l3算力怎麼計算

1. L3里的公式怎麼設置

試試這個：
=IF(D3/B3>2,(B3*1-D3)*3%,IF(D3/B3>1.5,(B3*1-D3)*2%,IF(D3/B3>1,(B3*1-D3)*1%,0)))
看看是不是你要的？

2. 數字貨幣挖礦，什麼是算力挖礦算力單位怎麼換算

數字貨幣挖礦 我們經常提到的一個詞就是 礦機的算力，
比如：挖BTC比特幣的螞蟻礦機T9+ 算力10.5TH/S，
挖LTC萊特幣的螞蟻礦機L3+ 算力504MH/S,
挖LCC數字鏈的好礦機Ubuntu×64 算力180KH/S.

那究竟算力是什麼意思呢？ 算力代表了什麼 算力單位是怎麼定義的呢？

其實算力的意思很簡單，他就是代表礦機的計算能力、計算性能的衡量 他具體代表的是每秒礦機的整體hash演算法運算次數。
我們先要知道挖礦的本質就是解決一個數學計算，誰先算出來誰就獲得獎勵（幣），這個數學計算方式也很簡單，就是一直不斷的嘗試碰撞結果![什麼是礦機算力？挖礦算力單位怎麼換算?
就類似於你暴力破解一個手機密碼 （假設嘗試多次手機不會被鎖），
你不斷的嘗試密碼 從 000000 ~ 999999 一個一個的嘗試直到你解鎖成功，
如果你1秒內能嘗試一次 你的算力就是1次/s ，1秒內能嘗試兩次 你的算力就是2次/s
你1秒內嘗試的次數越多你的算力就越大， 你解鎖的時間也就越短 。

礦機也是一樣， 礦機1秒內能計算的hash演算法次數越多算力越大，挖的幣越多。
最開始比特幣使用 CPU挖礦， 後來使用顯卡GPU挖礦，到現在的使用ASIC專業定製晶元挖礦，計算速度一直不斷提升

算力單位：
算力每隔千位劃為一個單位，
最小單位 H=1次 1000H = 1K 1000K = 1G 1000G = 1T 1000T = 1P 1000P=1E
S9+ 10.5T 也等於 10500G / 0.0105P
比特幣全網算力現在 24.42 EH/s 相當於232萬台S9的算力

不同幣種的算力
不同的幣種的挖礦演算法可能會不一樣
比如比特幣是sha256演算法，萊特幣是scrypt演算法， 以太坊是Ethash演算法，數字鏈是SHA-2演算法。
這就像 手機1的密碼4位隨便輸入， 手機2的密碼6位， 輸一次後 隔1s才能再次輸入， 實際比這個要復雜的多，
解鎖這兩種不同的手機的方式是不一樣的， 那我嘗試解鎖的速度也不一樣， 解鎖手機1 我會更快一點。
不用的幣種之間的算力 是沒有任何關系的， 比特幣礦機是不能挖萊特， 因為演算法不一樣， 他不會解萊特幣的題。

3. 寶馬如何搞定L3先測了7億公里

車東西（公眾號：chedongxi）

作者 | James

編輯 | 曉寒

本周，寶馬亮相了旗艦純電轎車——寶馬i7。這款車除了有巨大的車內空間、豪華的內飾之外，智能化表現更是相當亮眼。

寶馬i7

在自動駕駛方面，寶馬i7當前配備了一套戚胡L2級自動駕駛系統，除了有基礎的L2自動駕駛功能外，還能實現導航輔助駕駛、識別交通信號燈並做出反應，在美國還允許駕駛員完全脫手，只需要目視道路。在停車場內，寶馬i7也能完成200米記憶泊車，明年還有望實現遙控泊車以及召喚功能。

並且，寶馬還透露了一個L3級自動駕駛的感測器配置，預計i7上市之時就有更多消息。

可以說，寶馬i7集成了市面上的大部分量產L2自動駕駛功能。

而在寶馬的智能座艙當中，前排配備了最新的iDrive 8和雙聯曲面屏，後排還有一塊31.3英寸的懸浮式巨幕，解析度達到了7680*2160，並且內置華為應用商店、愛奇藝等本土化服務。甚至在i7的後排門把手上，也有兩塊5.5英寸控制屏幕，用於控制座椅、空調、媒體 娛樂 等各種功能。

很顯然，寶馬i7擁有相當強的智能化水平，甚至也可以說量產車領域很難找到第二款比寶馬i7更智能的豪華車。

今天，在深入研究寶馬i7長達69頁的亮點解讀之後，車東西找到了更多寶馬i7智能背後的秘密。

在自動駕駛方面，寶馬i7配備了一套L2級自動駕駛系統，採用了Mobileye的方案，並很有可能配備了2顆EyeQ5H晶元。這款晶元是Mobileye最新的量產產品，采指唯用了7nm製程，其AI算力能夠達到16TOPS（INT8）。

Mobileye EyeQ5H晶元參數

根據寶馬自動駕駛技術首席專家Simon Fu rst公布的自動駕駛路線圖顯示，2顆Mobileye EyeQ5H晶元的分工並不相同。其中一顆晶元的工作是CV，也就是Mobileye寫入了封閉的計算機視覺方案；另一顆則是開放的晶元，也就是能夠允許整車企業自研其他演算法。

寶馬自動駕駛路線圖

同時，除了攝像頭數據之外，整個自動駕駛系統的其他數據使用兩顆英特爾Denverton 8核心晶元完成。

使用兩顆EyeQ5H晶元的域控制器

在感測器配置上，寶馬的這套L2自動駕駛系統還用上了800萬像素攝像頭。

整套輔助駕駛系統使用了5個毫米波雷達、雙目前視攝像頭實現L2級自動駕駛。

寶馬i7使用雙目前視攝像頭

當寶馬i7選配了駕駛輔助系統專業版（Driving Assistant Professional）之後，寶馬i7就能識別紅綠燈，實現導航輔助駕駛功能（寶馬稱這套系統為Active Navigation），且在北美地區允許駕駛員脫手駕駛。

寶馬i7

開啟寶馬的L2系統之後，寶馬i7能夠在0 210km/h的速度范圍內行駛。根據導航路況，適時調整車輛的速度。比如在匝道、環島、轉彎路段，即便設定速度很高，但車輛會減速通過，保證乘坐舒適性。

在德國市場出售的寶馬i7能夠識別交通信號燈，如果識別前方為紅燈，會第一時間顯示在車輛儀表中，同時車輛會慢慢減速，在停止線前停車。

如果遇到了多個復雜的信號燈，駕駛員可以在儀表盤上選擇車輛究竟應該識別哪一個。

當信號燈變成綠燈時，寶馬i7能夠重新起步。

這與特斯拉推出的「識別交通信號燈和停車標志並做出反應唯仔培」功能類似。2020年，特斯拉在美國市場推出了這項功能，國內車型僅有識別交通信號燈的功能，無法做出停車、起動的反應。

特斯拉識別交通信號燈和停車標志並做出反應功能

如果寶馬i7在上市之時就能推出這項功能，那麼這款車就是全球唯二能夠識別交通信號燈，並且根據信號燈前行或停止的車型。並且，這項功能也是城市L2自動駕駛的入門級功能。

寶馬i7

此外，寶馬i7還配備了導航輔助駕駛功能，車輛能夠根據導航系統計算的路線和車道在高速路上行駛。也就是說，寶馬i7也擁有了自動變道或匯入車道的能力。

在北美市場出售的車型中，駕駛員激活導航輔助駕駛之後，寶馬i7允許駕駛員完全脫手駕駛，車速最高可以達到130km/h。

外媒試駕寶馬7系測試車

由於這項功能仍然是L2級自動駕駛，因此行駛過程中，駕駛員仍然要注視道路，並且在緊急情況下接管方向和加速、制動踏板。

當L2自動駕駛功能開啟後，寶馬i7的儀表上會顯示周圍車輛和環境的3D模型，還能區分普通 汽車 、卡車、摩托車等不同交通工具。

總結一下就能發現，寶馬i7除了能夠實現基礎的L2自動駕駛功能之外，還能實現導航輔助駕駛、識別交通信號燈，在美國市場還能允許用戶脫手駕駛。這套系統就是量產L2領域幾乎全部的功能，寶馬i7配齊了。

可以說，具備量產L2領域幾乎全部功能的寶馬i7，幾乎已經追平了特斯拉和一眾造車新勢力車企。

寶馬i7也配備了泊車輔助功能，此前大眾已經熟知的自動泊車、50米循跡倒車、3D環視都有配備，比較驚艷的是寶馬i7能夠實現記憶泊車以及遙控泊車功能。

感測器方面，寶馬i7配備了4枚環視攝像頭和12個超聲波雷達實現各項泊車功能。計算設備則是來自瑞薩電子，擁有一顆瑞薩R-Car H3和一顆R-Car V3H晶元，其中H3晶元很可能用作儀表顯示環視影像，V3H晶元則用作泊車功能的識別和計算。

寶馬i7儀表

如果你的寶馬i7選裝了專業版泊車輔助功能（Parking Assistant Professional）之後，車輛能夠記憶200米的行駛和轉向動作（寶馬稱這套系統為Manoeuvre Assistant），實現記憶泊車功能。

這套系統使用GPS數據和轉向運動的軌跡數據學習泊車的動作，總共能夠學習10個不同車位的行駛路線。

當學習完成之後，下一次停車時，寶馬i7就能按照記憶路線和轉向，完全控制車輛行駛，自動泊車入位。在停車場場景中，經常會出現狹窄路段或急彎，可能需要駕駛員前進後退幾次才能轉彎，即便這樣復雜的場景，寶馬i7也能全部記憶下來。

寶馬的這套Manoeuvre Assistant功能與小鵬、威馬已經量產的記憶泊車功能用法上非常相似，小鵬能夠記憶最長1km的停車場路線並且能夠跨樓層記憶泊車，威馬則最遠能夠記憶100米停車路線。

寶馬i7

預計從2023年開始，寶馬還將為i7配備遙控泊車功能，在My BMW手機App內，就能遙控車輛進、出車庫。

從功能上來說，寶馬i7配備的這套L2級自動駕駛系統實現了特斯拉、小鵬現有的所有量產功能，在傳統車企車型中這還是第一個。

根據寶馬的規劃，未來i7也將能夠實現L3自動駕駛功能，但還沒有披露具體信息。

另外，寶馬還推出了一套L3自動駕駛硬體，從透視圖可以看到，這套系統在L2的基礎上增加了一個前向激光雷達、在車輛B柱正下方還有兩個毫米波雷達。

寶馬i7的L3自動駕駛硬體配置

寶馬i7配備的激光雷達為Innoviz的首款產品InnovizOne，就安裝在前格柵的右側。在感知能力方面，InnovizOne激光雷達能夠實現0.1m 250m的距離感知能力，幀速率可以在5 20幀之間配置，同時視野范圍為115 x25 ，角解析度為0.1 x0.1 。

InnovizOne激光雷達

早在2018年，寶馬、Innoviz、麥格納就達成了合作關系，目標就是將Innoviz激光雷達實現量產，經過4年的時間，InnovizOne即將在i7車型上量產。

實際上，近些年寶馬的自動駕駛研發中就一直採用這套感測器配置。

寶馬自動駕駛開發高級副總裁Nicolai Martin博士在2021年的一次采訪中，就展示了寶馬正在研發的L3自動駕駛技術。當時，寶馬使用上一代7系燃油車做了相當多的改造。

寶馬自動駕駛開發高級副總裁Nicolai Martin博士

車輛前格柵的右側裝上了激光雷達，前格柵中部裝上了長距離毫米波雷達，同時在車輛四角和B柱正下方裝上了6個短距離毫米波雷達。

並且，在自動駕駛測試車的前向毫米波雷達上，甚至已經有了這代寶馬i7前格柵的條紋樣式。

很顯然，寶馬的這套L3自動駕駛系統已經量產在即。但是，寶馬L3自動駕駛功能的量產時間可能還要晚一些。

外媒TopGear去年采訪了寶馬研發部老闆Frank Weber，他就說道：「對於L3自動駕駛來說，駕駛責任從駕駛員轉移到了 汽車 。寶馬已經完成7億公里的路測，之後還要證明這套系統比人類駕駛員更安全。」

在寶馬量產L3之前，還需要通過德國聯邦機動車運輸管理局（KBA）的認證，之後就可以在德國高速公路以不超過60km/h的速度實現L3級自動駕駛。至於中國用戶何時能夠用上，還需要相關法規不斷完善。

除了自動駕駛之外，寶馬i7後排的31.3英寸屏幕也是最驚艷的賣點。

據介紹，後排屏幕的Tier 1是佳明，並且內置高通SA8155P晶元，這也是當前業內頂尖的一顆車機晶元。

寶馬i7後排屏幕

現場簡單上手體驗之後就能發現，寶馬i7後排屏幕運行著一套安卓系統，下方還有安卓標志性的回到主頁、返回按鈕，操作起來流暢度非常不錯。

寶馬i7後排屏幕

在內容服務上，寶馬做了相當多的本土優化，融入了愛奇藝和華為應用商店，也讓寶馬成為首個在後排搭載華為應用商店的豪華品牌。

硬體參數方面，這塊31.3英寸屏幕的參數也非常出色。其解析度為7680*2160，屏幕的長寬比為32:9，視覺上相當於兩塊4K屏幕橫向拼合在一起。

這也就意味著，每一幀畫面都有1659萬像素，視覺效果非常震撼。

業內人士透露，後排超寬屏幕亮度超過700nit，這意味著即便在陽光明媚的白天，也不會看不清屏幕上顯示的內容。

同時，亮度達到700nit的顯示屏，在業內也是相對高端的產品。日前蘋果發布了一款售價萬元的Studio Display，這塊屏幕的亮度為600nit，而一般辦公使用的顯示器，亮度通常在300 400nit之間。

在屏幕背面，有一個HDMI介面和一個USB-C介面，能夠輸入外部的視頻內容，兩個3.5mm耳機介面也能單獨輸出音頻信號。

後排屏幕擁有多種介面及佳明貼紙

同時，後排左右車門扶手上還有5.5英寸扶手觸控屏，這塊屏幕可以用作愛奇藝的遙控器，也能設置藍牙電話、屏幕、座椅、車內燈光、遮陽簾、空調等控制功能。

在此之前，大多數豪華車將後排車控功能集成在了後排中央扶手的位置。當把控制面板放在門把手上之後，左、右兩位乘客能夠同時控制車輛。

寶馬i7後排扶手控制屏

在這塊屏幕上，也能預先設定多種不同的模式，例如在「影院模式」之下，車內氛圍燈會調整，遮陽簾將自動關閉。

寶馬i7「影院模式」

在寶馬i7車內，還擁有1965W、36發聲單元的Bowers&Wilkins 4D環繞音響系統，能夠在後排享受影院的視聽感受。這套音響除了有四面八方傳來的3D聲音之外，還在坐墊下方加裝了低音振動器，形成了4D效果。

實際上，作為寶馬的旗艦車型，寶馬i7還有相當多的智能化配置。例如有全功能的手機車鑰匙，能夠利用UWB技術實現解鎖車門，讓用戶能夠徹底扔掉車鑰匙。同時前排也有寶馬新一代iDrive和寶馬操作系統8.0。很顯然，寶馬將自己布局多年的智能化技術「和盤托出」，全都放在了i7上。

在 汽車 行業內，寶馬一直以來都是嘗鮮各類智能化技術的企業。最早寶馬能夠在 汽車 上支持iPod播放，之後也第一批支持蘋果CarPlay，如今有數字車鑰匙、後排大屏，還有全功能的L2自動駕駛，讓寶馬保持強大的智能化競爭力。

4. 螞蟻L3 504M 算力 一天能挖多少萊特幣

其實每天能挖到的幣都是不一樣的，L3+最早出來的時候，每天能挖1個萊特幣。現在全網算力大幅度提升，每天能挖0.54個幣左右。主要還是要看你的算力跟全網算力的比較吧。

1.比特幣挖礦機，就是用於賺取比特幣的電腦，這類電腦一般有專業的挖礦晶元，多採用燒顯卡的方式工作，耗電量較大。用戶用個人計算機下載軟體然後運行特定演算法，與遠方伺服器通訊後可得到相應比特幣，是獲取比特幣的方式之一。

2.2013年流行的數字貨幣有，比特幣、萊特幣、澤塔幣、便士幣（外網）、隱形金條、紅幣、極點幣、燒烤幣、質數幣。目前全世界發行有上百種數字貨幣。

3.產值：按照比特幣產出的運算公式，幾乎每逢4年都會產出減半，最終達到極值2100萬個。而每逢此時，都會大幅升值。這種沒有中央銀行控制的貨幣，與不斷量化寬松的現實貨幣相比，也將會不斷升值。到2013年，比特幣已經產生出了大約1100多萬個。

(4)l3算力怎麼計算擴展閱讀：

1.螞蟻礦機是全球市佔率第一的加密貨幣挖礦機品牌，市佔率約為70%。礦機由比特大陸研發，在中國內地擁有專利。螞蟻礦機初時只有比特幣礦機，後來業務拓展至其他加密貨幣，如以太坊、達世幣、萊特幣、門羅幣等等。

2.螞蟻礦機採用比特大陸設計的ASIC晶元，該晶元由台積電生產。所有晶元均以BM字頭作為型號。每一步礦機里都有3至4塊的電路板，電路板上則有數十塊晶元，因此每一部螞蟻礦機都只能夠用以挖掘一種或多種利用相同演算法的加密貨幣。

3.螞蟻礦機需要配合專門的挖礦軟體，不能使用第三方軟體。另外，螞蟻礦機由於功率甚高，也需要配合專門火牛使用。

5. 想入手一台螞蟻L3+礦機，每天收益大概有多少呢

現在基本挖不倒了，總共就2100萬個。都挖的差不多了，不能說多久挖到一個，就是靠計算機每日每月的計算挖掘的。很難說運氣多久會降臨在你身上。

6. 智能駕駛晶元爭奪戰

全球智能駕駛汽車市場正處在爆發的前夜。

根據艾瑞咨詢的報告數據顯示，到2023年，全球范圍內具備智能駕駛功能的車輛將達到約6000萬輛，L1/L2級自動駕駛功能的滲透率將接近50%，L3級自動駕駛功能的市場滲透率也會來到7%。

就從眼前來看，全球智能汽車的急先鋒特斯拉，憑借著對車輛的智能化和自動化革命，其股價不斷創造新高，總市值已突破2000億美元。

這也體現了整個市場對於智能汽車的發展保持著超高的預期。

1、國內智能駕駛市場蓄勢待發

我們將視角轉到國內：經過這兩年的快速發展，很多合資品牌、自主品牌、造車新勢力們在ADAS功能與智能駕駛系統的量產上車上，呈現出你追我趕的態勢。

據佐思產研統計，今年前4個月，國內市場的L2級自動駕駛系統的裝配率已達10.6%。

其中，豐田、沃爾沃這樣的傳統品牌，以及吉利、領克、幾何，還有長城魏派、奇瑞星途等新興品牌裝配率領先。

造車新勢力更不用說，蔚來的NIOPilot、小鵬的XPilot、威馬的LivingPilot以及理想的輔助駕駛系統都已經搭載上車並且在持續進化之中。

特別是理想汽車最近拿到美團的融資，未來將大力投入自動駕駛技術的開發和應用。

L3自動駕駛的市場也在不斷擴大，自2017年奧迪推出新A8標榜量產全球首個L3自動駕駛系統以來，國內的品牌也紛紛上馬L3級自動駕駛功能。

其中就包括了廣汽新能源的AionLX/AionV、上汽榮威已上市的MarvelX和待上市的MarvelR，還有今年受到廣泛關注的長安U-NIT和比亞迪漢。

不過受限於國內的法律法規還未明確，這些車型上所搭載的L3自動駕駛功能尚未開放，但後市可期。

而針對更高級別的L4自動駕駛，近期有兩大比較重磅的行業動態：

其一是沃爾沃與Waymo牽手了，後續沃爾沃品牌、極星品牌以及領克品牌的車型將會集成Waymo的自動駕駛技術；

黑芝麻聯合創始人兼CEO單記章（右）黑芝麻聯合創始人兼COO劉衛紅（左）

黑芝麻的聯合創始人兼CEO單記章此前是圖像晶元公司OmniVision（OV）的圖像演算法負責人，在視覺感知領域擁有100多項專利。

聯合創始人兼COO劉衛紅先後就職通用汽車、博世，曾出任博世底盤制動事業部亞太區總裁，在主機廠和Tier1都有深厚的任職經驗。

一個出身自晶元行業，另一個來自汽車製造業，兩者相輔相成，未來要在自動駕駛晶元領域創造出一番天地。

針對團隊的構成，劉衛紅曾經提到，「我們的基因是晶元，團隊里有做過車規級晶元研發和車規級晶元驗證的尖端人才，想做和做過是不一樣的。同時我們還整合了既懂演算法，又懂得計算架構的開發人員。」

目前黑芝麻在中美兩地都有團隊，全球擁有近300名員工，團隊成員很多曾就職於OV、安霸、高通、英偉達等晶元公司，平均從業經驗超過15年。

4、自動駕駛晶元量產急行軍

自動駕駛晶元要實現量產落地，必須要邁過車規級的坎。

自動駕駛晶元的車規級，不但包含了晶元本身的可靠性、穩定性、耐久性等要求，還要滿足與車輛系統整合後的系統功能安全。目前市面上很少有供應商能同時滿足兩方面的要求。

黑芝麻新近推出的A1000晶元，從設計之初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Grade2標准，晶元整體達到了ISO26262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。

為此，A1000晶元採用的是ARM車規級的CPU和GPU。

在代工廠方面，黑芝麻也是按照車規級的要求選擇了台積電的16nm產線。這一切的目標都是為了實現這款晶元的車規級設計目標。

此前的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。

另外，黑芝麻的華山一號A500晶元也已開啟量產，其與國內頭部車企針對L2+和L3級別自動駕駛的項目也正在展開。

相較於傳統的汽車電子晶元廠商，黑芝麻的規劃顯然更加快速激進，他們需要更敏捷地把握住時間窗口。

這個時間窗口也就在這兩年中，特別是今年，大部分的智能駕駛車型已經在進行晶元選型，而現在能夠拿出這樣的晶元產品的廠商，無疑將佔得先機。

黑芝麻的A1000晶元已於今年6月發布，在量產進程中踏准了市場的節奏。

在全球智能駕駛汽車市場爆發的前夜，針對自動駕駛晶元的市場爭奪也更加激烈。

頭部是Mobileye、英偉達這樣的巨頭；還有從移動晶元市場殺出的華為海思和高通等廠商；老牌汽車半導體廠商們也在加快布局。

如黑芝麻一樣的AI晶元公司將成為重要的後起之秀。

智能駕駛汽車將是一個擁有巨量增長潛力的市場。

在這樣的市場機遇中，黑芝麻這樣的國產自動駕駛晶元廠商正在產品層面上與Mobileye和英偉達這樣的國際巨頭展開角逐，未來就是吸納客戶、建立起生態，修建自己的護城河。

單記章曾在多個場合表露過同一個願景：PC時代英特爾為代表的處理器企業；智能手機時代有ARM為代表的移動晶元公司；而黑芝麻則希望成為智能駕駛時代的英特爾和ARM。

智能汽車的大勢已成，「Bigthingsstartsmall」。

巨大的產業機遇之下，今天的後起之秀能否成為未來的產業巨頭？

我們且行且看。

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。

7. 鋼筋算量時，馬鐙筋截面編輯中L1、L2、L3的長度怎麼計算

這個沒有統一的標准
一般情況下，每一水平段的長度是以鋼筋的間距+50，這個也沒有統一的計算方式，可以簽證，也可以雙方協商確定。只要能使馬凳的設置時能滿足支撐麵筋的要求即可

8. 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。
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