GPU 驱动下的自动驾驶变革

人们开始认识 NVIDIA（英伟达）这个企业，是因为他们创立了 GPU 这个概念并一直在这个领域内统治至今。不过，最近几年，这家企业却在自动驾驶领域做得风生水起。过去的 2016 年中，他们发布了 Drive PX2 核心，获得加州无人驾驶路试牌照，并和众多其他公司达成了自动驾驶相关的合作。

NVIDIA 的 CEO 老黄将在本次 CES 期间演讲，并发布最新的产品和技术，感兴趣的朋友文末有视频直播链接。

GPU 与自动驾驶的联系

NVIDIA 在自动驾驶领域的成就正是得益于他们在 GPU 领域内的深耕。大多数人对 GPU 应用的了解都是在游戏领域。其实，在自动驾驶环境中，GPU 的优势也十分明显。

与 CPU 一样，GPU 的功能主要也是完成计算任务。两者的不同点在于，CPU 的核心数量只有几个（一般不超过两位数），每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并辅助很多复杂的计算分支。而 GPU 的运算核心数量则可以多达上百个（被称为流处理器），每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单。

这样的架构差别使得 CPU 更擅于计算复杂繁琐的大型计算任务，而 GPU 则可以高效的同时处理大量的简单计算任务。如果把 CPU 和 GPU 想成是一个出色的建筑团队，那么 CPU 就是可以定义结构并完成复杂计算的总设计师。而 GPU 则是负责完成各个细节建筑任务的工匠团队。

在驾驶环境中，司机除了操作车辆之外，还需要同时做出大量的判断——既要实时观察路面上正在发生的各种情况，又要判断自己在整个路线当中的方位。重复完成这种大量且相对比较简单的计算判断任务，正是 GPU 的专长。用 GPU 作为自动驾驶系统的核心大脑，也就变得顺理成章了。

NVIDIA 在 CES 2016 上发布的 Drive PX2 就是这样一台「自动驾驶超级电脑」。它同时搭载了两颗 CPU 和两颗 GPU，在浮点运算性能上，相当于 150 台 Macbook Pro，可以处理 12 部 200 万像素摄像头（60fps）的数据。

除 PX2 之外，NVIDIA 还发布了端到端的深度学习系统，能够将 PX 2 与云端 NVIDIA DIGITS 链接，上传驾驶数据，并通过深度学习平台 NVIDIA DRIVENET，进一步提升所有使用 NVIDIA 自动驾驶平台的自动驾驶精度。关于这套系统的具体原理，可以参考我们之前的 文章

众多的合作伙伴

有了强力的自动驾驶大脑，完善的深度学习体系，再加上加州无人驾驶路试牌照。NVIDIA 在自动驾驶领域的地位已经越来越重要。在这一年中，NVIDIA 在汽车领域内达成的众多合作也很好的印证了这一点：

1. 主机厂：

一向在自动驾驶领域十分激进的特斯拉今年就宣布，在其 Model S、Model X 以及 Model 3 车型的全新 AutoPilot 自动驾驶系统都将配备 NVIDIA DRIVE PX 2。此外，福特、宝马、奔驰、大众（奥迪）等汽车厂商也都开始测试并使用 NVIDIA 的自动驾驶技术。

2. 地图商：

TomTom 的 RoadDNA 技术也被应用在了 Drive PX2 上面。这套系统可以通过车辆上的传感器及摄像头实时捕捉道路两侧的 3D 数据，并于已有的数据库进行对比，从而让行车电脑即使在告诉行驶中，也能够确认自己在整个路线当中所在的位置。

3. 深度学习及人工智能：

百度是 NVIDIA 最重要的合作伙伴之一。因为这两家公司的合作不只是在驾驶环境下的深度学习平台建设上，还包括了云端平台，地图技术，语音及图像识别等等方面。除去百度这样的互联网巨头之外，自动驾驶软件公司如 AIMotive 也会使用 NVIDIA 的硬件产品。

在即将开始的美国 CES 2017 上，NVIDIA 将进一步展示他们与这些合作伙伴的合作成果。此外，NVIDIA 的 CEO 老黄也将在 CES 期间演讲，并发布最新的产品和黑科技，更有其自动驾驶车量 BB8 的体验。

在北京时间 1 月 5 日上午 10:30-11:30，GeekCar 将在美国拉斯维加斯现场直播 NVIDIA CEO 老黄的发布会，届时请大家关注 GeekCar 在网易以及映客的直播间：

NVIDIA 直播间：http://www.nvidia.cn/object/ces-2017-cn.html

网易：http://c.m.163.com/news/l/104234.html

映客号：279053721

我们也会在 CES 上进一步体验最新的自动驾驶技术，请大家持续关注我们后面的报道！

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