形成小規(guī)模／輕量化模型，如SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet等。

但小模型在量化的過程中會出現(xiàn)精度損失的問題。對此，地平線在2017年便就設(shè)計出了量化訓(xùn)練算法以解決Depthwise模型精度損失的問題，并申請了專利。而直到2019年，谷歌才推出相應(yīng)的量化算法。

而且基于對算法的持續(xù)追蹤，地平線已經(jīng)標(biāo)定出了一個潛在的“終極答案”——2019年“減法”模型的集大成者EfficientNet。地平線認(rèn)為其標(biāo)志著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演進(jìn)暫時進(jìn)入一個平緩發(fā)展的階段。

EfficientNet能夠很好的平衡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度、寬度和分辨率這三個核心維度，通過一組固定的縮放系數(shù)統(tǒng)一縮放這三個維度。

地平線對征程5和Xavier、Orin（估算）的FPS測試便是以EfficientNet為測試模型。在上述測試中，地平線較之英偉達(dá)量化精度更高的模型也是MobileNet、EfficientNet這樣的輕型／小型模型。

目前，地平線在工具鏈方面已經(jīng)支持了100多家的客戶。

3．2艾迪“追”Drive

除了與芯片高度結(jié)合的工具鏈，另一大軟件體系的競爭是在與車用高度結(jié)合的開發(fā)工具方面。

2017年自Xavier芯片開始正式進(jìn)入智能／自動駕駛端側(cè)場景之后，英偉達(dá)立刻開始著手完善加強(qiáng)端到端的自動駕駛和車用功能解決方案：Drive系列。

在英偉達(dá)統(tǒng)一的計算架構(gòu)（Xavier／Orin／Atlan）之上，建立了自動駕駛家開發(fā)平臺Drive Hyperion，自動駕駛模塊化軟件棧Drive SDK，仿真平臺Drive Sim，和深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺Drive DGX四個產(chǎn)品。

汽車客戶可在DGX上進(jìn)行自動駕駛感知、規(guī)劃、控制的模型訓(xùn)練和優(yōu)化；在Sim的虛擬仿真環(huán)境中模型和算法的驗(yàn)證；在Drive SDK的“軟件貨架”中挑選適合自己的軟件“組裝”功能和應(yīng)用；并利用Hyperion進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和驗(yàn)證開發(fā)。

Drive SDK包含中OS基礎(chǔ)軟件平臺、和向開發(fā)者開放的works中間件、AV ／IX自動駕駛／智能座艙軟件棧。

開發(fā)者可對調(diào)用、組合、開發(fā)抽象封裝在DriveWorks中的攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、GPS和IMU等傳感器功能，針對自動駕駛的典型使用場景和Corner Case場景開發(fā)了多種豐富的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建計算密集型算法進(jìn)行物體檢測、地圖定位和路徑規(guī)劃。

而基于Drive AV／IX提供的基礎(chǔ)應(yīng)用功能，開發(fā)者可拆解、組合出符合自身的新功能和產(chǎn)品能力。

與英偉達(dá)Drive相對的是地平線艾迪AI軟件產(chǎn)品開發(fā)及迭代一站式工具平臺。其能夠?yàn)橹悄芷嘇I開發(fā)者提供海量數(shù)據(jù)存儲、處理能力，半自動化／自動化標(biāo)注能力，大規(guī)模分布式訓(xùn)練及模型管理能力和自動化分析、處理產(chǎn)品問題等能力。

值得注意的是，艾迪不僅面向地平線的芯片，還可對接其它芯片，差別只在模型部署階段有所不同。

“開發(fā)者圍繞關(guān)鍵場景的問題挖掘，模型迭代全流程的自動化，可以大幅改善算法的研發(fā)效率，而且可以開放的對接到各類的終端上面。通過這種方式，大大提升了算法研發(fā)人員的研發(fā)效率?！钡仄骄€高級研發(fā)總監(jiān)凌坤表示。

3．3開放構(gòu)建地平線生態(tài)

在硬件高度服務(wù)于軟件，開發(fā)模式從過去的人工定義變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動的軟件2．0時代。軟件體系是地平線最難追上英偉達(dá)的部分，卻也是要真正追上英偉達(dá)的必經(jīng)之路。

體量小、起步晚、還造著更貴、受眾更窄的專用型AI芯片，地平線要如何在講究生態(tài)體系建設(shè)的軟件領(lǐng)域追趕英偉達(dá)？

答案是比開放的英偉達(dá)更開放。

一方面是覆蓋更廣泛的市場區(qū)間。

地平線的芯片產(chǎn)品體系覆蓋從L2級到L4級的智能／自動駕駛需求。征程2主要適配面向L2級的輔助駕駛領(lǐng)域，征程3可適配面向L2＋的高速領(lǐng)航輔助駕駛，征程5可適配更具挑戰(zhàn)的復(fù)雜城區(qū)輔助駕駛。

而目前，英偉達(dá)Xavier／Orin的落地大多是從高端車型的高速領(lǐng)航輔助駕駛開始，并且以城區(qū)駕駛輔助為短期目標(biāo)的。

由此，雙方芯片的上車規(guī)模便產(chǎn)生了相當(dāng)?shù)牟罹唷?/p>

截止目前，已公布搭載地平線征程芯片的有長安UNI－T／K／V、奇瑞螞蟻、廣汽埃安AION Y、2021款理想ONE、哪吒U·智等15款車型以上，當(dāng)中不乏月銷過萬的爆款車型?；诖?，地平線征程芯片出貨量已突破100萬片，與超過20家車企簽下了超過60款車型前裝量產(chǎn)項目定點(diǎn)。

相比之下，主力搭載英偉達(dá)Xavier的小鵬相關(guān)車型累計銷售12萬輛左右。

更多出貨量意味著更多的真實(shí)場景數(shù)據(jù)和應(yīng)用需求，這是軟件系統(tǒng)體系不斷提升完善的根本“原料”?！拔覀儼芽蛻艨吹降膯栴}、想法，在發(fā)揮創(chuàng)造性上面遇到的阻礙，反過來幫助我們改進(jìn)和提升天工開物工具鏈，這套千錘百煉的工具鏈就可以更好的提升效率。”凌坤表示。

另一方面，則是集眾人之力，加大開放深度和廣度。

“地平線提供了一種新的合作范式，就是極致的開放與共創(chuàng)，我們努力做的是與上下游的合作伙伴打造一個生態(tài)合作的熱帶雨林。我們相信：一個公司的價值在于他在創(chuàng)新生態(tài)里是否被需要。”李星宇向《電動汽車觀察家》表示。

英偉達(dá)基于自身的GPU開發(fā)出系統(tǒng)級芯片（SOC），并與CUDA操作系統(tǒng)強(qiáng)綁定，業(yè)界在此基礎(chǔ)上開發(fā)自動駕駛的軟硬件系統(tǒng)。

地平線則在開發(fā)完成BPU和其上的SOC之后，將底層軟件通過開源OS協(xié)同開放的模式與整車企業(yè)共享，使開發(fā)者能夠深入操作系統(tǒng)底層，高效地調(diào)用操作系統(tǒng)之下地各種資源。

地平線在去年發(fā)出倡議，結(jié)合征程5芯片，為智能汽車去打造一個開放、開源、行業(yè)廣泛參與的操作系統(tǒng)——TogetherOS。目前為止，地平線已與長安、長城等多家國內(nèi)主機(jī)廠開始聯(lián)合開發(fā)。

今年，地平線創(chuàng)始人余凱又宣布不僅僅是開源OS，地平線將向部分整車廠開放BPU IP授權(quán)。就此，地平線形成三類開放共贏的商業(yè)模式：

·    一是提供BPU和SoC級別征程芯片以及操作系統(tǒng)OS，幫助車企完成自動駕駛軟硬件系統(tǒng)開發(fā)；

·    二是提供BPU和SoC級別芯片，整車廠采用自研操作系統(tǒng)開發(fā)自動駕駛軟硬件系統(tǒng)；

·    三是提供BPU IP，支持車企實(shí)現(xiàn)SoC自研并采用自研操作系統(tǒng)和自動駕駛軟硬件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)整車開發(fā)。

在此模式下，整車開發(fā)將實(shí)現(xiàn)從芯片到操作系統(tǒng)、再到自動駕駛的軟硬件系統(tǒng)的高度協(xié)同，極大提升迭代速度。

作為AI芯片和軟件工具的提供商，底層開發(fā)程度越高，意味著基于車企越多的自主性，由此推動其實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和功能的快速迭代——這正是當(dāng)前智能汽車競爭的核心指標(biāo)。由此無疑將為地平線吸引來更多的客戶和合作方。

這是機(jī)會，但也是成本。開放度越高，也意味著開放者為應(yīng)用者要提供的適配資源和成本更高。

如Mobiveil首席執(zhí)行官Ravi Thummarukudy所說：“要將IP提供給市場需要成本，一旦客戶取得授權(quán)并開始將之整合到SoC，為該IP提供支持就會成為經(jīng)常性支出?！?/p>

不只是IP，僅僅在征程5的上車過程中，地平線為客戶提供的配套適配服務(wù)的深度和周到程度，就是英偉達(dá)這樣的外資跨國多業(yè)務(wù)企業(yè)無法實(shí)現(xiàn)的。

從推出CUDA算起，英偉達(dá)在AI領(lǐng)域已布局16年之久，更是在2015年便開始與特斯拉這樣的智能汽車領(lǐng)軍企業(yè)開始合作，其技術(shù)壁壘之高，生態(tài)護(hù)城河之廣，都可以想象。

如今，中國已經(jīng)成為全球智能汽車的角斗場。很幸運(yùn)，地平線以中國市場為起點(diǎn)，開始這場艱苦卓絕的追趕。

地平線軟硬結(jié)合的技術(shù)路線＋共創(chuàng)開放的商業(yè)模式，能否在多年之后創(chuàng)造出以小勝大，以弱勝強(qiáng)的“逆襲“故事，只待時間給出答案。