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马斯克不为人知的野望,他的芯片会攻陷IT界?

2019-06-14 18:45 作者:vn 来源:网络整理 次阅读

更深刻理解汽车产业变革

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马斯克不为人知的野望,他的芯片会攻陷IT界?

距离 2019 年第一季度结束还有 10 天,特斯拉说过会在一季度内量产的 Autopilot 硬件 3.0,依然不见踪影。

事实上,早在 2017 年 12 月 8 日举办的神经信息处理系统大会( NIPS ),马斯克就已经确认了特斯拉“正在打造世界上性能最高的消费级 AI 芯片”,而这款芯片将会搭载在 Autopilot 硬件 3.0 上,具备“全自动驾驶能力”。

马斯克不为人知的野望,他的芯片会攻陷IT界?

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虽然硬件 3.0 还没有真正面世,但这并不影响我们根据此前已经披露的消息,在一定的程度上推测这款来自车企的芯片,到底有着怎样的能耐。

我们的结论是:这可能是第一次出现车企反攻 IT 界的情况。

特斯拉的自研芯片,与全世界为敌?

目前最详细的有关 Autopilot 硬件 3.0 爆料,来自于一位特斯拉论坛的大牛——Very Green。今年1月,他在特斯拉论坛中曝光了代号为“Turbo”的特斯拉深度学习自动驾驶芯片主要的硬件参数。

与硬件 2.0 和 2.5 的框架( SOC+GPU )类似,负责车机以及中控显示\/操作的部分基于三星的猎户座7系列SOC打造,拥有最高八个 ARMCortex A72 内核以及最高 12 个 MaliT880 GPU 核心。

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看到这里,相信不少了解手机芯片的朋友要开始吐槽了:7 系列 SOC 可是 2015 年的老古董,理论性能甚至比不上特斯拉硬件 2.0,特斯拉拿这种芯片做硬件 3.0,这不是开玩笑么?

实际上,根据 Very Green 大佬的爆料,特斯拉自研芯片的核心部分,是与三星 SOC 通过 PCIE 总线连接的四个不知名芯片——代号叫 TRIP。而这四个 TRIP 芯片最重要的,就在于第一个字母 T——Tensor(张量)。

前排提示,下文可能会非常催眠。

这个张量不是做麻辣烫的,而是现代机器学习的基础。它的核心是一个数据容器,多数情况下,张量代表着数据的集合,根据维度的复杂程度,有1D、2D、3D张量,一直到无限 D 张量之分。

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专门用来处理张量数据的芯片,我们把它叫做TPU——Tensor Processing Unit。TPU 也是目前最适合用于深度学习的芯片,甚至比GPU更加好使。

为什么呢?我们来举个例子——你是怎么分辨出一个人是男的还是女的?

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一般情况下,穿着裙子的人是女性的可能性会更高,而穿着裤子的人则更有可能是男性。但在现实生活中,我们往往还需要结合很多个维度去判断——有没有喉结,有没有其他第二性征,声音的粗细程度,头发长与短,甚至脸型和四肢粗细等等。

不仅判断的维度很多,不同维度在大脑决策中所占的权重都是各不相同的——比如现在穿不穿裙子或者裤子,在男女性别判断这个问题上所占的维度已经不如以前高了,这些判断问题需要参考的不同维度(包括不同维度所占的权重,也算一个额外的维度),就是 N 个 D 的张量。

张量的问题解释清楚了,但为什么 TPU 在应对深度学习的时候比 GPU 更好用呢?

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再举一个更简单的例子:10 件上衣和 10 条裤子两两搭配,一共会出现多少种方案?答案是10x10=100种,如果在加上 10 双鞋子,那就是10x10x10=1000 种。结合上面有关张量的解释来说就是:深度学习的过程,某种程度上就是在算乘法。

可同样是算乘法,GPU 和 CPU 在进行深度学习的时候,都存在瓶颈,这个瓶颈是有专业名词解释的——冯诺依曼瓶颈。