英特尔自驾车芯片深度学习性能效率优于NVIDIA的原因分析.doc

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1、英特尔自驾车芯片深度学习性能效率优于NVIDIA的原因分析　　英特尔(Intel)执行长BrianKrzanich在本届美国洛杉矶车展(AutoMobilityLA)上，强调英特尔旗下由Mobileye所开发的自驾车芯片EyeQ5，比NVIDIA近期新发表的DrivePXXavier系统单芯片(SoC)在深度学习(DL)效能表现上高出1倍以上，对此英特尔自驾车解决方案架构长兼首席工程师JackWeast表示，英特尔不是特别会夸耀自家芯片性能的公司，但随着近来在自驾车芯片性能比较的讨论战火升温，英特尔有必要为自家芯片性能做出

2、说明，因英特尔对于被错误评比已感到厌倦。　　根据科技网站EETimes及AutoConnectedCar报导，Weast对于英特尔竞争对手及媒体经常不正确的将NVIDIADrivePX与英特尔桌上型计算机(DT)PC芯片进行比较多有怨言，表示英特尔EyeQ5芯片以10瓦功耗即可达到每秒24兆次的运算(24TOPS)水平，相比下NVIDIADRIVEPXXavier虽可提供30TOPS的性能，但功耗消耗也达30瓦，由此显示英特尔EyeQ5芯片效率是NVIDIA该芯片的2.4倍。　　针对NVIDIA如今强打、预计2018年交货

3、的最新款自驾车芯片PegasusSoC，Weast也表示虽然PegasusSoC是全新产品，但其效率表现仍没有变得更好。NVIDIA宣称PegasusSoC可达320TOPS，但功耗也达500瓦，是由两颗NVIDIAXavierSoC与两颗下一代独立绘图芯片(GPU)及硬件加速器所组成。　　基于此，外界也好奇英特尔打算如何将Mobileye所开发的EyeQ5芯片与英特尔微处理器结合，开发适合自驾车的平台，对此英特尔至今仍守口如瓶，Weast则松口表示，英特尔计划不久后在2018年1月美国消费性电子展(CES2018)上，揭

4、露一款多芯片自驾车平台，这项解决方案将结合EyeQ5SoC、英特尔的低功耗AtomSoC，以及I/O和以太(Ethernet)连网技术等其它硬件。　　英特尔在2017年稍早曾揭露其「GO」自驾车开发平台，描述其「C3000」Atom处理器为可提供每瓦高性能、将实质运算结合低功耗设计的芯片。至于AtomSoC会如何与EyeQ5芯片分摊处理任务，Weast指出，英特尔看的是自驾车必要的整套工作负载，再于多个芯片中分配及区分运算负载，现场可程序逻辑闸阵列(FPGA)也不会是英特尔这款自驾车多芯片解决方案的一部分。　　Weast解

5、释，自驾车需要不同层级的传感器融合，在深度学习加速上，部分传感器融合需要1颗芯片来处理高度并行的多执行绪代码块，对此EyeQ5芯片即理想的解决方案，但同时对于更高层级、环境传感器融合也存有需求，此时中央处理器(CPU)即较适合执行这类任务的芯片。　　因此Weast指出，英特尔认为要达到高度自驾的技术水平，无需将各项处理需求都塞进EyeQ5这类单一SoC中，英特尔仍有很大的机会可研究应如何将不同的运算负载进行区分。Weast承诺，英特尔不久后将对外详述其专为自驾车所设计的多芯片平台，在这方面英特尔应能提供一个将NVIDIAD

6、rivePX与英特尔解决方案进行比较的平台级对照。　　值得注意的是，Krzanich同时也宣布英特尔将与华纳兄弟(WarnerBrothers)共同开发自驾车车室内虚拟实境(VR)与扩增实境(AR)沉浸式娱乐体验，鉴于这类沉浸式体验需要庞大处理及感测需求，这也是为何Krzanich也提到其自驾车芯片解决方案深度学习性能效率优于NVIDIA主因。