极智芯｜解读自动驾驶芯片之英伟达DRIVE系列

大家好，欢迎来到今天的技术分享环节。在这里，我们将深入剖析自动驾驶芯片领域的佼佼者——英伟达的DRIVE系列。在之前的文章《极智芯 | 自动驾驶芯片大荟萃》中，我们已经对自动驾驶芯片有了一个整体的了解。今天，我们将更进一步，聚焦在英伟达的DRIVE系列芯片上。

首先，我们需要明确自动驾驶和智能驾驶的区别。简单来说，自动驾驶是更高级别的自动化驾驶，而智能驾驶则涵盖了辅助驾驶等功能。从L0到L5的自动驾驶等级划分，展示了自动化驾驶的逐步演进。其中，L0代表普通驾驶状态，L1至L3为辅助驾驶阶段，需要人机协同操作。而从L4到L5，尤其是L5，则实现了完全自动驾驶，这是自动驾驶技术的终极目标。

英伟达，作为AI芯片的领导者，在自动驾驶芯片领域也有着举足轻重的地位。其DRIVE系列芯片的发展可谓突飞猛进，特别是在算力上的提升。这种算力的飞跃式增长正是为了满足自动驾驶不断升级的需求。例如，L4以上的自动驾驶需要处理海量的传感器数据，包括视频流和激光雷达数据等。因此，英伟达DRIVE系列芯片的算力从最初的1T到如今最新的Thor芯片的2000T，实现了惊人的增长。

为了更好地展示这种增长趋势，我们可以查看下面的图表。从第一代Parker到最新一代Thor，英伟达DRIVE系列芯片的算力实现了质的飞跃。Thor芯片的算力是主流Orin芯片的8倍，更是特斯拉FSD的28倍。这种强大的算力为智能驾驶提供了坚实的基础，并确保了兼具功能与信息安全的智能驾驶体验。

值得一提的是，DRIVE Thor首次引入了Transformer引擎，这对于大模型的推理加速具有显著效果。与此同时，英伟达边缘计算盒子Jetson Xavier的算力为32 TOPS，而下一代Jetson Orin系列也拥有出色的算力性能。特别是Jetson AGX Orin，其算力性能与DRIVE Orin相当，并且同样配备了用于深度学习加速的硬件引擎。

从GPU架构上来看，DRIVE Thor采用了英伟达最新的Hopper架构，这与H100相同。事实上，SXM形态的H100的算力也恰好是2000 TOPS。因此，从算力和GPU架构的角度来看，DRIVE Thor芯片与H100具有高度的一致性。

功能方面，DRIVE Thor超级芯片将各种智能功能集成到一个单一的人工智能计算平台上。这使得它能够轻松提供自动驾驶、智能座舱、自动泊车等多种能力，为未来的智能驾驶提供了强大的支持。

在应用层面，首款搭载NVIDIA DRIVE Thor超级芯片的极氪新车预计将于2025年上市。届时，这款车载芯片无疑将成为极氪新车的一大卖点。

总结来说，英伟达的DRIVE系列芯片在自动驾驶领域具有重要地位。其不断提升的算力和创新的技术为自动驾驶的发展提供了强大的动力。希望通过今天的分享，大家能对英伟达的DRIVE系列芯片有更深入的了解。