Waymo 首度拆解 robotaxi 車尾電腦:千 TOPS 自研 ASIC 點分工
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Waymo 首度拆解 robotaxi 車尾電腦:千 TOPS 自研 ASIC 點分工

圖片:via The Verge — https://www.theverge.com/transportation/982653/waymo-brain-computer-chip-robotaxi-hardware-suppliers
TechLab 編輯部(譯)·

5nm 晶片負責前端,完整系統仲有 CPU、GPU 同雙重冗餘

千 TOPS 其實講緊邊一部分

Waymo 今次首次公開 robotaxi 車尾運算系統嘅內部架構。按官方資料,多枚自研 5nm ASIC 合計可提供逾 1,000 TOPS,即每秒逾一千萬億次 ML 運算。不過呢個數只計前端處理同部分 ML 模型,唔代表成套車載電腦嘅實際速度。Waymo亦冇交代數值精度、功耗、晶片數量或者日常工作負載下做到幾多,所以暫時唔適合直接拎去同其他自動駕駛平台比跑分。

Waymo robotaxi 車尾行李箱同運算系統位置示意動畫

圖片:Waymo

自研晶片先接住感應器洪流

呢粒 ASIC 企喺運算流程最前面,直接處理鏡頭、lidar 同 radar 嘅原始資料,做感應器融合、夜景降噪同神經網絡推論,再將整理好嘅資訊交畀核心系統。Waymo話佢可以同步處理 13 個高解像度鏡頭,支援 sparse convolution、dense transformer 等唔同模型。好處係減少大量原始資料喺系統入面搬嚟搬去,亦可以壓低由影像輸入到車輛轉向或煞車嘅延遲。

Waymo 公開嘅自研 5nm ASIC 晶片

圖片:Waymo

成個「腦」係混合架構

車尾電腦仲有 server 級 CPU、GPU 同其他加速器,砌成一套以 ML 運算為主嘅混合架構。ASIC集中處理高頻率、格式固定嘅前端工作;CPU負責調度、資料搬運、記錄同非 ML 邏輯;GPU同其他加速器就跑較彈性嘅模型。所有即時駕駛決定都喺車上完成,雲端主要留畀訓練同模擬。Waymo話八年間將原始運算力推高咗 20 倍,但同樣冇公開每種處理器型號、RAM 容量或者整套系統功耗。

Waymo 比較一般夜間影像同新運算系統降噪後畫面

圖片:Waymo

冗餘唔止係放多一粒晶片

Waymo形容系統有兩套獨立「引擎」,平時一齊跑完整工作負載,其中一套出錯,另一套可以接手。硬件亦接駁車輛液冷系統,要捱到震動、撞擊、嚴寒同高溫,同時保持安靜同留返行李空間。Waymo Driver 技術頁亦列出後備電腦、獨立煞車、轉向同供電系統。換句話講,安全冗餘牽涉運算、感應器同車身控制,單睇 TOPS 數字睇唔到呢部分成本。

七間供應商,精確分工仍然保密

官方點名 AMD、Micron、NVIDIA、Samsung、Sandisk、Socionext 同 TSMC,但冇逐間講採購咗咩型號。按各公司公開產品線,大致可分成 AMD、NVIDIA 嘅 CPU/GPU 運算;Micron、Samsung 嘅車用記憶體;Sandisk 嘅車載儲存;Socionext 嘅 custom SoC 設計支援;TSMC 嘅晶圓代工。呢個分類只係按供應商業務作出嘅分析,Waymo未有確認實際零件配搭,亦冇話 5nm ASIC 由邊間設計、封裝或者投產。

點解而家先肯打開車尾箱

The Verge 報道指 Waymo 已有約 4,000 架車,喺十幾個城市每周做約 50 萬程收費行程。去到呢個規模,運算系統已經唔再只係研究用硬件,而係要大量採購、維修同控制成本嘅車隊設備。公開供應鏈有助展示量產能力,但官方仍然冇講每套成本、哪些車款已裝新 ASIC,亦冇確認整支車隊嘅部署比例;第六代硬件較便宜嘅說法,暫時都欠缺可核對嘅價格數字。

香港暫時只適合睇技術方向

Waymo冇公布香港服務或者推出時間表,呢套硬件短期內亦唔係本地可買產品。不過佢清楚展示咗 Level 4 robotaxi 嘅現實取捨:車載 AI 要夠快之餘,仲要處理散熱、耗電、耐用、靜音、行李空間同故障接管。下一步值得睇 Waymo會唔會公開 ASIC 實際功耗、單車硬件成本,同第六代系統喺唔同車款嘅部署進度。


參考來源

本文根據原文及公開資料整理;資料有出入時,以原文及官方資料為準。

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