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AI 巨頭 Nvidia 輝達在汽車領域做什麽?

2024-10-28科技

在 AI 方面大殺四方的輝達 ,汽車行業的我們也是常常聽到其各種智慧駕駛芯片,同時我們也看到輝達財報當中單獨拎出一個汽車行業的板塊,但是在輝達收入占比卻很少而最近兩年還呈現下降的趨勢。

那麽 AI 巨頭 Nvidia 在汽車領域做什麽?汽車行業在其占比到底多少?

所以,本文將探討 Nvidia 在汽車行業中的一些戰略和產品布局。

智慧域控中的 SoC 芯片平台

Drive 是 Nvidia 用於開發智慧駕駛的計算平台。Nvidia Drive 於 2015 年 CES 上首次亮相,並經過多代技術叠代。

  • 第一代 Drive CX 和 Drive PX :基於 Maxwell 微架構,專註於智慧座艙和 ADAS 套用。早在 2015 年,其已配備 256 至 512 個 CUDA 核心,支持平行計算操作。

  • 第二代 Drive PX2 :專為 ADAS 智慧駕駛功能而設計,於 2016 年 1 月推出。Drive PX2 基於 Pascal GPU 架構,內含多達 12 個 64 位 Arm CPU。特斯拉的Hardware 2.0 使用 Drive PX。

  • Drive PX Xavier :2017 年 1 月釋出,采用 Volta 微架構,國內初代做的領航輔助例如小鵬的NGP就是基於這個平台。

  • Drive PX Pegasus :2017 年 9 月釋出,基於 Turing 架構,是 Nvidia 首款支持 AI 功能的汽車平台,效能比 Drive PX2 提升了約 10 倍。至 2017 年 10 月,已有 200 多個合作夥伴在其 Drive 平台上開發硬體或軟體產品。

  • Drive AGX Orin :2019 年 12 月推出的主機板系列,2020 年 5 月宣布將采用 Ampere 架構,適用於 ADAS 和 L3-L4 級別的車輛。Orin 配備多達 2048 個 CUDA 核心,能處理復雜 AI 模型的並列運算,擁有 170 億個晶體管,符合 ISO 26262 ASIL-D 標準,具備高度安全性,這就是當前國內高階智慧競相套用的平台。

  • Drive Thor :Nvidia 於 2021 年 4 月宣布推出基於 Ada Lovelace 架構的 Drive Atlan,但在 2022 年 9 月取消該產品並推出了 Drive Thor。2024 年 GTC 上,Nvidia 宣布 Drive Thor 將采用 Blackwell GPU 架構及 Arm Neoverse V3,該 CPU 最高配有 64 個核心,且於 2024 年 2 月釋出。Thor就是從明年開始市場上大批次套用的主流芯片。

  • 最新的 Drive Thor

    Drive Thor 基於 Blackwell GPU 架構,與 Drive Orin 相比, 其晶體管數量是 Drive Orin 的 12 倍,Nvidia 聲稱效能提升超過 60 倍。Blackwell 使用的 4 位浮點 (FP4) 計算比 Orin 使用的 16 位浮點 (FP16) 計算更高效。FP4 和 FP8 計算精度有利於加速大語言模型 (LLM) 的訓練速度並降低功耗。

    Blackwell 產品采用兩個光罩受限芯片,借助 10 TB/s 的芯片間互聯實作單一 GPU 統一連線。

    采用Drive Thor 的乘用車預計將於 2025 年開始上市,業內傳聞是比亞迪的仰望系列。

    Blackwell 還透過專用的可靠性、可用性和可服務性 (RAS) 引擎提升了裝置的可靠性。RAS AI 驅動的預測管理系統能夠監控硬體和軟體中的數千個數據點,以預測潛在的安全隱患,並提供深入診斷數據,以辨識和處理問題區域。透過精準定位故障來源,RAS 引擎能夠縮短維護周期,並預防可能導致碰撞、傷害和死亡的潛在安全風險。

    Transformer AI 模型透過學習大量文本數據中的模式,能夠理解和生成類似人類的文本。Blackwell 和 Drive Thor 可利用 transformer 技術來解決自動駕駛和其他汽車問題。

    此外,Blackwell 的解壓縮引擎透過高速鏈路存取 Nvidia Grace CPU 的大容量記憶體,提供 900 GB/s 的雙向頻寬,有效加速 AI 和資料庫查詢等任務。

    CUDA 是 Nvidia 在 GPU 套用領域的核心。CUDA 平台支持 AI 模型最大化使用 GPU 核心,執行並列任務。

    Drive Thor 客戶, 目前預計使用輝達 Drive Thor 的汽車行業客戶多達上百家 ,其中主機廠包括中國的比亞迪 、廣汽 、極氪 、蔚小理基本涵蓋所有做高階智慧駕駛的汽車和出行公司,外資品牌 奔馳、現代 、捷豹路虎等等。

    Nvidia Drive 的客戶還包括卡車以及L4 Robotaxi等出行公司例如 2getthere、AutoX、滴滴、Navya 等多家自動駕駛初創公司。

    其實輝達的Thro已經上車了,不過不是我們熟悉的乘用車,而是最近上市的文遠智行的robotaxi,此款域控來自於聯想集團。

    汽車領域的 NIM

    Nvidia 推理微服務 (NIM) 是一種基於 CUDA 的軟體打包與交付方式,提高了 GPU 中心軟體的可用性。NIM 服務提供開發者更多機會,允許客製 AI 軟體的開發,覆蓋大量 GPU。

    NIM 服務利用 Nvidia 的加速計算庫和生成式 AI 模型構建,得益於標準的 NIM API 和 CUDA 的龐大使用者群體。NIM 尤其適用於業務驅動的 AI 套用,並將在未來用於軟體定義汽車 (SDV)、自動駕駛和資訊娛樂等套用。

    NIM 是一組最佳化的雲原生微服務,能夠跨雲平台、數據中心和 GPU 加速工作站部署,從而擴大了 AI 開發人員的資源池。

    汽車領域的 Omniverse

    Nvidia Omniverse 是一個 API、SDK 和服務平台,允許開發人員將 OpenUSD 與 RTX 渲染技術整合到現有的軟體工具中,以構建 AI 系統。GTC 2024 宣布的 Omniverse Cloud 提供了五項新 API,幫助開發人員直接將核心 Omniverse 技術整合到現有的數位孿生設計中。

    Omniverse 在汽車行業的市場占比將進一步提升,特別是在自動駕駛和軟體定義汽車的數位孿生套用上。

    總結

    Nvidia將自己產品線分為四大部份:

    數據中心 ,它包括DGX/HGX/MGX/IGX 軟體以及系統 GPU | CPU | DPU | NetworkingNVIDIA AI 軟體,這是輝達的核心業務,占據24年收入的78%

    遊戲 ,主要是指 GeForce GPUs for PC gamingGeForce NOW 雲端遊戲,占據24年收入的17%。

    專業圖形 ,主要是指NVIDIA RTX GPUs 企業套用顯卡業務,還有 Omniverse 軟體,占據2 4年收入 3%。

    汽車套用 ,主要是指 DRIVE Hyperion sensor architecturewith AGX computeDRIVE AV & IX full stack softwarefor ADAS, AV & AI cockpit等智慧汽車的座艙和智慧駕駛硬體以及軟體服務,占據 占據24年收入2%

    其實乍一看,汽車業務在輝達業務總占比非常少,但輝達卻將這個產業單獨拎出來,首先 AI 的套用非常廣泛,已經滲透到所有產業,而汽車不過是一小部份;但是,其實汽車行業牽扯巨大,按照上面的分類只不過是終端分類,例如汽車行業數據中心,從智慧的研發到銷售巨大的業務,也是目前國內各種雲競相爭搶的肥肉。

    而汽車是智慧 AI 機器人落地的第一大場景,是機器人的分類的先行者,未來自動駕駛以及機器人業務,輝達預估會達到3000億美金的業務。

    所以,AI 巨頭 Nvidia 在汽車行業的布局,類似於我們熟悉通訊行業的華為,從裝置到終端,從硬體到軟體全面布局 AI 產業。

    研究智慧汽車離不開 AI 也離不開 AI 類似輝達此類巨頭。

    未經準許嚴禁轉載和摘錄-參考資料:

    1. Company Overview - Nvidia pdf

    2. NVIDIA Investor Presentation October 2024

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