从特斯拉、英伟达的大算力芯片,看蔚小理的自研
特斯拉作为智驾行业的先驱,也经历了智驾芯片从外采到自研的过程。在最早的ModelS上使用的是Mobileye的EyeQ芯片,由于Mobileye是业内出名的「小黑盒」,特斯拉很快就转向了英伟达,而随着算法的不断进化,英伟达的芯片已经无法满足特斯拉的要求,因此自研芯片就顺理成章。特斯拉第一代的FSD芯片于2019年量产,单颗算力达到...
继蔚来、小鹏后,理想汽车也自研芯片了,对抗华为、特斯拉?
2019年,特斯拉发布了被称为“FSDComputer”的HW3.0正式发布,自研芯片正式走入正轨。这也是最近几年特斯拉能够随意尝试各种不同技术路线的关键,毕竟有了自研芯片,智能驾驶技术的自主性和灵活性就强大了许多,这才更有益于实现自动驾驶技术的赶超和引领。单论芯片技术,华为可能还要比特斯拉更强一些,毕竟它属于“跨界者...
造芯片,哪家强?蔚小理 VS 华为、特斯拉
2019年,特斯拉发布了被称为“FSDComputer”的HW3.0正式发布,自研芯片正式走入正轨。这也是最近几年特斯拉能够随意尝试各种不同技术路线的关键,毕竟有了自研芯片,智能驾驶技术的自主性和灵活性就强大了许多,这才更有益于实现自动驾驶技术的赶超和引领。单论芯片技术,华为可能还要比特斯拉更强一些,毕竟它属于“跨界者...
“蔚小理”、比亚迪纷纷下场造芯片背后,自动驾驶软硬一体已成趋势
而在自动驾驶领域,特斯拉一直是标杆,早期采用了Mobileye的软硬一体解决方案,此后换成了英伟达的芯片+自研算法的软硬解耦方案,如今回到了基于自研芯片以及自研智驾算法的“重软硬一体”的策略。这也带动软硬一体方案成为了自动驾驶行业的新趋势。近日,辰韬资本联合三方发布的2024年度《自动驾驶软硬一体演进趋势研究报告》...
36氪独家|小鹏自研芯片流片,算力是同行三倍,为AI定制设计
但HW4并不是特斯拉车端的算力终局。特斯拉已经在规划更长远的第五代芯片硬件AI5,该芯片硬件比HW4性能高10倍,而HW4又比HW3性能高5倍,将于2025年12月左右推出。对国内玩家而言,在端到端技术路线、芯片算力尚未定型之际,车企很难在短期之内望见终局。长期的软硬件竞赛,考验着车企的长期投入。理想汽车...
特斯拉算力狂飙的背后:规模取胜与芯片自研
通过自研芯片,特斯拉对供应商的依赖不断减少,产品方案的自主性和灵活性不断增强,逐步实现了自动驾驶技术的赶超和引领(www.e993.com)2024年10月19日。最后,是产业生态。汽车正逐步走向智能化。基于芯片的软硬件平台将成为未来汽车核心技术底座。企业通过自研芯片,有可能在产业生态中占据更加核心的位置。
特斯拉抗衡英伟达失败,自研芯片要凉凉?
这意味着特斯拉可能拥有3万到35万颗H100GPU,xAI则可能拥有大约2.6万到3万颗。一直和扎克伯格针锋相对的马斯克,在不服气的嘴炮中暴露了真实状况:至少现在,Dojo的自研芯片失败,全面转向英伟达。马斯克称,在人工智能领域保持竞争力,每年至少需要投入数十亿美元,并将会扩大购买英伟达竞争对手AMD的产品。
中、美巨头自研芯片“围剿”英伟达
还有一部分东西的确是自研团队设计不了的,比如NOC(NetworkonChip,片上网络)一些非常艰深的结构。设计只是自研芯片的一个环节,它还包括流片、量产等等,中间可能还会遇到各种各样的问题,包括流片失败,量产产能等,但这些都不是自研的终点,它还需要解决一系列的配套问题,包括如何将产业链整合落到实处。
车企自研芯片,真有必要吗?
而且和通用芯片相比,专用自研芯片还不用考虑通用性,能砍掉与自己无关的模块,只保留自己需要的接口。这种设计的周期更短,也能针对自己的软件进行优化,使软硬结合要更加出色。比如,在FSD3.0芯片上,特斯拉通过合并输出通道中X、Y维度的输出像素,可以并行处理96个通道。
特斯拉把 Robotaxi 想简单了
理想2021年开始用地平线的芯片自研智能驾驶系统,后来又基于英伟达OrinX和地平线J5芯片,规划了ADMax和ADPro两个系统方案。2023年下半年,理想决定把内部研发资源集中到ADMax,将ADPro系统交给一家供应商去维护和更新,轻舟抓住了这个机会。