特斯拉首席设计师150页PPT详解其全自动驾驶芯片

2019 年 5 月 1 日 智能交通技术

一周前的特斯拉自动驾驶开放日上,特斯拉推出了基于自研芯片 ASIC 的全自动驾驶计算机(FSD),而当时马斯克怼天怼地对空气的言论,比如彻底否定激光雷达在自动驾驶领域的前景,激起了更多话题。关于 FSD,可参见文章:特斯拉完全自动驾驶FSD芯片特点


FSD 芯片首席设计师班农丕 (Pete Bannon) 对芯片特性进行了介绍,我们将特斯拉自动驾驶开放日上播放的 PPT 呈现给大家。


FSD 团队 2016 年开始组建……










FSD 芯片最显著的特征是适应了自动驾驶对冗余性的要求。FSD 芯片的同一个电路板上,紧挨着布置了两个完全相同的处理模块。做出这一选择需要勇气,因为将芯片一分为二,意味着性能也将受到影响,若放在性能是唯一考核指标的环境中,那么这种方式肯定很难被接受。然而在 AV 系统中,系统具备冗余意味着,一旦其中一个模块出错或者被损坏,软件可及时发现并进行标记,隔离故障模块,而另一模块有独立的供电和存储系统,不受影响可继续承担相应工作。
















数据的安全性也是 FSD 芯片设计的一大亮点,芯片对指令和数据都进行了加密处理,也会对数据进行审查以防止外部黑客的恶意入侵。对 AV 系统来说,人命关天,外部入侵是绝对不被允许的,FSD 芯片严格监控输入输出数据,旨在发现任何可疑数据,如伪造的视频输入数据(欺骗汽车认为前方有行人),以及遭恶意篡改的输出指令(如车辆确实发现了前方有行人,遭恶意篡改后的输出指令可能阻止车辆采取合适的反应措施)。












FSD 芯片设计非常注重时钟同步功能,以保证两个模块处理的是同一时间点的同一批数据。假若两个模块上的时钟相互不同步,或者和其他外部系统时间不同步,后果将是灾难性的,因为自动驾驶技术首要问题在于时间的精准性,并在此基础上尽量减少延时和响应时间。







高性能计算容易导致能耗更高,就像你用手提电脑进行编码变换或者高清视频编辑时,45 分钟电池就耗尽了。FSD 芯片能耗很低,大约在 100 瓦(每个计算模块 50 瓦),这虽然比手机能耗高一点,但比手提电脑低得多,甚至比一些单 GPU 芯片都低。这一能耗数据在市场上一众 AV 芯片中不算最出色,但特斯拉认为 FSD 芯片「性能/能耗」相比竞争对手更高。






这款定制的全新 FSD 芯片对车主们来说,最大的好处是兼容现有特斯拉各车型,特斯拉称,凡之前购买了「完全自动驾驶包」的车主们,将在接下来的几个月内免费获得硬件更新。



























视觉识别在自动驾驶里是必不可少的。




传感器冗余设计,8 个摄像头、1 个雷达、GPS 和地图。































「阅读延伸」

 点击阅读原文观看 特斯拉完全自动驾驶FSD芯片特点|厚势汽车


来源:智驾未来、燃云汽车

编辑:雪儿

入群:加微信号 autoHS,入厚势汽车科技群与行业专家讨论更多自动驾驶和新能源汽车行业信息



登录查看更多
13

相关内容

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。完全的自动驾驶汽车仍未全面商用化,大多数均为原型机及展示系统,部分可靠技术才下放至商用车型,但有关于自驾车逐渐成为现实,已经引起了很多有关于道德的讨论。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
最新《深度学习自动驾驶》技术综述论文,28页pdf
专知会员服务
153+阅读 · 2020年6月14日
【IJCAI2020-华为诺亚】面向深度强化学习的策略迁移框架
专知会员服务
25+阅读 · 2020年5月25日
【CMU】深度学习模型中集成优化、约束和控制,33页ppt
专知会员服务
44+阅读 · 2020年5月23日
少标签数据学习,54页ppt
专知会员服务
194+阅读 · 2020年5月22日
【CVPR 2020-商汤】8比特数值也能训练卷积神经网络模型
专知会员服务
25+阅读 · 2020年5月7日
【GitHub实战】Pytorch实现的小样本逼真的视频到视频转换
专知会员服务
35+阅读 · 2019年12月15日
自动驾驶技术解读——自动驾驶汽车决策控制系统
智能交通技术
29+阅读 · 2019年7月7日
自动驾驶汽车技术路线简介
智能交通技术
14+阅读 · 2019年4月25日
【工业智能】人工智能在智能制造中的应用
产业智能官
22+阅读 · 2019年1月11日
【智能驾驶】史上最全自动驾驶系统解析
产业智能官
22+阅读 · 2017年8月21日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
Arxiv
135+阅读 · 2018年10月8日
Semantics of Data Mining Services in Cloud Computing
Arxiv
4+阅读 · 2018年10月5日
Arxiv
3+阅读 · 2018年8月27日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月22日
Arxiv
25+阅读 · 2018年1月24日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
相关论文
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
Arxiv
135+阅读 · 2018年10月8日
Semantics of Data Mining Services in Cloud Computing
Arxiv
4+阅读 · 2018年10月5日
Arxiv
3+阅读 · 2018年8月27日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月22日
Arxiv
25+阅读 · 2018年1月24日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员