作者 / 華衛
一夜之間，曾是業界算力最高的智慧汽車晶片Atlan被「淘汰」了，原本規劃好的量產時間線也被直接佔用。
9月20日，英偉達在2022秋季GTC大會上推出了新一代自動駕駛計算晶片Drive Thor。該公司聲稱，Thor單顆晶片算力在2000TOPS，吞吐量是Atlan的兩倍，交付效能也是Atlan的兩倍以上。
「今天，高階駕駛輔助、泊車、駕駛員監控、攝像鏡、數字儀表盤和資訊娛樂等系統都分佈在汽車中的不同計算機中。在2025年，這些功能將不再是獨立的計算機，Thor將把這些功能整合到一個系統架構中，從而降低了總體的系統成本。」英偉達汽車副總裁丹尼·夏皮羅（Danny Shapiro）進一步補充道。
也就是說，除超高的算力外，Thor還具有高度的整合性，幾乎滿足了所有汽車智慧化功能的計算需求。據悉，Thor將於2025年上車量產，而吉利旗下的極氪將是全球第一個為旗下車型配備Thor的品牌。
一顆晶片「統治」汽車？
英偉達創始人兼執行長黃仁勳 (Jensen Huang) 表示，「加速運算與 AI 的發展正以光速進步，而Thor 是集中式計算機的超級英雄，其具有快如閃電的運算效能，能在車輛上提供可持續升級、安全有保障的、由軟體定義的超級計算機。」
據介紹，Thor達到這樣的效能，得益於其對CPU（Grace）、GPU（Ada Lovelace）和Hopper（處理 Transformer模型引擎）進行了升級。其中，Hopper提供了令人驚歎的Transformer引擎和Vision Transformer的快速變革，而Ada是英偉達基於4nm工藝打造的最新GPU產品。
支援多域計算
Thor能夠被配置為多種模式，可以將其 2000 TOPS 和 2000 TFLOPs 全部用於自動駕駛工作流，也可以將其配置為一部分用於駕駛艙AI和資訊娛樂，一部分用於輔助駕駛。
這是因為Thor支援多域計算，可以為自動駕駛和車載資訊娛樂等功能劃分任務區間，允許其各自獨立執行，並同時進行具有高度時效性的運算作業。
Thor的這種多計算域隔離能力，使併發的時間關鍵型程序得以不間斷執行。也就是說，車輛在一臺計算機上可以同時執行 Linux、QNX 和 Android。
通常，車輛各處分佈著數十個電氣控制單元，分別為各個功能提供動力。藉助Thor，汽車製造商可以在單個片上系統整合多種功能，從而簡化了車輛設計開發，不僅降低成本，還減少電纜、減輕車身重量。
而且，Thor可以讓所有的車輛顯示器、感測器等都連線到單一晶片上，以簡化汽車製造商的複雜供應鏈。
提升深度神經網路精度
除原始效能之外，Thor在深度神經網路精度方面也有了提升。
Thor是第一個整合Transformer引擎的AV平臺，這是NVIDIA GPU Tensor Core的一個新元件，能將影片資料處理為單個感知幀，使計算平臺能夠隨著時間的推移處理更多資料。
藉助該引擎，Thor可以將深度神經網路的推理性提高多達9倍，這對支援自動駕駛相關的大量複雜AI工作負載至關重要。
Thor 的另一個優勢是 8 位浮點 (FP8) 精度。通常情況下，當資料型別從32位浮點數轉換為8位整數時，深度神經網路的準確性會下降。Thor 具有 2000 TOPS的 FP8 精度，使得這種過渡得以簡化，開發人員可以在不犧牲精度的情況下轉換資料型別。
此外，Thor使用了升級後的ARM Poseidon AE核心，成為業內效能最高的處理器之一。
「二芯合一」互連技術
Thor還採用了英偉達最新推出的NVLink-C2C晶片互連技術，該技術可以使兩個連線起來的Thor晶片成為執行單個作業系統的單片平臺。
其主要優勢在於它能夠以最小的算力開銷完成跨鏈路共享、排程和分配工作，這為汽車製造商提供了更多計算空間和靈活性來構建軟體定義的車輛，這些車輛可以透過安全的無線軟體更新持續升級。
「為最高階功能安全設計」
談及自動駕駛的安全性方面，英偉達聲稱，其在安全系統和流程上的研發投入已超過1.5萬人工年，並對500萬行程式碼進行了安全評估，而Thor是他們「專為最高階別的功能安全所設計的」。
據瞭解，Thor SoC和AGX 板的開發均符合ISO 26262 標準，其軟體堆疊的設計也符合 ISO 26262 和 ASPICE 標準。此外，Thor SoC和軟體的設計和生產符合 ISO 21434 標準，這為遵守UNECE第155號法規等監管安全提供了途徑。
極氪將首發搭載
極氪是第一個為Thor「舉手」的人。夏皮羅表示，從2025年開始，極氪將使用該晶片生產下一代汽車。
那麼，受到美國晶片禁令限制的英偉達，能如期向中國客戶交付Thor嗎?
今年9月初，美國政府對俄羅斯和中國（包括中國香港）實施了先進人工智慧晶片的出口限制令，其中涉及英偉達用於加快機器學習任務的H100和A100 AI晶片以及AMD的MI250AI晶片。
此前，科技領域分析師Daniel Zlatev就表示，美國禁止英偉達和AMD出口人工智慧晶片，可能會間接影響到中國蓬勃發展的電動汽車行業。
對此，夏皮羅表示，汽車客戶不會受到英偉達高階資料中心產品限制的影響，該公司正與中國客戶和美國政府合作，旨在「提出不同的替代方案，不受相同許可證要求的約束。」
自動駕駛汽車模擬能力再進步
此次，黃仁勳還介紹了他們面向自動駕駛汽車開發與部署的端到端平臺NVIDIA Drive。在開發方面，Drive包含Replicator 合成資料生成、Drive Sim和Drive Map；在部署方面，該平臺包含全棧駕駛和車內 AI 應用、AI 計算機和 Hyperion 自動駕駛汽車參考架構。
據悉，Drive平臺更新了一系列新功能，涉及Drive Sim、Replicator 合成資料生成、AI模型改進、Drive Map 自動駕駛車隊地圖構建、城市和高速公路駕駛及停車等方面。
大會上，黃仁勳主要講解的是Drive Sim的兩項新功能。
一是AI工作流Neural Reconstruction Engine，它可以根據記錄的感測器資料構建3D場景，在3D場景匯入Drive Sim後，透過人工建立或AI生成的內容對其進行增強。而且，這個從影片到3D幾何圖形的工作流可以在NVIDIA OVX系統上執行，能夠在全球範圍內建立模擬場景。
二是硬體在環，該功能使整個車載軟體棧可以在AI工廠執行，還可以模擬車內環境。未來的汽車不僅有簡單的儀表板，還有將數字設計與物理設計相結合的環繞螢幕，汽車工程師、軟體工程師和電子工程師可以透過Drive Sim展開協作，同時執行所有的實際計算機與軟體棧。
英偉達稱，「DRIVE Sim將會成為工程師的虛擬設計工作室。」
據瞭解，DRIVE Sim是英偉達基於Omniverse構建的模擬工具，而Omniverse是英偉達提出的虛擬世界模擬引擎。此次活動中，英偉達還宣佈推出Omniverse Cloud，用於構建和運營車輛設計等工業元宇宙應用。
參考：
https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-unveils-drive-thor-centralized-car-computer-unifying-cluster-infotainment-automated-driving-and-parking-in-a-single-cost-saving-system
https://blogs.nvidia.com/blog/2022/09/20/drive-thor/
https://venturebeat.com/ai/could-nvidias-thor-chip-rule-automotive-ai/
https://benchlife.info/nvidia-drive-thor/