近日，馬斯克在推特上透露，由於特斯拉V10.0系統和Smart Summon(智慧召喚)功能已釋出，特斯拉全自動駕駛系統(Full Self-Driving，FSD)的價格將於11月1日起上調1000美元。

特斯拉的這顆晶片，是一種特殊型別的 AI 處理器，可以支援人工神經網路（ANN），也就是我們常聽到的機器學習（ML）或深度學習（DL）。

需要指出的是，特斯拉定製開發的這顆 AI 晶片並不意味著特斯拉在 AI 領域取得了反轉一切的能力。至於全自動駕駛在現實世界的解決方案，特斯拉也只是剛剛入門。

AI 晶片的背景

傳統的計算機需要 CPU（中央處理器）來執行系統工作，比如載入應用程式。除此之外，大部分現代計算機還要有 GPU（圖形晶片）來支撐，它的工作是協助核心處理器完成圖形和動畫的渲染，讓使用者能在螢幕上獲取有效資訊。

在機器學習或深度學習上，除了 CPU，GPU 的角色也突然重要了起來。總得來說，GPU 從配角變主角，主要還是因為 ANN（人工神經網路） 是個龐大的數值和線性代數問題，而它就是為這樣的數字混合而生的。

對開發者來說，GPU 簡直是上天的恩賜，誰也沒想到它能在 ML/DL 領域發揮如此巨大的功效。GPU 的隱藏屬性「暴露」後，晶片開發者們開始為潛在的市場擴軍備戰，就連 GPU 的設計都開始為 ML/DL 任務傾斜。

在 FSD 晶片誕生前，特斯拉一直是拿來主義者，它最早與 Mobileye 合作，後又轉向英偉達。現在，特斯拉則希望將命運攥在自己手中，用自研的這顆晶片為 Autopilot 撐起一片天地。

在今年 4 月份的 Autonomy Day 大會上，特斯拉祭出了大殺器——FSD 晶片。這背後傳達的資訊很清晰：就是要用自行研發的技術替代現有的英偉達晶片。

四個多月後，特斯拉工程師們又在 Hot Chips 大會（IEEE 主辦，專注於高效能處理器）上對晶片的一些關鍵元件提供了更多的解析。這次深度解析也讓外界對特斯拉的 FSD 晶片重燃興趣。

需要注意的是，在大多數人眼裡，這種處理器可統稱為 AI 晶片。這樣叫也不為過，但也別對它有太高的期待——AI 晶片目前還無法在預期領域實現全知全能的人工智慧。

簡單來理解的話，這些晶片根本沒有任何類人的推理或常識能力，它只是能力暴增的數值計算裝置罷了。

3.0 硬體的祕密

特斯拉官方表示，影象資料處理的流程首先從攝像頭的高速資料傳輸開始——高速指的是25 億畫素/秒，大概是往 21 塊 1080P 的全高清螢幕塞 60 幀畫面的程度。這個資料傳輸速度位元斯拉車型現有的8顆攝像頭可以產生的資料量多了不止一個維度。

如此高的傳輸速度現在還用不上——因為 FSD 晶片內建的影象處理器ISP最高「只能」處理 10 億畫素的資料量，也就是 8 塊 1080P 螢幕每秒 60 幀的程度——這已經追上現在世界上最快的消費級影象傳輸標準 DisplayPort 1.4 了，而車載晶片「傳統上」是要落後消費級起碼一個時代的。

影象處理器 ISP 的作用主要是將攝像頭產生的原始 RGB 三原色資料轉化成複雜的影象資訊，這些資訊的下一站是神經處理單元 NPU，NPU 會根據深度學習模型對影象資料作出處理——但在此之前，這些資料將會儲存在 SRAM 內。

那什麼是 SRAM？

SRAM 一般被應用在處理晶片的 1-3 級快取上，你可以簡單地將它理解為比執行記憶體速度快很多，同時成本也高很多的儲存晶片。有多快？特斯拉晶片總工程師 Pete Bannon 表示，處理全自動駕駛的快取頻寬至少要達到 1TB/秒，而 FSD 晶片的 SRAM 實際上能提供 2TB/秒的頻寬。

那32MB 的快取又是什麼概念？做一個不是十分準確但足夠形象的比較，零售價 16999 元的英特爾酷睿 i9-9980XE，SRAM 快取總量也僅為33.75MB。另一個細節是，2010 年英特爾CPU的最大 SRAM 僅為16MB，2014 年也只是增長到了 24MB。

SRAM 的價格之高，特斯拉 SRAM 規格之激進，相信大家也能管中窺豹——而 Pete Bannon 在釋出會上也將巨大的 SRAM 容量總結為 FSD 晶片對比市場上同類晶片的最大的優勢。

晶片內部的所有資料都在淺藍色標註的主通道上傳輸，或者叫NOC（Network on Chip），然後才會經過總頻寬為 68GB/s的LPDDR4 執行記憶體——所以特斯拉目前的感測器資料產生量大概率不會超過 68GB/s，甚至不會超過 34GB/s，當然這也已經是一個很嚇人的數字了——但記憶體頻寬可能還是自動駕駛的瓶頸。

NPU 是 FSD 晶片裡面的真正大殺器。但總有一些其他方面的資料處理是NPU 無法完成的，這時候就需要 CPU 和 GPU 共同參與。

FSD 晶片內建了主頻為 1GHZ 的 GPU，擁有 600TOPS 的運算能力。特斯拉的表述是 GPU 主要負責一些後處理的任務，比如說描繪人類能看得懂的介面和圖形——也就是說 2.X 時代特斯拉自動駕駛硬體的 AB 面設計將會大概率被取消。總的來說，按照特斯拉在釋出會上對 GPU 的描述，以後的 FSD 晶片裡面，GPU 的地位將會被繼續削弱。

除此之外，一些通用資料只能交給 CPU 處理，特斯拉採用的是 12 個 64 位 ARM Cortex A72 核心，執行頻率為 2.2GHZ——準確點說應該是三個四核 CPU 的並聯架構。

特斯拉對於 CPU 架構的選擇有點讓人摸不著頭腦，因為 A72 是 ARM 在 2015 年推出的架構（雖然 2016 年才正式商用），往後可用的架構包括 A73 和 A75（A76 和 A77 是 2018/2019 年釋出的）。

不過考慮到 FSD 晶片的研發是從 2016 年開始的，採用再前一年的架構也很正常。因為老架構更便宜，而多個核心疊加的方式也保證了多執行緒總效能不比現在頂級的 4 核心移動端 CPU 弱，甚至尤有勝之——硬體 3.0 的 CPU 效能是硬體 2.5 的 2.5 倍。

馬斯克的勇氣

許多人對馬斯克的勇氣大加讚賞，認為特斯拉敢走出這樣一條路確實值得尊敬。

不過，從商業角度來看，這樣的選擇明智嗎？對於車主而言，花大價錢選裝真的有那麼多的實際意義嗎？

這是馬斯克的賭注，也是完全自動駕駛的賭注。（來自 智車科技）