【CES 观察】真·老黄汽车核弹，NVIDIA 已经在无人驾驶上先下一城
核弹教主黄仁勋出现在 CES 2016 上，但这次发布的重点产品并不是显卡，而是全新的汽车核弹——NVIDIA DRIVE PX 2。
一年前的 CES 2015 上，NVIDIA 正式发布了 “NVIDIA DRIVE” 汽车电脑，具体产品分为 PX 和 CX 两个系列。前者主要应用于自动驾驶，后者则是用于打造数字座舱系统。
这次的 NVIDIA DRIVE PX 2 可谓是上一代的超级升级版，首先还是来围观一下参数和规格：
- 12 核 CPU（肯定是 ARM 架构）
- Pascal GPU（Pascal 架构比 NVIDIA 目前消费级使用的 Maxwell 架构更先进）
- 8 TFLOPS（单浮点运算能力）
- 24 DL TOPS（深度学习运算能力）
- 16nm 制程
- 250W 功耗
- 水冷设计
硬件细节分析及预测
在发布会的现场，黄仁勋对性能做出了进一步的说明：“这是世界第一台车载的人工智能超级计算机。”
没错，就是这么丧心病狂，现场的展示图中我们能够清晰的看到 NVIDIA DRIVE PX 2 实际上是由 2 颗 CPU 外加 2 颗 GPU 组成。
2 颗 CPU 直接设置在 PCB 上，一共包含 8 个 A57 和 4 个丹佛（NVIDIA 自己研制的 64 位 ARM 处理器），都是性能强耗电大的主。总耗电 250W，也只有汽车这样的平台能够承受，难怪要水冷加成。
性能这么强，自然要拿个冤大头来比比，NVIDIA Drive PX 2 直接选了 Macbook Pro 作为对手，最终得出的结论是前者是后者性能的 150 倍。
GPU 则以子板的形式设置在 PCB 背部，与传统移动平台的 MXM 规格比较相似。参考上一代 PX 采用的 Tegra K1 核心，相信老黄口中的 “4 GPU” 应该将集成在 CPU 中的 GPU 也算了进去。
光看性能其实用处并不大，一些细节更加值得我们关注：所有芯片都采用了 16nm FinFET 工艺，证明来自台积电的代工，这也是 NVIDIA 正式确认采用 16nm 新制程的第一款产品；然后就是全新的 Pascal 架构，直接跳过老本行显卡在汽车平台发布。
从这些小细节，我们就能够看出 NVIDIA 投入的技术研发能力以及精力。也让我们不得不去思考一个问题：“这样的豪赌对于 NVIDIA 来说究竟意味着什么？”
为什么 NVIDIA 会选择豪赌？
想要分析这一点，我们也许需要回想一下 NVIDIA 在移动处理器上这些年曾经有过的尝试。Tegra 系列虽然性能强劲但是功耗问题迟迟不能解决，只有少数平板采用。但与此同时 GPU 上的技术优势让 NVIDIA 在显卡市场不断攻城略地。
而人工驾驶的出现就让 NVIDIA 看到了发挥自己全部实力的曙光。就像黄仁勋在发布会上所说的那样：
“无人驾驶汽车需要三样东西：软件，超级计算机和深度学习。”
在 Google 为代表的无人驾驶汽车先行者的不断试验下，相应的环境、交通法规、应急处理等算法技术已经走向成熟。虽然他们采用什么硬件我们不得而知，但是有一点我们基本可以确认，它们能做到的，PX 2 肯定也能够做到。
而 GPU 的先天优势也在这一刻表现出来，尤其是在图像分析，AI 算法运行方面。本身就是并行运算的 GPU 能够最大程度的模仿神经元架构，让汽车能够应付路面需要分析的各种信息。
而且 NVIDIA 选择了能够处理的基础上更进一步，通过网络构建一个处理和学习传感器信息的闭环。在利用车载以及专业服务器硬件资源进行深度学习之后，利用成果反过来提升车载的软件算法。
这也是目前只有 NVIDIA 才能做到的：因为 CPU 性能比 NVIDIA 强的 GPU 部分不如它；而 GPU 部分能够比肩 NVIDIA 的暂时还没有这方面的打算。
有了 Tesla 之前采用 NVIDIA DRIVE CX，以及 NVIDIA 一直以来与其他汽车厂商的紧密合作背书，NVIDIA DRIVE PX 2 已经有了成为未来无人驾驶汽车通用硬件平台的充足理由。
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无人机：
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手机：
可穿戴：
汽车：
题图来自 NVIDIA 提供
插图来自 NVIDIA 提供、Theverge
