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心想事成ljx
06-22

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马斯克剧透新一代FSD硬件平台：4nm工艺，算力10倍提升

最直接的是开启智能汽车、自动驾驶的算力军备竞赛。

马斯克剧透新一代FSD硬件平台：4nm工艺，算力10倍提升

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tg-height=\"273\"/>其实特斯拉从未明确公布过HW4.0的具体数据，只是说是HW3.0的5倍（国内三方资料中的750TOPS数据无官方证实），所以根据已知信息和国外发烧友的实机拆解测试，大概可以推测出HW4.0的算力在300TOPS-500TOPS之间。也就是单颗FSD芯片200多TOPS算力。这样计算，AI5整个平台算力可能达到3000-5000TOPS。这个数据是十分恐怖的。目前国内的TOP玩家，比如华为、小鹏等等，支撑无图、轻图城市NOA功能的算力平台，不过就在400-500TOPS左右。“芯皇”英伟达Thor，顶配才2000多TOPS，而且业内已经有很多意见认为量产车并不需要如此过剩的算力。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e914a3d189b461f3f0ad986450913a4\" tg-width=\"640\" tg-height=\"361\"/>马斯克到底是在“放卫星”提振外界对特斯拉的信心，还是真的对自动驾驶技术范式做出了革命性变革，是个很大的悬念和看点。第二个值得留意的是能耗方面。马斯克提到五代硬件平台，整体能耗比HW4.0提升4-5倍，相比于10倍的性能提升，其实证明特斯拉自动驾驶软硬结合能力更进一步，能耗控制更合理了。还要补充一点，车载计算芯片和手机计算芯片的不同之一，就是可以无后顾之忧的打“富裕仗”，不必过于把能耗、尺寸作为衡量优劣的指标。车载计算平台的散热条件，天然也比PC、手机优良得多。毕竟电动车的电池容量远大于手机，而且就算芯片能耗再高，相比于电机、空调等等，也只能算零头。还有一点容易被忽略，马斯克说AI5是“特斯拉最新一代计算平台”，但是严谨地说，特斯拉的业务就仅仅只有汽车吗？<img src=\"https://static.tigerbbs.com/3baf3c68884e951010b9af938eca0e12\" tg-width=\"640\" tg-height=\"422\"/>所以这也是大部分网友推测的依据：AI5很可能并不是专门为FSD准备，如此高的算力，匹配的可能是今年8月即将发布的特斯拉Robotaxi、人形机器人Optimus，以及未来支持L4、L5的特斯拉车型。也许那个时候的特斯拉产品，真的会取消驾驶舱。不过也有用户提了一个很尖锐的问题：之前HW3.0面世时，马斯克就拍胸脯保证可以实现无监督的FSD功能，但显然是鸽了。直到今天的HW4.0仍然不行。AI5就一定可以吗？<h2 id=\"id_4270955727\" style=\"text-align: start;\">AI5会带来什么样的改变？</h2>现在已知的信息并不多，只有一点是较为确定的，AI5由三星代工，4nm工艺。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/b096f8ae693705251f9891e17079a70a\" tg-width=\"640\" tg-height=\"361\"/>最早特斯拉曾表示过100%给台积电代工，不过后来马斯克和三星高层见了一面后，又改了最初的决定。据说是三星给马斯克开了一个“没法拒绝”的优惠价格，而且先进制程的良品率提升到70%多，和台积电相差不多了。所以可以基本肯定，AI5仍然会采用基于Exynos-IP的内核。Exynos-IP是三星基于ARM构架设计的自有IP，谷歌的手机也用过。2019年三星因为和高通合作，就停止了相关工作，不过Exynos-IP设计非常超前，基本上近似于目前ARM Cortex X系列的旗舰X3的设计，所以2020年之后才开始设计的HW4.0，经国外特斯拉爆料大神Greentheonly拆解发现，仍然采用了Exynos-IP。AI5很可能延续这个路线。当然，今时不同往日，自动驾驶算法的技术范式已经发生了深刻变革，从最初的CNN为为主的模块化网络结构，转变为以Transformer为主的端到端一体化网络。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/004d3de6fcf7516e6d738a3653a91d12\" tg-width=\"640\" tg-height=\"370\"/>外界通常更加关心自动驾驶芯片的NPU算力，这本身没错，大模型时代，当然需要更强的AI计算能力。但对于自动驾驶任务来说，光NPU变强还不够，AI处理器的速度再快，算力再高，如果90%的时间都是在等内存搬运数据，那也是白搭。CNN时代外置CPU足以配合好AI处理器，但到了Transformer，CPU反而成了瓶颈，内置成了最佳选择。实际上，HW4.0就是添加了一个CPU以应对Transformer，刚好和特斯拉超算芯片Dojo的D1架构原理相同。这也就解释了马斯克在剧透AI5的同时，还特意强调了HW4.0不是直接退役，而是拿去构建训练集群（和英伟达A100同时服役）。所以特斯拉对于下一代计算平台AI5的安排和带来的影响，大概也能推测一二了。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/4deaa7fac10cfaa2efe12408e313ef53\" tg-width=\"640\" tg-height=\"396\"/>AI5的超大算力，极大可能不是单一芯片或双芯片实现，而是多个下一代4nm FSD芯片组合的结果。如果真是单颗/双颗芯片数千TOPS算力，成本就会到几乎无法量产，不是汽车工业也不是科技行业的玩法。这也就说明，AI5很有可能是一个平台方案，根据任务、场景、产品成本要求不同，“丰俭由马斯克”。最复杂的人形机器人，可能会用到数千TOPS算力，Robotaxi可能就会低一点。相应的，特斯拉量产车可能会更低。至于完全无监督的FSD在车端到底需要多大算力支持，可能马斯克自己现在也不清楚，仍在摸索中。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/3f62ac69f9f879287b43d4f18138be05\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/>“端到端”最合理最高效的模式，到底是全部AI模型化，做成一个大黑盒，还是有条件的、逐步一体化，业内也没有定论。AI5最终体现在特斯拉量产车的算力有多大，不好判断，但肯定大于现在的四五百TOPS。所以AI5带来的冲击和影响，最直接的是开启智能汽车、自动驾驶的算力军备竞赛。全行业玩家在这样的竞赛过程中，逐渐就会明确端到端自动驾驶的实现基本前提和门槛。L4也是同样，AI5在特斯拉的Robotaxi上的探索和试错，作用也相当于量产车，那就是给Robotaxi的落地打造出一个样板：多大算力、什么样的方案配置、多少成本。更重要的，是特斯拉身体力行为所有“AGI”玩家打样：需要什么样的技术体系，底层通用平台如何打造，云端终端的架构分别怎么选择…</body></html>","source":"lsy1611665793971","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>马斯克剧透新一代FSD硬件平台：4nm工艺，算力10倍提升</title>\n<style 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Cortex X系列的旗舰X3的设计，所以2020年之后才开始设计的HW4.0，经国外特斯拉爆料大神Greentheonly拆解发现，仍然采用了Exynos-IP。AI5很可能延续这个路线。当然，今时不同往日，自动驾驶算法的技术范式已经发生了深刻变革，从最初的CNN为为主的模块化网络结构，转变为以Transformer为主的端到端一体化网络。外界通常更加关心自动驾驶芯片的NPU算力，这本身没错，大模型时代，当然需要更强的AI计算能力。但对于自动驾驶任务来说，光NPU变强还不够，AI处理器的速度再快，算力再高，如果90%的时间都是在等内存搬运数据，那也是白搭。CNN时代外置CPU足以配合好AI处理器，但到了Transformer，CPU反而成了瓶颈，内置成了最佳选择。实际上，HW4.0就是添加了一个CPU以应对Transformer，刚好和特斯拉超算芯片Dojo的D1架构原理相同。这也就解释了马斯克在剧透AI5的同时，还特意强调了HW4.0不是直接退役，而是拿去构建训练集群（和英伟达A100同时服役）。所以特斯拉对于下一代计算平台AI5的安排和带来的影响，大概也能推测一二了。AI5的超大算力，极大可能不是单一芯片或双芯片实现，而是多个下一代4nm FSD芯片组合的结果。如果真是单颗/双颗芯片数千TOPS算力，成本就会到几乎无法量产，不是汽车工业也不是科技行业的玩法。这也就说明，AI5很有可能是一个平台方案，根据任务、场景、产品成本要求不同，“丰俭由马斯克”。最复杂的人形机器人，可能会用到数千TOPS算力，Robotaxi可能就会低一点。相应的，特斯拉量产车可能会更低。至于完全无监督的FSD在车端到底需要多大算力支持，可能马斯克自己现在也不清楚，仍在摸索中。“端到端”最合理最高效的模式，到底是全部AI模型化，做成一个大黑盒，还是有条件的、逐步一体化，业内也没有定论。AI5最终体现在特斯拉量产车的算力有多大，不好判断，但肯定大于现在的四五百TOPS。所以AI5带来的冲击和影响，最直接的是开启智能汽车、自动驾驶的算力军备竞赛。全行业玩家在这样的竞赛过程中，逐渐就会明确端到端自动驾驶的实现基本前提和门槛。L4也是同样，AI5在特斯拉的Robotaxi上的探索和试错，作用也相当于量产车，那就是给Robotaxi的落地打造出一个样板：多大算力、什么样的方案配置、多少成本。更重要的，是特斯拉身体力行为所有“AGI”玩家打样：需要什么样的技术体系，底层通用平台如何打造，云端终端的架构分别怎么选择…","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":484,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":27,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}