l3算力怎么计算

1. L3里的公式怎么设置

试试这个：
=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. 数字货币挖矿，什么是算力挖矿算力单位怎么换算

数字货币挖矿 我们经常提到的一个词就是 矿机的算力，
比如：挖BTC比特币的蚂蚁矿机T9+ 算力10.5TH/S，
挖LTC莱特币的蚂蚁矿机L3+ 算力504MH/S,
挖LCC数字链的好矿机Ubuntu×64 算力180KH/S.

那究竟算力是什么意思呢？ 算力代表了什么 算力单位是怎么定义的呢？

其实算力的意思很简单，他就是代表矿机的计算能力、计算性能的衡量 他具体代表的是每秒矿机的整体hash算法运算次数。
我们先要知道挖矿的本质就是解决一个数学计算，谁先算出来谁就获得奖励（币），这个数学计算方式也很简单，就是一直不断的尝试碰撞结果![什么是矿机算力？挖矿算力单位怎么换算?
就类似于你暴力破解一个手机密码 （假设尝试多次手机不会被锁），
你不断的尝试密码 从 000000 ~ 999999 一个一个的尝试直到你解锁成功，
如果你1秒内能尝试一次 你的算力就是1次/s ，1秒内能尝试两次 你的算力就是2次/s
你1秒内尝试的次数越多你的算力就越大， 你解锁的时间也就越短 。

矿机也是一样， 矿机1秒内能计算的hash算法次数越多算力越大，挖的币越多。
最开始比特币使用 CPU挖矿， 后来使用显卡GPU挖矿，到现在的使用ASIC专业定制芯片挖矿，计算速度一直不断提升

算力单位：
算力每隔千位划为一个单位，
最小单位 H=1次 1000H = 1K 1000K = 1G 1000G = 1T 1000T = 1P 1000P=1E
S9+ 10.5T 也等于 10500G / 0.0105P
比特币全网算力现在 24.42 EH/s 相当于232万台S9的算力

不同币种的算力
不同的币种的挖矿算法可能会不一样
比如比特币是sha256算法，莱特币是scrypt算法， 以太坊是Ethash算法，数字链是SHA-2算法。
这就像 手机1的密码4位随便输入， 手机2的密码6位， 输一次后 隔1s才能再次输入， 实际比这个要复杂的多，
解锁这两种不同的手机的方式是不一样的， 那我尝试解锁的速度也不一样， 解锁手机1 我会更快一点。
不用的币种之间的算力 是没有任何关系的， 比特币矿机是不能挖莱特， 因为算法不一样， 他不会解莱特币的题。

3. 宝马如何搞定L3先测了7亿公里

车东西（公众号：chedongxi）

作者 | James

编辑 | 晓寒

本周，宝马亮相了旗舰纯电轿车——宝马i7。这款车除了有巨大的车内空间、豪华的内饰之外，智能化表现更是相当亮眼。

宝马i7

在自动驾驶方面，宝马i7当前配备了一套戚胡L2级自动驾驶系统，除了有基础的L2自动驾驶功能外，还能实现导航辅助驾驶、识别交通信号灯并做出反应，在美国还允许驾驶员完全脱手，只需要目视道路。在停车场内，宝马i7也能完成200米记忆泊车，明年还有望实现遥控泊车以及召唤功能。

并且，宝马还透露了一个L3级自动驾驶的传感器配置，预计i7上市之时就有更多消息。

可以说，宝马i7集成了市面上的大部分量产L2自动驾驶功能。

而在宝马的智能座舱当中，前排配备了最新的iDrive 8和双联曲面屏，后排还有一块31.3英寸的悬浮式巨幕，分辨率达到了7680*2160，并且内置华为应用商店、爱奇艺等本土化服务。甚至在i7的后排门把手上，也有两块5.5英寸控制屏幕，用于控制座椅、空调、媒体 娱乐 等各种功能。

很显然，宝马i7拥有相当强的智能化水平，甚至也可以说量产车领域很难找到第二款比宝马i7更智能的豪华车。

今天，在深入研究宝马i7长达69页的亮点解读之后，车东西找到了更多宝马i7智能背后的秘密。

在自动驾驶方面，宝马i7配备了一套L2级自动驾驶系统，采用了Mobileye的方案，并很有可能配备了2颗EyeQ5H芯片。这款芯片是Mobileye最新的量产产品，采指唯用了7nm制程，其AI算力能够达到16TOPS（INT8）。

Mobileye EyeQ5H芯片参数

根据宝马自动驾驶技术首席专家Simon Fu rst公布的自动驾驶路线图显示，2颗Mobileye EyeQ5H芯片的分工并不相同。其中一颗芯片的工作是CV，也就是Mobileye写入了封闭的计算机视觉方案；另一颗则是开放的芯片，也就是能够允许整车企业自研其他算法。

宝马自动驾驶路线图

同时，除了摄像头数据之外，整个自动驾驶系统的其他数据使用两颗英特尔Denverton 8核心芯片完成。

使用两颗EyeQ5H芯片的域控制器

在传感器配置上，宝马的这套L2自动驾驶系统还用上了800万像素摄像头。

整套辅助驾驶系统使用了5个毫米波雷达、双目前视摄像头实现L2级自动驾驶。

宝马i7使用双目前视摄像头

当宝马i7选配了驾驶辅助系统专业版（Driving Assistant Professional）之后，宝马i7就能识别红绿灯，实现导航辅助驾驶功能（宝马称这套系统为Active Navigation），且在北美地区允许驾驶员脱手驾驶。

宝马i7

开启宝马的L2系统之后，宝马i7能够在0 210km/h的速度范围内行驶。根据导航路况，适时调整车辆的速度。比如在匝道、环岛、转弯路段，即便设定速度很高，但车辆会减速通过，保证乘坐舒适性。

在德国市场出售的宝马i7能够识别交通信号灯，如果识别前方为红灯，会第一时间显示在车辆仪表中，同时车辆会慢慢减速，在停止线前停车。

如果遇到了多个复杂的信号灯，驾驶员可以在仪表盘上选择车辆究竟应该识别哪一个。

当信号灯变成绿灯时，宝马i7能够重新起步。

这与特斯拉推出的“识别交通信号灯和停车标志并做出反应唯仔培”功能类似。2020年，特斯拉在美国市场推出了这项功能，国内车型仅有识别交通信号灯的功能，无法做出停车、起动的反应。

特斯拉识别交通信号灯和停车标志并做出反应功能

如果宝马i7在上市之时就能推出这项功能，那么这款车就是全球唯二能够识别交通信号灯，并且根据信号灯前行或停止的车型。并且，这项功能也是城市L2自动驾驶的入门级功能。

宝马i7

此外，宝马i7还配备了导航辅助驾驶功能，车辆能够根据导航系统计算的路线和车道在高速路上行驶。也就是说，宝马i7也拥有了自动变道或汇入车道的能力。

在北美市场出售的车型中，驾驶员激活导航辅助驾驶之后，宝马i7允许驾驶员完全脱手驾驶，车速最高可以达到130km/h。

外媒试驾宝马7系测试车

由于这项功能仍然是L2级自动驾驶，因此行驶过程中，驾驶员仍然要注视道路，并且在紧急情况下接管方向和加速、制动踏板。

当L2自动驾驶功能开启后，宝马i7的仪表上会显示周围车辆和环境的3D模型，还能区分普通 汽车 、卡车、摩托车等不同交通工具。

总结一下就能发现，宝马i7除了能够实现基础的L2自动驾驶功能之外，还能实现导航辅助驾驶、识别交通信号灯，在美国市场还能允许用户脱手驾驶。这套系统就是量产L2领域几乎全部的功能，宝马i7配齐了。

可以说，具备量产L2领域几乎全部功能的宝马i7，几乎已经追平了特斯拉和一众造车新势力车企。

宝马i7也配备了泊车辅助功能，此前大众已经熟知的自动泊车、50米循迹倒车、3D环视都有配备，比较惊艳的是宝马i7能够实现记忆泊车以及遥控泊车功能。

传感器方面，宝马i7配备了4枚环视摄像头和12个超声波雷达实现各项泊车功能。计算设备则是来自瑞萨电子，拥有一颗瑞萨R-Car H3和一颗R-Car V3H芯片，其中H3芯片很可能用作仪表显示环视影像，V3H芯片则用作泊车功能的识别和计算。

宝马i7仪表

如果你的宝马i7选装了专业版泊车辅助功能（Parking Assistant Professional）之后，车辆能够记忆200米的行驶和转向动作（宝马称这套系统为Manoeuvre Assistant），实现记忆泊车功能。

这套系统使用GPS数据和转向运动的轨迹数据学习泊车的动作，总共能够学习10个不同车位的行驶路线。

当学习完成之后，下一次停车时，宝马i7就能按照记忆路线和转向，完全控制车辆行驶，自动泊车入位。在停车场场景中，经常会出现狭窄路段或急弯，可能需要驾驶员前进后退几次才能转弯，即便这样复杂的场景，宝马i7也能全部记忆下来。

宝马的这套Manoeuvre Assistant功能与小鹏、威马已经量产的记忆泊车功能用法上非常相似，小鹏能够记忆最长1km的停车场路线并且能够跨楼层记忆泊车，威马则最远能够记忆100米停车路线。

宝马i7

预计从2023年开始，宝马还将为i7配备遥控泊车功能，在My BMW手机App内，就能遥控车辆进、出车库。

从功能上来说，宝马i7配备的这套L2级自动驾驶系统实现了特斯拉、小鹏现有的所有量产功能，在传统车企车型中这还是第一个。

根据宝马的规划，未来i7也将能够实现L3自动驾驶功能，但还没有披露具体信息。

另外，宝马还推出了一套L3自动驾驶硬件，从透视图可以看到，这套系统在L2的基础上增加了一个前向激光雷达、在车辆B柱正下方还有两个毫米波雷达。

宝马i7的L3自动驾驶硬件配置

宝马i7配备的激光雷达为Innoviz的首款产品InnovizOne，就安装在前格栅的右侧。在感知能力方面，InnovizOne激光雷达能够实现0.1m 250m的距离感知能力，帧速率可以在5 20帧之间配置，同时视野范围为115 x25 ，角分辨率为0.1 x0.1 。

InnovizOne激光雷达

早在2018年，宝马、Innoviz、麦格纳就达成了合作关系，目标就是将Innoviz激光雷达实现量产，经过4年的时间，InnovizOne即将在i7车型上量产。

实际上，近些年宝马的自动驾驶研发中就一直采用这套传感器配置。

宝马自动驾驶开发高级副总裁Nicolai Martin博士在2021年的一次采访中，就展示了宝马正在研发的L3自动驾驶技术。当时，宝马使用上一代7系燃油车做了相当多的改造。

宝马自动驾驶开发高级副总裁Nicolai Martin博士

车辆前格栅的右侧装上了激光雷达，前格栅中部装上了长距离毫米波雷达，同时在车辆四角和B柱正下方装上了6个短距离毫米波雷达。

并且，在自动驾驶测试车的前向毫米波雷达上，甚至已经有了这代宝马i7前格栅的条纹样式。

很显然，宝马的这套L3自动驾驶系统已经量产在即。但是，宝马L3自动驾驶功能的量产时间可能还要晚一些。

外媒TopGear去年采访了宝马研发部老板Frank Weber，他就说道：“对于L3自动驾驶来说，驾驶责任从驾驶员转移到了 汽车 。宝马已经完成7亿公里的路测，之后还要证明这套系统比人类驾驶员更安全。”

在宝马量产L3之前，还需要通过德国联邦机动车运输管理局（KBA）的认证，之后就可以在德国高速公路以不超过60km/h的速度实现L3级自动驾驶。至于中国用户何时能够用上，还需要相关法规不断完善。

除了自动驾驶之外，宝马i7后排的31.3英寸屏幕也是最惊艳的卖点。

据介绍，后排屏幕的Tier 1是佳明，并且内置高通SA8155P芯片，这也是当前业内顶尖的一颗车机芯片。

宝马i7后排屏幕

现场简单上手体验之后就能发现，宝马i7后排屏幕运行着一套安卓系统，下方还有安卓标志性的回到主页、返回按钮，操作起来流畅度非常不错。

宝马i7后排屏幕

在内容服务上，宝马做了相当多的本土优化，融入了爱奇艺和华为应用商店，也让宝马成为首个在后排搭载华为应用商店的豪华品牌。

硬件参数方面，这块31.3英寸屏幕的参数也非常出色。其分辨率为7680*2160，屏幕的长宽比为32:9，视觉上相当于两块4K屏幕横向拼合在一起。

这也就意味着，每一帧画面都有1659万像素，视觉效果非常震撼。

业内人士透露，后排超宽屏幕亮度超过700nit，这意味着即便在阳光明媚的白天，也不会看不清屏幕上显示的内容。

同时，亮度达到700nit的显示屏，在业内也是相对高端的产品。日前苹果发布了一款售价万元的Studio Display，这块屏幕的亮度为600nit，而一般办公使用的显示器，亮度通常在300 400nit之间。

在屏幕背面，有一个HDMI接口和一个USB-C接口，能够输入外部的视频内容，两个3.5mm耳机接口也能单独输出音频信号。

后排屏幕拥有多种接口及佳明贴纸

同时，后排左右车门扶手上还有5.5英寸扶手触控屏，这块屏幕可以用作爱奇艺的遥控器，也能设置蓝牙电话、屏幕、座椅、车内灯光、遮阳帘、空调等控制功能。

在此之前，大多数豪华车将后排车控功能集成在了后排中央扶手的位置。当把控制面板放在门把手上之后，左、右两位乘客能够同时控制车辆。

宝马i7后排扶手控制屏

在这块屏幕上，也能预先设定多种不同的模式，例如在“影院模式”之下，车内氛围灯会调整，遮阳帘将自动关闭。

宝马i7“影院模式”

在宝马i7车内，还拥有1965W、36发声单元的Bowers&Wilkins 4D环绕音响系统，能够在后排享受影院的视听感受。这套音响除了有四面八方传来的3D声音之外，还在坐垫下方加装了低音振动器，形成了4D效果。

实际上，作为宝马的旗舰车型，宝马i7还有相当多的智能化配置。例如有全功能的手机车钥匙，能够利用UWB技术实现解锁车门，让用户能够彻底扔掉车钥匙。同时前排也有宝马新一代iDrive和宝马操作系统8.0。很显然，宝马将自己布局多年的智能化技术“和盘托出”，全都放在了i7上。

在 汽车 行业内，宝马一直以来都是尝鲜各类智能化技术的企业。最早宝马能够在 汽车 上支持iPod播放，之后也第一批支持苹果CarPlay，如今有数字车钥匙、后排大屏，还有全功能的L2自动驾驶，让宝马保持强大的智能化竞争力。

4. 蚂蚁L3 504M 算力 一天能挖多少莱特币

其实每天能挖到的币都是不一样的，L3+最早出来的时候，每天能挖1个莱特币。现在全网算力大幅度提升，每天能挖0.54个币左右。主要还是要看你的算力跟全网算力的比较吧。

1.比特币挖矿机，就是用于赚取比特币的电脑，这类电脑一般有专业的挖矿芯片，多采用烧显卡的方式工作，耗电量较大。用户用个人计算机下载软件然后运行特定算法，与远方服务器通讯后可得到相应比特币，是获取比特币的方式之一。

2.2013年流行的数字货币有，比特币、莱特币、泽塔币、便士币（外网）、隐形金条、红币、极点币、烧烤币、质数币。目前全世界发行有上百种数字货币。

3.产值：按照比特币产出的运算公式，几乎每逢4年都会产出减半，最终达到极值2100万个。而每逢此时，都会大幅升值。这种没有中央银行控制的货币，与不断量化宽松的现实货币相比，也将会不断升值。到2013年，比特币已经产生出了大约1100多万个。

(4)l3算力怎么计算扩展阅读：

1.蚂蚁矿机是全球市占率第一的加密货币挖矿机品牌，市占率约为70%。矿机由比特大陆研发，在中国内地拥有专利。蚂蚁矿机初时只有比特币矿机，后来业务拓展至其他加密货币，如以太坊、达世币、莱特币、门罗币等等。

2.蚂蚁矿机采用比特大陆设计的ASIC芯片，该芯片由台积电生产。所有芯片均以BM字头作为型号。每一步矿机里都有3至4块的电路板，电路板上则有数十块芯片，因此每一部蚂蚁矿机都只能够用以挖掘一种或多种利用相同算法的加密货币。

3.蚂蚁矿机需要配合专门的挖矿软件，不能使用第三方软件。另外，蚂蚁矿机由于功率甚高，也需要配合专门火牛使用。

5. 想入手一台蚂蚁L3+矿机，每天收益大概有多少呢

现在基本挖不倒了，总共就2100万个。都挖的差不多了，不能说多久挖到一个，就是靠计算机每日每月的计算挖掘的。很难说运气多久会降临在你身上。

6. 智能驾驶芯片争夺战

全球智能驾驶汽车市场正处在爆发的前夜。

根据艾瑞咨询的报告数据显示，到2023年，全球范围内具备智能驾驶功能的车辆将达到约6000万辆，L1/L2级自动驾驶功能的渗透率将接近50%，L3级自动驾驶功能的市场渗透率也会来到7%。

就从眼前来看，全球智能汽车的急先锋特斯拉，凭借着对车辆的智能化和自动化革命，其股价不断创造新高，总市值已突破2000亿美元。

这也体现了整个市场对于智能汽车的发展保持着超高的预期。

1、国内智能驾驶市场蓄势待发

我们将视角转到国内：经过这两年的快速发展，很多合资品牌、自主品牌、造车新势力们在ADAS功能与智能驾驶系统的量产上车上，呈现出你追我赶的态势。

据佐思产研统计，今年前4个月，国内市场的L2级自动驾驶系统的装配率已达10.6%。

其中，丰田、沃尔沃这样的传统品牌，以及吉利、领克、几何，还有长城魏派、奇瑞星途等新兴品牌装配率领先。

造车新势力更不用说，蔚来的NIOPilot、小鹏的XPilot、威马的LivingPilot以及理想的辅助驾驶系统都已经搭载上车并且在持续进化之中。

特别是理想汽车最近拿到美团的融资，未来将大力投入自动驾驶技术的开发和应用。

L3自动驾驶的市场也在不断扩大，自2017年奥迪推出新A8标榜量产全球首个L3自动驾驶系统以来，国内的品牌也纷纷上马L3级自动驾驶功能。

其中就包括了广汽新能源的AionLX/AionV、上汽荣威已上市的MarvelX和待上市的MarvelR，还有今年受到广泛关注的长安U-NIT和比亚迪汉。

不过受限于国内的法律法规还未明确，这些车型上所搭载的L3自动驾驶功能尚未开放，但后市可期。

而针对更高级别的L4自动驾驶，近期有两大比较重磅的行业动态：

其一是沃尔沃与Waymo牵手了，后续沃尔沃品牌、极星品牌以及领克品牌的车型将会集成Waymo的自动驾驶技术；

黑芝麻联合创始人兼CEO单记章（右）黑芝麻联合创始人兼COO刘卫红（左）

黑芝麻的联合创始人兼CEO单记章此前是图像芯片公司OmniVision（OV）的图像算法负责人，在视觉感知领域拥有100多项专利。

联合创始人兼COO刘卫红先后就职通用汽车、博世，曾出任博世底盘制动事业部亚太区总裁，在主机厂和Tier1都有深厚的任职经验。

一个出身自芯片行业，另一个来自汽车制造业，两者相辅相成，未来要在自动驾驶芯片领域创造出一番天地。

针对团队的构成，刘卫红曾经提到，「我们的基因是芯片，团队里有做过车规级芯片研发和车规级芯片验证的尖端人才，想做和做过是不一样的。同时我们还整合了既懂算法，又懂得计算架构的开发人员。」

目前黑芝麻在中美两地都有团队，全球拥有近300名员工，团队成员很多曾就职于OV、安霸、高通、英伟达等芯片公司，平均从业经验超过15年。

4、自动驾驶芯片量产急行军

自动驾驶芯片要实现量产落地，必须要迈过车规级的坎。

自动驾驶芯片的车规级，不但包含了芯片本身的可靠性、稳定性、耐久性等要求，还要满足与车辆系统整合后的系统功能安全。目前市面上很少有供应商能同时满足两方面的要求。

黑芝麻新近推出的A1000芯片，从设计之初就朝着车规级的目标迈进。

它符合芯片AEC-Q100可靠性和耐久性Grade2标准，芯片整体达到了ISO26262功能安全ASIL-B级别。

芯片内部还有满足ASIL-D级别的安全岛，整个芯片系统的功能安全等级为ASIL-D。

为此，A1000芯片采用的是ARM车规级的CPU和GPU。

在代工厂方面，黑芝麻也是按照车规级的要求选择了台积电的16nm产线。这一切的目标都是为了实现这款芯片的车规级设计目标。

此前的6月，黑芝麻的研发团队已经对这款芯片的所有模块进行了性能测试，完全调试通过，接下来就是与客户进行联合测试，为最后的大规模量产做准备。

据悉，搭载这款芯片的首款车型将在2021年底量产。

另外，黑芝麻的华山一号A500芯片也已开启量产，其与国内头部车企针对L2+和L3级别自动驾驶的项目也正在展开。

相较于传统的汽车电子芯片厂商，黑芝麻的规划显然更加快速激进，他们需要更敏捷地把握住时间窗口。

这个时间窗口也就在这两年中，特别是今年，大部分的智能驾驶车型已经在进行芯片选型，而现在能够拿出这样的芯片产品的厂商，无疑将占得先机。

黑芝麻的A1000芯片已于今年6月发布，在量产进程中踏准了市场的节奏。

在全球智能驾驶汽车市场爆发的前夜，针对自动驾驶芯片的市场争夺也更加激烈。

头部是Mobileye、英伟达这样的巨头；还有从移动芯片市场杀出的华为海思和高通等厂商；老牌汽车半导体厂商们也在加快布局。

如黑芝麻一样的AI芯片公司将成为重要的后起之秀。

智能驾驶汽车将是一个拥有巨量增长潜力的市场。

在这样的市场机遇中，黑芝麻这样的国产自动驾驶芯片厂商正在产品层面上与Mobileye和英伟达这样的国际巨头展开角逐，未来就是吸纳客户、建立起生态，修建自己的护城河。

单记章曾在多个场合表露过同一个愿景：PC时代英特尔为代表的处理器企业；智能手机时代有ARM为代表的移动芯片公司；而黑芝麻则希望成为智能驾驶时代的英特尔和ARM。

智能汽车的大势已成，「Bigthingsstartsmall」。

巨大的产业机遇之下，今天的后起之秀能否成为未来的产业巨头？

我们且行且看。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

7. 钢筋算量时，马镫筋截面编辑中L1、L2、L3的长度怎么计算

这个没有统一的标准
一般情况下，每一水平段的长度是以钢筋的间距+50，这个也没有统一的计算方式，可以签证，也可以双方协商确定。只要能使马凳的设置时能满足支撑面筋的要求即可

8. 英伟达发布史上最强计算平台，黄教主：自动驾驶不再担心算力问题

原本应该在今年 3 月份于加州圣何塞举办的英伟达 GTC 2020 大会，因为全球性新冠病毒肺炎的爆发而不得不推迟举行。
比原计划晚了将近 2 个月，英伟达 GTC 2020 终于在 5 月 14 日回归。
不过这一次开发者们没办法在线下集会，只能通过线上直播观看「皮衣教主」黄仁勋的主题演讲。老黄此次是在他硅谷的家中完成了这场别开生面的「Kitchen Keynote」。
虽然是厨房举行，英伟达依然爆出「核弹」，发布了全新一代的 GPU 架构 Ampere（安培）。
在自动驾驶方向上，英伟达通过两块 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 组合，实现了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 计算平台，整体功耗为?800W。
有业界观点认为，实现 L2 自动驾驶需要的计算力小于 10 TOPS，L3 需要的计算力为 30 - 60 TOPS，L4 需要的计算力大于 100 TOPS，L5 需要的计算力至少为 1000 TOPS。
现在的英伟达自动驾驶计算平台已经建立起了从?10TOPS/5W，200TOPS/45W?到?2000 TOPS/800W?的完整产品线，分别对应前视模块、L2+ADAS?以及?Robotaxi?的各级应用。
从产品线看，英伟达?Drive AGX?将全面对标 Mobileye?EyeQ?系列，希望成为量产供应链中的关键厂商。
1、全新 GPU 架构：Ampere（安培）
2 个月的等待是值得的，本次 GTC 上，黄仁勋重磅发布了英伟达全新一代 GPU 架构 Ampere（安培）以及基于这一架构的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整体性能上相比于前代基于 Volta 架构的产品有 20 倍的提升，这颗 GPU 将主要用于数据分析、专业计算以及图形处理。
在安培架构之前，英伟达已经研发了多代 GPU 架构，它们都是以科学发展史上的伟人来命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（费米）、Kepler（开普勒）、Maxwell（麦克斯维尔）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（图灵）。
这些核心架构的升级正是推动英伟达各类 GPU 产品整体性能提升的关键。
针对基于安培架构的首款 GPU A100，黄仁勋细数了它的五大核心特点：
集成了超过 540 亿个晶体管，是全球规模最大的 7nm 处理器；引入第三代张量运算指令 Tensor Core 核心，这一代 Tensor Core 更加灵活、速度更快，同时更易于使用；采用了结构化稀疏加速技术，性能得以大幅提升；支持单一 A100 GPU 被分割为多达 7 块独立的 GPU，而且每一块 GPU 都有自己的资源，为不同规模的工作提供不同的计算力；集成了第三代 NVLink 技术，使 GPU 之间高速连接速度翻倍，多颗 A100 可组成一个巨型 GPU，性能可扩展。
这些优势累加起来，最终让 A100 相较于前代基于 Volta 架构的 GPU 在训练性能上提升了?6 倍，在推理性能上提升了?7 倍。
最重要的是，A100 现在就可以向用户供货，采用的是台积电的 7nm 工艺制程生产。
阿里云、网络云、腾讯云这些国内企业正在计划提供基于 A100 GPU 的服务。
2、Orin+安培架构 GPU：实现 2000TOPS 算力
随着英伟达全新 GPU 架构安培的推出，英伟达的自动驾驶平台（NVIDIA Drive）也迎来了一次性能的飞跃。
大家知道，英伟达此前已经推出了多代 Drive AGX 自动驾驶平台以及 SoC，包括?Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus?以及?Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了两颗 Xavier SoC，算力可以达到 30TOPS，功耗为 30W。
最近上市的小鹏 P7 上就量产搭载了这一计算平台，用于实现一系列 L2 级自动辅助驾驶功能。
Drive AGX Pegasus 平台则包括了两颗 Xavier SoC 和两颗基于图灵架构的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗为 500W。
目前有文远知行这样的自动驾驶公司在使用这一计算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中国大会上，英伟达又发布了最新一代的自动驾驶计算 SoC Orin。
这颗芯片由 170 亿个晶体管组成，集成了英伟达新一代 GPU 架构和 Arm Hercules CPU 内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，最高每秒可运行 200 万亿次计算。
相较于上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英伟达进一步将自动驾驶计算平台的算力往前推进，通过将两颗 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 集成起来，达到惊人的 2000TOPS 算力。
相较于 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相应地，其功耗为 800W。
按一颗 Orin SoC 200TOPS 算力来计算，一块基于安培架构的 GPU 的算力达到了 800TOPS。
正因为高算力，这个平台能够处理全自动驾驶出租车运行所需的更高分辨率传感器输入和更先进的自动驾驶深度神经网络。
对于高阶自动驾驶技术的发展而言，英伟达正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架构在计算平台方面引领整个行业。
当然，作为一个软件定义的平台，英伟达 Drive AGX 具备很好的可扩展性。
特别是随着安培 GPU 架构的推出，该平台已经可以实现从入门级 ADAS 解决方案到 L5 级自动驾驶出租车系统的全方位覆盖。
比如英伟达的 Orin 处理器系列中，有一款低成本的产品可以提供 10TOPS 的算力，功耗仅为 5W，可用作车辆前视 ADAS 的计算平台。
换句话说，采用英伟达 Drive AGX 平台的开发者在单一平台上仅基于一种架构便能开发出适应不同细分市场的自动驾驶系统，省去了单独开发多个子系统（ADAS、L2+ 等系统）的高昂成本。
不过，想采用 Orin 处理器的厂商还得等一段时间，因为这款芯片会从 2021 年开始提供样品，到?2022 年下半年才会投入生产并开始供货。
3、英伟达自动驾驶「朋友圈」再扩大
本届 GTC 上，英伟达的自动驾驶「朋友圈」继续扩大。
中国自动驾驶公司小马智行（Pony.ai）、美国电动车创业公司?Canoo?和法拉第未来（Faraday Future）加入到英伟达的自动驾驶生态圈，将采用英伟达的 Drive AGX 计算平台以及相应的配套软件。
小马智行将会基于 Drive AGX Pegasus 计算平台打造全新一代 Robotaxi 车型。
此前，小马智行已经拿到了丰田的 4 亿美金投资，不知道其全新一代 Robotaxi 会不会基于丰田旗下车型打造。
美国的电动汽车初创公司 Canoo 推出了一款专门用于共享出行服务的电动迷你巴士，计划在 2021 年下半年投入生产。
为了实现辅助驾驶的系列功能，这款车型会搭载英伟达 Drive AGX Xavier 计算平台。前不久，Canoo 还和现代汽车达成合作，要携手开发电动汽车平台。
作为全球新造车圈内比较特殊存在的法拉第未来，这一次也加入到了英伟达的自动驾驶生态圈。
FF 首款量产车 FF91 上的自动驾驶系统将基于 Drive AGX Xavier 计算平台打造，全车搭载了多达 36 颗各类传感器。
法拉第未来官方称 FF91 有望在今年年底开始交付，不知道届时会不会再一次跳票。
作为 GPU 领域绝对霸主的英伟达，在高算力的数据中心 GPU 以及高性能、可扩展的自动驾驶计算平台的加持下，已经建起了一个完整的集数据收集、模型训练、仿真测试、远程控制和实车应用的软件定义的自动驾驶平台，实现了端到端的完整闭环。
同时，其自动驾驶生态圈也在不断扩大，包括汽车制造商、一级供应商、传感器供应商、Robotaxi 研发公司和软件初创公司在内的数百家自动驾驶产业链上的企业已经在基于英伟达的计算硬件和配套软件开发、测试和应用自动驾驶车辆。
未来，在整个自动驾驶产业里，以计算芯片为核心优势，英伟达的触角将更加深入，有机会成为产业链条上不可或缺的供应商。
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