10tops算力

A. 高階智能駕駛下一站，除了激光雷達還在比什麼

甚至能彌補現階段我們看到的單車智能路線的短板，但至少短期內這個技術落地的可能性很小，也正是因為它涉及到方方面面的智能化終端改造，路面上的其他車必須智能，紅綠燈、道路甚至攝像頭都必須智能聯網，這是一個缺了誰也不能完美實現的大體系，還需要整個生態的協同發展。

總結：

在很長一段時間內，量產車在自動駕駛發展路徑上仍將處於無限趨近L3級別的能力范疇，隨著晶元能力、5G、雷達等智能硬體水平的快速提升，用戶實際體驗感受也將得到大幅升級。這一階段的高階智能駕駛輔助水平高低除了上述幾個大的關鍵點外，高精地圖、全棧自研等方面因素也會對落地結果有一定的影響，但主要的競爭領域仍保持上這幾個大方面上，但最終體驗感的優劣仍是軟硬體結合能力的綜合影響，但在逐漸明朗的大趨勢下，更完善強大的智能輔助駕駛非常可期。

B. 「皮衣教主」黃仁勛與他的自動駕駛帝國

就在今年9月，我們@皆電體驗了蔚來NOP（NavigateonPilot）功能。捏指一算，這是繼特斯拉FSD（NoA）之後第二款能基於導航規劃路線實現自動進出閘道，自動變道超車的輔助駕駛功能了。

NOP目前已經通過FOTA的形式推送給用戶，支持蔚來全部車型。盡管是「老掉牙」的ES8，其內置MobileyeEyeQ4晶元的算力冗餘已經能完全滿足NOP的需求。

提及到高級輔助駕駛，除了高清攝像頭、各種雷達之外，晶元可以說是最重要，也是車企最難攻克的部分，目前除了特斯拉能實現自研之外，包括賓士、寶馬、蔚來、小鵬都選擇了外購晶元。而能提供這類晶元的ADAS廠商也不少，像Mobileye、博世、德州儀器以及英偉達，看到這里可能有人會問：

「英偉達不是做顯卡GPU的那個嗎？」

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

C. 英偉達發布史上最強計算平台，黃教主：自動駕駛不再擔心算力問題

原本應該在今年 3 月份於加州聖何塞舉辦的英偉達 GTC 2020 大會，因為全球性新冠病毒肺炎的爆發而不得不推遲舉行。
比原計劃晚了將近 2 個月，英偉達 GTC 2020 終於在 5 月 14 日回歸。
不過這一次開發者們沒辦法在線下集會，只能通過線上直播觀看「皮衣教主」黃仁勛的主題演講。老黃此次是在他矽谷的家中完成了這場別開生面的「Kitchen Keynote」。
雖然是廚房舉行，英偉達依然爆出「核彈」，發布了全新一代的 GPU 架構 Ampere（安培）。
在自動駕駛方向上，英偉達通過兩塊 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 組合，實現了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 計算平台，整體功耗為?800W。
有業界觀點認為，實現 L2 自動駕駛需要的計算力小於 10 TOPS，L3 需要的計算力為 30 - 60 TOPS，L4 需要的計算力大於 100 TOPS，L5 需要的計算力至少為 1000 TOPS。
現在的英偉達自動駕駛計算平台已經建立起了從?10TOPS/5W，200TOPS/45W?到?2000 TOPS/800W?的完整產品線，分別對應前視模塊、L2+ADAS?以及?Robotaxi?的各級應用。
從產品線看，英偉達?Drive AGX?將全面對標 Mobileye?EyeQ?系列，希望成為量產供應鏈中的關鍵廠商。
1、全新 GPU 架構：Ampere（安培）
2 個月的等待是值得的，本次 GTC 上，黃仁勛重磅發布了英偉達全新一代 GPU 架構 Ampere（安培）以及基於這一架構的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整體性能上相比於前代基於 Volta 架構的產品有 20 倍的提升，這顆 GPU 將主要用於數據分析、專業計算以及圖形處理。
在安培架構之前，英偉達已經研發了多代 GPU 架構，它們都是以科學發展史上的偉人來命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（費米）、Kepler（開普勒）、Maxwell（麥克斯維爾）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（圖靈）。
這些核心架構的升級正是推動英偉達各類 GPU 產品整體性能提升的關鍵。
針對基於安培架構的首款 GPU A100，黃仁勛細數了它的五大核心特點：
集成了超過 540 億個晶體管，是全球規模最大的 7nm 處理器；引入第三代張量運算指令 Tensor Core 核心，這一代 Tensor Core 更加靈活、速度更快，同時更易於使用；採用了結構化稀疏加速技術，性能得以大幅提升；支持單一 A100 GPU 被分割為多達 7 塊獨立的 GPU，而且每一塊 GPU 都有自己的資源，為不同規模的工作提供不同的計算力；集成了第三代 NVLink 技術，使 GPU 之間高速連接速度翻倍，多顆 A100 可組成一個巨型 GPU，性能可擴展。
這些優勢累加起來，最終讓 A100 相較於前代基於 Volta 架構的 GPU 在訓練性能上提升了?6 倍，在推理性能上提升了?7 倍。
最重要的是，A100 現在就可以向用戶供貨，採用的是台積電的 7nm 工藝製程生產。
阿里雲、網路雲、騰訊雲這些國內企業正在計劃提供基於 A100 GPU 的服務。
2、Orin+安培架構 GPU：實現 2000TOPS 算力
隨著英偉達全新 GPU 架構安培的推出，英偉達的自動駕駛平台（NVIDIA Drive）也迎來了一次性能的飛躍。
大家知道，英偉達此前已經推出了多代 Drive AGX 自動駕駛平台以及 SoC，包括?Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus?以及?Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了兩顆 Xavier SoC，算力可以達到 30TOPS，功耗為 30W。
最近上市的小鵬 P7 上就量產搭載了這一計算平台，用於實現一系列 L2 級自動輔助駕駛功能。
Drive AGX Pegasus 平台則包括了兩顆 Xavier SoC 和兩顆基於圖靈架構的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗為 500W。
目前有文遠知行這樣的自動駕駛公司在使用這一計算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中國大會上，英偉達又發布了最新一代的自動駕駛計算 SoC Orin。
這顆晶元由 170 億個晶體管組成，集成了英偉達新一代 GPU 架構和 Arm Hercules CPU 內核以及全新深度學習和計算機視覺加速器，最高每秒可運行 200 萬億次計算。
相較於上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英偉達進一步將自動駕駛計算平台的算力往前推進，通過將兩顆 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 集成起來，達到驚人的 2000TOPS 算力。
相較於 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相應地，其功耗為 800W。
按一顆 Orin SoC 200TOPS 算力來計算，一塊基於安培架構的 GPU 的算力達到了 800TOPS。
正因為高算力，這個平台能夠處理全自動駕駛計程車運行所需的更高解析度感測器輸入和更先進的自動駕駛深度神經網路。
對於高階自動駕駛技術的發展而言，英偉達正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架構在計算平台方面引領整個行業。
當然，作為一個軟體定義的平台，英偉達 Drive AGX 具備很好的可擴展性。
特別是隨著安培 GPU 架構的推出，該平台已經可以實現從入門級 ADAS 解決方案到 L5 級自動駕駛計程車系統的全方位覆蓋。
比如英偉達的 Orin 處理器系列中，有一款低成本的產品可以提供 10TOPS 的算力，功耗僅為 5W，可用作車輛前視 ADAS 的計算平台。
換句話說，採用英偉達 Drive AGX 平台的開發者在單一平台上僅基於一種架構便能開發出適應不同細分市場的自動駕駛系統，省去了單獨開發多個子系統（ADAS、L2+ 等系統）的高昂成本。
不過，想採用 Orin 處理器的廠商還得等一段時間，因為這款晶元會從 2021 年開始提供樣品，到?2022 年下半年才會投入生產並開始供貨。
3、英偉達自動駕駛「朋友圈」再擴大
本屆 GTC 上，英偉達的自動駕駛「朋友圈」繼續擴大。
中國自動駕駛公司小馬智行（Pony.ai）、美國電動車創業公司?Canoo?和法拉第未來（Faraday Future）加入到英偉達的自動駕駛生態圈，將採用英偉達的 Drive AGX 計算平台以及相應的配套軟體。
小馬智行將會基於 Drive AGX Pegasus 計算平台打造全新一代 Robotaxi 車型。
此前，小馬智行已經拿到了豐田的 4 億美金投資，不知道其全新一代 Robotaxi 會不會基於豐田旗下車型打造。
美國的電動汽車初創公司 Canoo 推出了一款專門用於共享出行服務的電動迷你巴士，計劃在 2021 年下半年投入生產。
為了實現輔助駕駛的系列功能，這款車型會搭載英偉達 Drive AGX Xavier 計算平台。前不久，Canoo 還和現代汽車達成合作，要攜手開發電動汽車平台。
作為全球新造車圈內比較特殊存在的法拉第未來，這一次也加入到了英偉達的自動駕駛生態圈。
FF 首款量產車 FF91 上的自動駕駛系統將基於 Drive AGX Xavier 計算平台打造，全車搭載了多達 36 顆各類感測器。
法拉第未來官方稱 FF91 有望在今年年底開始交付，不知道屆時會不會再一次跳票。
作為 GPU 領域絕對霸主的英偉達，在高算力的數據中心 GPU 以及高性能、可擴展的自動駕駛計算平台的加持下，已經建起了一個完整的集數據收集、模型訓練、模擬測試、遠程式控制制和實車應用的軟體定義的自動駕駛平台，實現了端到端的完整閉環。
同時，其自動駕駛生態圈也在不斷擴大，包括汽車製造商、一級供應商、感測器供應商、Robotaxi 研發公司和軟體初創公司在內的數百家自動駕駛產業鏈上的企業已經在基於英偉達的計算硬體和配套軟體開發、測試和應用自動駕駛車輛。
未來，在整個自動駕駛產業里，以計算晶元為核心優勢，英偉達的觸角將更加深入，有機會成為產業鏈條上不可或缺的供應商。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

D. 高通發布全新自動駕駛計算平台 最高算力700TOPS，2023年量產

▲高通公司總裁CristianoAmon新聞發布會上向展示了SnapdragonRide（圖源CNET/James?Martin)

SnapdragonRide通過獨特的SoC、加速器和自動駕駛軟體棧的結合，為汽車製造商提供了一種可擴展的解決方案，可在三個細分領域對自動駕駛汽車提供支持，分別是：

1、L1/L2級主動安全ADAS——面向具備自動緊急制動、交通標志識別和車道保持輔助功能的汽車。

2、L2+級ADAS——面向在高速公路上進行自動駕駛、支持自助泊車，以及可在頻繁停車的城市交通中進行駕駛的汽車。

3、L4/L5級完全自動駕駛——面向在城市交通環境中的自動駕駛、無人計程車和機器人物流。

SnapdragonRide平台基於一系列不同的驍龍汽車SoC和加速器建立，採用可擴展且模塊化的高性能異構多核CPU、高能效的AI及計算機視覺引擎，以及GPU。

其中，ADASSoC系列和加速器系列採用異構計算，與此同時利用高通的新一代人工智慧引擎，ADAS和SoC能夠高效管理車載系統的大量數據。

得益於這些不同的SoC和加速器的組合，SnapdragonRide平台可以根據自動駕駛的不同細分市場的需求進行配備，同時提供良好的散熱效率，包括從面向L1/L2級別應用的30TOPS等級的設備，到面向L4/L5級別駕駛、超過700TOPS的功耗130瓦的設備。

此外，高通全新推出的SnapdragonRide自動駕駛軟體棧是集成在SnapdragonRide平台中的模塊化可擴展解決方案。

據介紹，SnapdragonRide平台的軟體框架可同時託管客戶特定的軟體棧組件和SnapdragonRide自動駕駛軟體棧組件。

SnapdragonRide平台也支持被動或風冷的散熱設計，因而能夠在成本降低的同時進一步優化汽車設計，提升可靠性。

現在，Arm、黑莓QNX、英飛凌、新思科技、Elektrobit、安森美半導體均已加入高通的自動駕駛朋友圈，成為SnapdragonRide自動駕駛平台的軟/硬體供應商。

Arm的功能安全解決方案，新思科技的汽車級DesignWare介面IP、ARC處理器IP和STARMemorySystemTM，黑莓QNX的汽車基礎軟體OS安全版及Hypervisor安全版，英飛凌的AURIXTM微控制器，以及安森美半導體的ADAS系列感測器都會集成到高通的自動駕駛平台上。

Elektrobit還計劃與高通合作，共同開發可規模化生產的新一代AUTOSAR架構，EBcorbos軟體和SnapdragonRide自動駕駛平台都將集成在這個架構上面。

據了解SnapdragonRide將在2020年上半年交付汽車製造商和一級供應商進行前期開發，而根據QualcommTechnologies估計，搭載SnapdragonRide的汽車將於2023年投入生產。

二、深耕汽車業務多年高通賦能超百萬台汽車

在發布SnapdragonRide自動駕駛平台之前，高通已在智能汽車領域深耕多年。

十多年來，高通子公司QualcommTechnologies一直在為通用汽車的網聯汽車應用提供先進的無線通信解決方案，包括通用汽車上安吉星設備所支持的安全應用。

在車載信息處理、信息影音和車內互聯等領域，QualcommTechnologies的訂單總價值目前已超過70億美元（約合人民幣487億元）。

而根據高通在CES2020發布會現場公布的信息，迄今為止已經有超百萬輛汽車使用了高通提供的汽車解決方案。

很顯然，如今高通在汽車領域的布局又向前邁進了一步。

CES2020期間，除發布SnapdragonRide自動駕駛平台外，高通還推出了全新的車對雲服務（Car-to-CloudService），該服務預計在2020年下半年開始提供。

據介紹，由QualcommTechnologies打造的車對雲服務支持SoftSKU晶元規格軟升級能力，不僅可以幫助汽車客戶滿足消費者不斷變化的需求，還可根據新增性能需求或新特性，讓晶元組在外場實現升級、以支持全新功能。

與此同時SoftSKU也支持客戶開發通用硬體，從而節省他們面向不同開發項目的專項投入。利用高通車對雲SoftSKU，汽車製造商不僅能夠為消費者提供各種定製化服務，還可以通過個性化特性打造豐富且具沉浸感的車內體驗。

另外高通的車對雲服務也支持實現全球蜂窩連接功能，既可用於引導初始化服務，也可以在整個汽車生命周期中提供無線通信連接。

QualcommTechnologies產品管理高級副總裁NakulDuggal表示，結合驍龍汽車4G和5G平台、驍龍數字座艙平台，高通的車對雲服務能夠幫助汽車製造商和一級供應商滿足當代車主的新期待，包括靈活、持續地進行技術升級，以及在整個汽車生命周期中不斷探索新功能。

此外，QualcommTechnologies也在CES2020上宣布，表示將繼續深化和通用汽車的合作。作為長期合作夥伴，通用汽車將通過與QualcommTechnologies的持續合作來支持數字座艙、車載信息處理和ADAS（先進駕駛輔助系統）。

結語：巨頭紛紛入局自動駕駛領域風起雲涌

前有華為表示要造激光雷達、毫米波雷達等智能汽車核心感測器，後有Arm牽頭成立自動駕駛汽車計算聯盟，如今移動晶元巨頭高通也發布了全新的自動駕駛平台，在汽車和自動駕駛領域上又邁進一步。

巨頭入局有利於自動駕駛汽車更快更好地落地，然而另一方面隨著更多硬核玩家拓展業務邊界，此次市場上的競爭也必然會變得更加激烈。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

E. 最高280 TOPS算力，黑芝麻科技發布華山二號，PK特斯拉FSD

晶元作為智能汽車的核心「大腦」，成為諸多車企、Tier 1、自動駕駛企業重點布局的領域。
圍繞著自動駕駛最為關鍵的計算單元，國內誕生了諸多自動駕駛晶元創新公司，在該領域的絕大部分市場份額依然被國外廠商控制的當下，他們正在爭取成為「國產自動駕駛晶元之光」。
成立於 2016 年的黑芝麻智能科技便是這一名號的有力爭奪者。
繼 2019 年 8 月底發布旗下首款車規級自動駕駛晶元華山一號（HS-1）A500 後，黑芝麻又在這個 6 月推出了相較於前代在性能上實現躍遷的全新系列產品——華山二號（HS-2），兩個系列產品的推出相隔僅 300 余天，整體研發效率可見一斑。
1、國產算力最高自動駕駛晶元的自我修養
華山二號系列自動駕駛晶元目前有兩個型號的產品，包括：
應用於?L3/L4?級自動駕駛的華山二號 A1000?；針對?ADAS/L2.5?自動駕駛的華山二號 A1000L。
簡單理解就是，A1000 是高性能版本，而 A1000L 則在性能上進行了裁剪。
這樣的產品型號設置也讓華山二號系列晶元能在不同的自動駕駛應用場景中進行集成。
相較於 A500 晶元，A1000?在算力上提升了近?8 倍，達到了?40 - 70TOPS，相應的功耗為?8W，能效比超過?6TOPS/W，這個數據指標目前在全球處於領先地位。
華山二號 A1000 之所以能有如此出色的能效表現，很大程度是因為這塊晶元是基於黑芝麻自研的多層異構性的?TOA 架構打造的。
這個架構將黑芝麻核心的圖像感測技術、圖像視頻壓縮編碼技術、計算機視覺處理技術以及深度學習技術有機地結合在了一起。
此外，這款晶元中內置的黑芝麻自研的高性能圖像處理核心?NeuralIQ ISP?以及神經網路加速引擎?DynamAI DL?也為其能效躍升提供了諸多助力。
需要注意的是，這里的算力數值之所以是浮動的，是因為計算方式的不同。
如果只計算 A1000 的卷積陣列算力，A1000 大致是 40TOPS，如果加上晶元上的 CPU 和 GPU 的算力，其總算力將達到?70TOPS。
在其他參數和特性方面，A1000 內置了 8 顆 CPU 核心，包含 DSP 數字信號處理和硬體加速器，支持市面上主流的自動駕駛感測器接入，包括激光雷達、毫米波雷達、4K 攝像頭、GPS 等等。
另外，為了滿足車路協同、車雲協同的要求，這款晶元不僅集成了 PCIE 高速介面，還有車規級千兆乙太網介面。
A1000 從設計開始就朝著車規級的目標邁進，它符合晶元 AEC-Q100 可靠性和耐久性 Grade 2 標准，晶元整體達到了 ISO 26262 功能安全 ASIL-B 級別，晶元內部還有滿足 ASIL-D 級別的安全島，整個晶元系統的功能安全等級為?ASIL-D。
從這些特性來看，A1000 是一款非常標準的車規級晶元，完全可以滿足在車載終端各種環境的使用要求。
A1000 晶元已於今年 4 月完成流片，採用的是台積電的 16nm FinFET 製程工藝。
今年 6 月，黑芝麻的研發團隊已經對這款晶元的所有模塊進行了性能測試，完全調試通過，接下來就是與客戶進行聯合測試，為最後的大規模量產做准備。
據悉，搭載這款晶元的首款車型將在?2021 年底量產。
隨著 A1000 和 A1000L 的推出，黑芝麻的自動駕駛晶元產品路線圖也更加清晰。
在華山二號之後，這家公司計劃在 2021 年的某個時點推出華山三號，主要面向的是 L4/L5 級自動駕駛平台，晶元算力將超越 200TOPS，同時會採用更先進的 7nm 製程工藝。
華山三號的?200TOPS?算力，將追平英偉達 Orin 晶元的算力。
去年 8 月和華山一號 A500 晶元一同發布的，還有黑芝麻自研的 FAD（Full Autonomous Driving）自動駕駛計算平台。
這個平台演化至今，在 A1000 和 A1000L 晶元的基礎上，有了更強的可擴展性，也有了更廣泛的應用場景。
針對低級別的 ADAS 場景，客戶可以基於 HS-2 A1000L 晶元搭建一個算力為 16TOPS、功耗為 5W 的計算平台。
而針對高級別的 L4 自動駕駛，客戶可以將 4 塊 HS-2 A1000 晶元並聯起來，實現高達 280TOPS 算力的計算平台。
當然，根據不同客戶需求，這些晶元的組合方式是可變換的。
與其他大多數自動駕駛晶元廠商一樣，黑芝麻也在可擴展、靈活變換的計算平台層面投入了更多研發精力，為的是更大程度上去滿足客戶對計算平台的需求。
反過來，這樣的做法也讓黑芝麻這樣的晶元廠商有了接觸更多潛在客戶的機會。
根據黑芝麻智能科技的規劃，今年 7 月將向客戶提供基於 A1000 的核心開發板。
到今年 9 月，他們還將推出應用於 L3 自動駕駛的域控制器（DCU），其中集成了兩顆 A1000 晶元，算力可達 140TOPS。
2、黑芝麻自動駕駛晶元產品「聖經」
借著華山二號系列晶元的發布，黑芝麻智能科技創始人兼 CEO 單記章也闡述了公司 2020 年的「AI 三次方」產品發展戰略，具體包括「看得懂、看得清和看得遠」。
這一戰略是基於目前市面上對自動駕駛域控制器和計算平台的諸多要求提出的，這些要求包括安全性、可靠性、易用性、開放性、可升級以及延續性等。
其中，看得懂直接指向的是?AI 技術能力，要求黑芝麻的晶元產品能夠理解外界所有的信息，可以進行判斷和決策。
而看得懂的基礎是看得清，這指的是黑芝麻晶元產品的圖像處理能力，需要具備准確接收外界信息的能力。
這里尤其以攝像頭感測器為代表，其信息量最大、數據量也最多，當然感測器融合也不可或缺。
看得遠則指的是車輛不僅要感知周邊環境，還要了解更大范圍的環境信息，這就涉及到了車路協同、車雲協同這樣的互聯技術，所以我們看到黑芝麻的晶元產品非常注重對互聯技術的支持。
作為一家自動駕駛晶元研發商，這一戰略將成為黑芝麻後續晶元產品研發的「聖經」。
3、定位 Tier 2，綁定 Tier 1，服務 OEM
現階段，發展智能汽車已經成為了國家意志，在政策如此支持的情況下，智能汽車的市場爆發期指日可待。
根據艾瑞咨詢的報告數據顯示，到 2025 年全球將會有 6662 萬輛智能汽車的存量，中國市場的智能汽車保守預計在 1600 萬輛左右。
如此規模龐大的智能汽車增量市場，將為那些打造智能汽車「大腦」的晶元供應商培育出無限的產品落地機會。
作為其中一員，黑芝麻智能科技也將融入到這股潮流之中，很有機會成長為潮流的引領者。
作為一家自動駕駛晶元研發商，黑芝麻智能科技將自己定位為?Tier 2，未來將綁定 Tier 1 合作夥伴，進而為車企提供產品和服務。
當然，黑芝麻不僅能提供車載晶元，未來還將為客戶提供自動駕駛感測器和演算法的解決方案，還有工具鏈、操作平台等產品。
憑借著此前發布的華山一號 A500 晶元，黑芝麻智能科技已經與中國一汽和中科創達兩家達成了深入的合作夥伴關系，將在自動駕駛晶元、視覺感知演算法等領域展開了諸多項目合作。
另外，全球頂級供應商博世也與黑芝麻建立起了戰略合作關系。
目前，黑芝麻的華山一號 A500 晶元已經開啟了量產，其與國內頭部車企關於 L2+ 和 L3 級別自動駕駛的項目也正在展開。
如此快速的落地進程，未來可期。
有意思的是，黑芝麻此番發布華山二號系列晶元，包括中國一汽集團的副總經理王國強、上汽集團總工程師祖似傑、蔚來汽車 CEO 李斌以及博世中國區總裁陳玉東在內的多位行業大佬都為其雲站台。
這背後意味著什麼？給我們留下了很大的想像空間。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

F. 400tops算力相當於多少台普通電腦的算力太瘋狂了吧

就描述，要看具體是算什麼，比方說浮點 還是整數 還是雙精度還是啥。每種都是不同的。類似自動駕駛用的是AI晶元，專用的，跟通用計算晶元實際是沒對比意義的。原因在於前者是用於某個領域，效率極高，後者是所有領域都可用，但效率不行。
所以要看，它沒有公布具體的情況，不好判斷。
不懂繼續問，滿意請採納。

G. 晶元算力tops是什麼意思

TOPS，處理器運算能力單位。TOPS是Tera Operations Per Second的縮寫，1TOPS代表處理器每秒鍾可進行一萬億次（10^12）操作。

H. 280TOPS算力爆表！北京車展最強國產自動駕駛平台是它

▲左右分別為黑芝麻CEO單記章、COO劉衛紅

黑芝麻CEO單記章此前是全球視覺晶元領軍企業OmniVision創始團隊成員，在矽谷晶元行業打拚了20多年，在圖像處理晶元和軟體演算法上具有豐富的經驗和技術積累。

CTO齊崢是英特爾奔騰二代晶元主要設計成員、CSO曾代兵是中興微電子總工程師，COO劉衛紅則曾是博世中國ADAS主力部門——底盤與控制系統事業部的中國區總裁。

正因為有超強的研發團隊，讓黑芝麻這家初創公司可以在3年時間內做出ADAS晶元華山一號A500並量產上市，在今年推出華山二號A1000晶元，發布FAD自動駕駛平台。

今年以來，新車如果沒有配備L1/L2級自動駕駛，都「不好意思賣」，自動駕駛的普及程度正在快速提高，而更高等級的L3級甚至L4級自動駕駛也已經到了量產前夜，行業內對自動駕駛晶元和計算平台解決方案需求呈爆發性增長態勢。僅自動駕駛晶元的市場規模，都有望達到萬億美元級別，成為半導體行業最大單一市場。

因此，FAD此時進入自動駕駛市場可謂正當其時。

今年8月，一汽智能網聯開發院與黑芝麻達成技術合作協議。一汽智能網聯開發院將啟動基於華山二號A1000的智能駕駛平台的開發，以滿足後續量產車型需求。雙方將共同推動人工智慧技術在汽車工業領域的應用，加速國產智能駕駛晶元的產業化落地。

另外，黑芝麻也已經簽約多個FAD定點車型，預計明年就將有搭載FAD自動駕駛平台的車型上市。此外，國內外也已經有多家企業開始測試FAD自動駕駛平台，測試車輛已經上路。

黑芝麻在自動駕駛晶元和域控制器中取得的巨大成功，讓行業研究機構開始重視這家剛成立4年有餘創業公司。今年4月，矽谷最強智庫之一的CBInsights發布中國晶元設計企業榜單，黑芝麻在車載晶元領域上榜，成為中國晶元設計企業65強之一。

今年7月，黑芝麻華山二號A1000晶元也亮相世界人工智慧大會，與平頭哥、依圖、寒武紀等高端人工智慧晶元同台亮相。

可以說，黑芝麻經過四年多的發展，已經成為全球領先的自動駕駛晶元設計公司，甚至已經有能力和晶元行業的老大哥們一較高下。同時，黑芝麻的快速進步，也推動著國內自動駕駛晶元設計再上新台階。

在與兩位創始人的交談中，他們還透露了一個彩蛋，明年黑芝麻將發布性能更強的晶元，屆時搭載這一晶元的FAD自動駕駛平台最高算力有望突破1000TOPS，其算力已經可以進行完全自動駕駛。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

I. GOPS/W，TOPS/W，MOPS/W是用於評價什麼特性的指標啊，英文的原文是什麼啊 謝謝啦 急急！！

都是用來評價處理器運算能力的性能指標。

TOPS/W 來作為評價處理器運算能力的一個性能指標，TOPS/W 用於度量在1W功耗的情況下，處理器能進行多少萬億次操作。

GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力單位。1GOPS代表處理器每秒鍾可進行十億次（10^9）操作，1MOPS代表處理器每秒鍾可進行一百萬次（10^6）操作。TOPS同GOPS與MOPS可以換算，都代表每秒鍾能處理的次數，單位不同而已。

(9)10tops算力擴展閱讀：

常用雙精度浮點運算能力衡量一個處理器的科學計算的能力，就是處理64bit小數點浮動數據的能力。

支持AVX2的處理器的單指令的長度是256bit，每個intel核心假設包含2個FMA，一個FMA一個時鍾周期可以進行2次乘或者加的運算，那麼這個處理器在1個核心1個時鍾周期可以執行256bit*2FMA*2M/A/64=16次浮點運算，也稱為16FLOPs，就是Floating Point Operations Per Second；

支持AVX512的處理器的單指令的長度是512Bit，每個intel核心假設包含2個FMA，一個FMA一個時鍾周期可以進行2次乘或者加的運算，那麼這個處理器在1個核心1個時鍾周期可以執行512bit*2FMA*2M/A/64=32次浮點運算，也稱為32FLOPs。