【Waymo自动驾驶出租车计算“大脑”细节公布】通常车里放置的可能是购物袋、备胎、跨接电缆等物品那能每秒执行高达一千万亿次运算的高性能计算机呢只有在Waymo的车上才能看到。Waymo首次公布了其自动驾驶出租车后备箱中强大计算“大脑”的关键细节包括芯片架构、处理器规格和内部组件细节。今天发布在博客上的这些细节还列出了Waymo用于打造驱动其无人驾驶车队计算机的硬件供应商。【Waymo无人驾驶运营情况】这让我们得以一窥全球无人驾驶技术领军者的奥秘。目前Waymo在10多个城市运营着约4000辆车每周大约完成50万次付费行程。该公司声称与人类驾驶员相比其技术能显著减少交通事故和人员伤亡。虽然运营这些车辆的大量工作依赖于在云端进行的大量训练和模拟但也有很大一部分是在车辆自身完成的。【无人驾驶汽车数据处理】Waymo的无人驾驶出租车配备了摄像头、激光雷达和雷达会接收海量的原始传感器数据。人工智能会对这些数据进行处理即时了解车辆周围的情况并在毫秒内将这些信息转化为安全驾驶指令。安装在车辆后备箱中的计算机就像车辆的眼睛、耳朵和大脑能够处理360度全方位的视野信息并在没有人工干预的情况下瞬间做出决策。Waymo的计算机在运行时需要保持安静同时不能在后备箱占用太多空间。图片来源Waymo【计算系统设计原则】“自动驾驶的计算系统要处理高度多样化的工作负载”工程副总裁Satish Jeyachandran和计算负责人Daniel Rosenband在博客文章中写道“在Waymo我们正在设计一个即使放在数据中心也堪称一流的系统同时还要应对车内运行环境和实时性要求带来的额外复杂性。”Jeyachandran和Rosenband阐述了指导其计算系统设计的三项核心原则响应迅速、坚固耐用和冗余备份。该系统需要能够尽可能快速、低延迟地响应传感器数据。这需要大量的计算能力在过去八年里Waymo的计算能力已经提升了20倍。它还需要能够应对道路上的颠簸和裂缝以及极端温度。并且基本上需要能够并行运行两个系统以防其中一个出现故障。这三位高管写道这三项原则“没有商量的余地”。它还不能占满整个后备箱毕竟还要考虑乘客和他们的行李。而且运行时要几乎无声以免影响乘客的体验。虽然Waymo自己打造计算系统但也依赖第三方供应商网络来提供其无法自行制造的组件。【多传感器系统争议与Waymo观点】考虑到特斯拉CEO埃隆·马斯克曾贬低多传感器系统存在固有缺陷Waymo对其多传感器系统如何实时融合数据的解释就格外值得关注。马斯克称激光雷达是“拐杖”和“徒劳之举”认为摄像头、雷达和激光雷达之间的传感器融合会带来危险的“传感器冲突”。他还认为当不同传感器的数据出现分歧时判断该信任哪个信号会造成致命的不确定性而非提高安全性。但Waymo认为其强大且具备冗余设计的系统使其能够大规模部署车辆。“我们构建了一个以机器学习为核心的架构以极低的延迟运行先进的神经网络”高管们写道“为了在最大化机器学习计算时间的同时管理诸如编排、数据移动和日志记录等关键的非机器学习任务我们将机器学习技术与最优秀的CPU、GPU和加速器相结合。最终形成了一个平衡的异构系统。”【定制芯片处理数据】在博客文章中Waymo介绍了其定制的硅芯片——一款5纳米的专用集成电路ASIC旨在处理传感器传来的海量数据。该芯片不会将原始、杂乱的数据直接发送到车辆的主“大脑”而是在前端对数据进行清理整合传感器输入并在信息传入时立即进行快速的人工智能检查。该芯片的专用前端处理能力达到每秒一千万亿次运算1000 TOPS。由于它是专门为Waymo的自动驾驶业务打造的因此能完美融入整个系统有助于将反应时间降至最低。看看下面这个场景。Waymo的高管声称其系统能够“同时实时”更快速地处理来自13个高分辨率摄像头的高保真数据从而提升在低光照条件下的感知能力。这样一来它在黑暗中能看到更多传统摄像头经常遗漏的东西右图。图片来源Waymo【硬件供应商与成本问题】Jeyachandran和Rosenband在博客文章结尾列出了帮助Waymo打造前沿系统的硬件供应商名单AMD、美光、英伟达、三星、闪迪、索喜科技和台积电。该公司没有试图从头开始打造自己的计算系统而是将内部精力集中在实时传感器融合和前端机器学习上其他方面则依靠全球供应链。这让我们得以深入了解Waymo用于驱动其无人驾驶出租车车队的技术。但该公司并未提及一个重要方面这一切的成本究竟是多少一些估计显示其第六代硬件每辆车的成本在2万至2.5万美元之间。虽然这与第五代每辆车估计10万至12.5万美元的成本相比大幅降低但仍表明高昂的硬件成本可能会阻碍Waymo的持续扩张。为整个无人驾驶车队打造“大脑”无疑是一项了不起的成就。但要建立一个能够盈利的业务则完全是另一项挑战。