1tops算力对于人

㈠ 21tops算力相当于什么显卡

英伟达的一个Jetson Xavier NX就是21tops算力。
11月7日，英伟达宣布推出全球尺寸最小的边缘AI超级计算机Jetson Xavier NX，主要面向机器人和边缘嵌入式计算设备。这款新品拥有比信用卡还小的外形，节能型Jetson Xavier NX模块在运行AI工作负载时，可提供最高21 TOPS的服务器级性能，售价399美元，即将在2020年3月开始出货。英伟达推出更具竞争力的边缘AI芯片产品，让AI初创公司们面临更大的竞争压力。

英伟达边缘AI芯片已经有四个系列
今天发布的Jetson Xavier NX最大的亮点在于，与Jetson Nano尺寸相同（70X45mm）的情况下，能够在功耗10W的模式下提供最高14TOPS，在功耗15W模式下最高21 TOPS的性能。另外，Jetson Xavier NX能够并行运行多个神经网络，也能同时处理来自多个高分辨率传感器的数据。
Jetson Xavier NX模块具体的规格如下：
GPU：配备384个 NVIDIA CUDA core和48 个Tensor core的 NVIDIA Volta，外加2个NVDLA
CPU：6-core Carmel Arm 64位CPU, 6MB L2 + 4MB L3
视频：2x 4K30 编码和2x 4K60解码
摄像头：最多6个 CSI摄像头（通过虚拟通道最多36个），12路（3x4或6x2） MIPI CSI-2
内存：8GB 128位LPDDR4x；51.2GB/秒
连接：千兆以太网
OS支持：基于Ubuntu的 Linux
模块尺寸：70x45mm
Jetson Xavier NX面向的是对性能需求高，但受到尺寸、重量、功耗以及预算限制的嵌入式边缘计算设备，比如小型商用机器人、无人机、智能高分辨率传感器（用于工厂物流和生产线）、光学检测、网络录像机，便携式医疗设备以及其他工业物联网（IoT）系统。
为了满足这些场景，除了硬件外，软件支持也非常重要。英伟达表示，对于已经开始打造嵌入式计算机的公司，Jetson Xavier NX与所有Jetson系列产品一样都可以在相同的CUDA-X AI软件架构上运行。同时，作为NVIDIA软件架构方法的一部分，Jetson Xavier NX由NVIDIA JetPack SDK提供支持。
NVIDIA JetPack SDK是一个完整的AI软件堆栈，可以运行复杂的AI网络，并用于深度学习的加速库以及计算机视觉、计算机图形、多媒体等。

Jetson Xavier NX的上一款产品是在今年3月的GTC发布，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋宣布推出售价仅99美元的Jetson Nano。根据官方的说法，借助CUDA-X，Jetson Nano可以提供472 GFLOPS的AI性能，功率低至5W。这款售价不高，能够运行所有AI模型的边缘计算平台发布后获得了极大的关注。
Jetson Nano的上一款产品在去年发布。去年九月的日本GTC，黄仁勋公布了AGX阵容，包括Drive Xavier和新推出的Drive Pegasus，还有Jetson AGX Xavier。Jetson AGX Xavier的大规模计算性能可以处理机器人至关重要的测距、定位、测绘、视觉和感知以及路径规划。
Jetson家族更早的产品Jetson TX2在2017年推出，提供两种运行模态：一种是MAX Q，这种模态下能效比能达到最高，是TX1的2倍，功耗在7.5W以下；另一种是MAX P，性能可以做到最高，能效比同样可以做到前一代的2倍，功耗则在15W以下。

虽然推出的时间不同，但他们都具有一个区别于其他边缘SoC的特点，并行运行多个神经网络。
边缘端实力增强，初创公司面临更大生存压力
英伟达在云端AI芯片市场获益颇丰，其中非常重要的原因就是擅长并行计算的GPU能够在在数据中心的各种模型中训练时体现出性能优势。虽然凭借云端AI芯片成为了众多AI芯片初创公司想要超越的目标，但英伟达也有自己的困扰。首先，为AI优化和设计的高性能GPU价格昂贵，让不少开发者望而却步。

其次，随着AI算法的逐步成熟，云端AI训练芯片市场的增速将会放缓，英伟达想要保持业绩的增长以及在AI市场的领导力，就需要向边缘AI市场拓展，同时，用云端加边缘一体化的解决方案吸引更多客户。
从面向终端和边缘设备的Jetson系列芯片的布局来看，英伟达早已明白自己该怎么做。如今，Jetson系列芯片算力从0.5TFlops到32TOPS，应用覆盖小型嵌入式设备、智能汽车、工业设备等多种应用。今天高性能小尺寸Jetson Xavier NX发布，让Jetson家族能够提供性能和功耗更加多样的边缘芯片，这背后就是为了满足AIoT市场多样化的市场需求。
不过，更应该看到的是，英伟达如今不仅能够提供云端和终端AI芯片硬件，其成功背后还有强大的软件生态的支撑。据雷锋网了解，Jetson系列已经吸引了40万的开发者，拥有了3000用户。

这对于AI芯片的初创公司而言显然不是一个好消息，由于云端AI芯片更加依赖生态，芯片的设计难度也更大，所以大部分AI芯片的初创公司都选择在边缘端市场，并且大都主要提供AI加速器。AI芯片初创公司们希望凭借独特的架构设计以及领先的性能指标的芯片获得市场的认可。
然而，开发者在进行AI算法迁移的时候往往需要使用AI芯片公司提供的编译器等工具，这不仅会增加软件开发者的使用门槛，还可能达不到预期的效果。因此，初创公司的AI芯片大部分都没有得到非常有价值的应用。
这就意味着，AI芯片初创公司们在产品设完成并流片之后，如何找到合适的市场以及模式进行商业化变得非常关键，特别是在资本寒冬以及AI芯片进入落地战的当下。
显然，AI芯片初创公司们面临着更加严峻的生存挑战，一方面，无论是英伟达还是英特尔，他们在云端和边缘端都已经有竞争力很强的产品，在边缘端，凭借软件生态以及渠道的优势，巨头们的芯片更容易获得客户，甚至连擅长软件的Google都推出了面向边缘市场的Google Edge TPU。另一方面，AI芯片初创公司想要推出有竞争力的产品就必须不断迭代和投入，这就需要资金的持续支持，但融资环境以及更加激烈的市场竞争又增加了融资的难度。
正如雷锋网在今年3月份的文章中指出的，AI芯片的战火已经蔓延至边缘端，Jetson Xavier NX的推出不仅是英伟达边缘端AI芯片布局的完善和实力的进一步增强，更是边缘端芯片市场竞争更加激烈的标志。
AI芯片市场更加激烈的竞争有助于推动AI的向前发展，但对于实力较弱的AI芯片初创公司而言，随着芯片巨头们更有竞争力产品的推出，以及像英伟达这样的公司更愿意称自己为系统公司，而非单纯的芯片公司，这让AI芯片初创公司面临着更加严峻的生存挑战。

㈡ 1016tops算力是什么概念

TOPS是一个SOC算力单位，它代表的意思是这个CPU和GPU联合运行，加上NPU的助力的前提下，峰值计算能力是多少。

㈢ 解决最后一公里泊车 吉利星越L将搭载5G-AVP 1km无人泊车系统

内饰方面官图已经发布，星越L将采用全新的设计，全液晶仪表、中控及副驾前方双联屏组成的“三屏”设计，突出了该车的科技属性，拼色+缝线装饰等工艺也使该车在整体质感上有所提升，飞机舱式的挡把区域则是吉利一贯的风格。

动力方面，新车将搭载沃尔沃Drive-E 2.0T高低功率发动机，其中低功率发动机的最大功率为160kW，而高功率发动机的最大功率为175kW，传动系统预计将匹配8速自动变速箱。

㈣ 芯片算力tops是什么意思

TOPS，处理器运算能力单位。TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。

㈤ 如何评价2020年8月11日晚发布的小米透明电视

8月12日讯，小米10周年纪念发布会。小米透明电视作为小米电视的新旗舰，凭借令人拍案叫绝的屏幕形态，成为全场焦点。一整块纯透明的OLED面板，将画面悬停于空中，科幻感满满。现场定价49999元，将于2020年8月11日晚9:30开启定金预售，8月16日早10：00正式开售。转概念为现实，全球首款量产透明电视。小米最终完成了这一“顶尖之作”，成为了全球首款量产透明OLED的电视品牌，同时也是国内首家OLED透明电视OBM厂商，国产品牌的。尖端科技展示，给人以振奋，让人看到科技的希望。

㈥ 400tops算力相当于多少台普通电脑的算力太疯狂了吧

就描述，要看具体是算什么，比方说浮点 还是整数 还是双精度还是啥。每种都是不同的。类似自动驾驶用的是AI芯片，专用的，跟通用计算芯片实际是没对比意义的。原因在于前者是用于某个领域，效率极高，后者是所有领域都可用，但效率不行。
所以要看，它没有公布具体的情况，不好判断。
不懂继续问，满意请采纳。

㈦ 高阶智能驾驶下一站，除了激光雷达还在比什么

甚至能弥补现阶段我们看到的单车智能路线的短板，但至少短期内这个技术落地的可能性很小，也正是因为它涉及到方方面面的智能化终端改造，路面上的其他车必须智能，红绿灯、道路甚至摄像头都必须智能联网，这是一个缺了谁也不能完美实现的大体系，还需要整个生态的协同发展。

总结：

在很长一段时间内，量产车在自动驾驶发展路径上仍将处于无限趋近L3级别的能力范畴，随着芯片能力、5G、雷达等智能硬件水平的快速提升，用户实际体验感受也将得到大幅升级。这一阶段的高阶智能驾驶辅助水平高低除了上述几个大的关键点外，高精地图、全栈自研等方面因素也会对落地结果有一定的影响，但主要的竞争领域仍保持上这几个大方面上，但最终体验感的优劣仍是软硬件结合能力的综合影响，但在逐渐明朗的大趋势下，更完善强大的智能辅助驾驶非常可期。

㈧ 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。

㈨ 最高280 TOPS算力，黑芝麻科技发布华山二号，PK特斯拉FSD

芯片作为智能汽车的核心「大脑」，成为诸多车企、Tier 1、自动驾驶企业重点布局的领域。
围绕着自动驾驶最为关键的计算单元，国内诞生了诸多自动驾驶芯片创新公司，在该领域的绝大部分市场份额依然被国外厂商控制的当下，他们正在争取成为「国产自动驾驶芯片之光」。
成立于 2016 年的黑芝麻智能科技便是这一名号的有力争夺者。
继 2019 年 8 月底发布旗下首款车规级自动驾驶芯片华山一号（HS-1）A500 后，黑芝麻又在这个 6 月推出了相较于前代在性能上实现跃迁的全新系列产品——华山二号（HS-2），两个系列产品的推出相隔仅 300 余天，整体研发效率可见一斑。
1、国产算力最高自动驾驶芯片的自我修养
华山二号系列自动驾驶芯片目前有两个型号的产品，包括：
应用于?L3/L4?级自动驾驶的华山二号 A1000?；针对?ADAS/L2.5?自动驾驶的华山二号 A1000L。
简单理解就是，A1000 是高性能版本，而 A1000L 则在性能上进行了裁剪。
这样的产品型号设置也让华山二号系列芯片能在不同的自动驾驶应用场景中进行集成。
相较于 A500 芯片，A1000?在算力上提升了近?8 倍，达到了?40 - 70TOPS，相应的功耗为?8W，能效比超过?6TOPS/W，这个数据指标目前在全球处于领先地位。
华山二号 A1000 之所以能有如此出色的能效表现，很大程度是因为这块芯片是基于黑芝麻自研的多层异构性的?TOA 架构打造的。
这个架构将黑芝麻核心的图像传感技术、图像视频压缩编码技术、计算机视觉处理技术以及深度学习技术有机地结合在了一起。
此外，这款芯片中内置的黑芝麻自研的高性能图像处理核心?NeuralIQ ISP?以及神经网络加速引擎?DynamAI DL?也为其能效跃升提供了诸多助力。
需要注意的是，这里的算力数值之所以是浮动的，是因为计算方式的不同。
如果只计算 A1000 的卷积阵列算力，A1000 大致是 40TOPS，如果加上芯片上的 CPU 和 GPU 的算力，其总算力将达到?70TOPS。
在其他参数和特性方面，A1000 内置了 8 颗 CPU 核心，包含 DSP 数字信号处理和硬件加速器，支持市面上主流的自动驾驶传感器接入，包括激光雷达、毫米波雷达、4K 摄像头、GPS 等等。
另外，为了满足车路协同、车云协同的要求，这款芯片不仅集成了 PCIE 高速接口，还有车规级千兆以太网接口。
A1000 从设计开始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 Grade 2 标准，芯片整体达到了 ISO 26262 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。
从这些特性来看，A1000 是一款非常标准的车规级芯片，完全可以满足在车载终端各种环境的使用要求。
A1000 芯片已于今年 4 月完成流片，采用的是台积电的 16nm FinFET 制程工艺。
今年 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。
随着 A1000 和 A1000L 的推出，黑芝麻的自动驾驶芯片产品路线图也更加清晰。
在华山二号之后，这家公司计划在 2021 年的某个时点推出华山三号，主要面向的是 L4/L5 级自动驾驶平台，芯片算力将超越 200TOPS，同时会采用更先进的 7nm 制程工艺。
华山三号的?200TOPS?算力，将追平英伟达 Orin 芯片的算力。
去年 8 月和华山一号 A500 芯片一同发布的，还有黑芝麻自研的 FAD（Full Autonomous Driving）自动驾驶计算平台。
这个平台演化至今，在 A1000 和 A1000L 芯片的基础上，有了更强的可扩展性，也有了更广泛的应用场景。
针对低级别的 ADAS 场景，客户可以基于 HS-2 A1000L 芯片搭建一个算力为 16TOPS、功耗为 5W 的计算平台。
而针对高级别的 L4 自动驾驶，客户可以将 4 块 HS-2 A1000 芯片并联起来，实现高达 280TOPS 算力的计算平台。
当然，根据不同客户需求，这些芯片的组合方式是可变换的。
与其他大多数自动驾驶芯片厂商一样，黑芝麻也在可扩展、灵活变换的计算平台层面投入了更多研发精力，为的是更大程度上去满足客户对计算平台的需求。
反过来，这样的做法也让黑芝麻这样的芯片厂商有了接触更多潜在客户的机会。
根据黑芝麻智能科技的规划，今年 7 月将向客户提供基于 A1000 的核心开发板。
到今年 9 月，他们还将推出应用于 L3 自动驾驶的域控制器（DCU），其中集成了两颗 A1000 芯片，算力可达 140TOPS。
2、黑芝麻自动驾驶芯片产品「圣经」
借着华山二号系列芯片的发布，黑芝麻智能科技创始人兼 CEO 单记章也阐述了公司 2020 年的「AI 三次方」产品发展战略，具体包括「看得懂、看得清和看得远」。
这一战略是基于目前市面上对自动驾驶域控制器和计算平台的诸多要求提出的，这些要求包括安全性、可靠性、易用性、开放性、可升级以及延续性等。
其中，看得懂直接指向的是?AI 技术能力，要求黑芝麻的芯片产品能够理解外界所有的信息，可以进行判断和决策。
而看得懂的基础是看得清，这指的是黑芝麻芯片产品的图像处理能力，需要具备准确接收外界信息的能力。
这里尤其以摄像头传感器为代表，其信息量最大、数据量也最多，当然传感器融合也不可或缺。
看得远则指的是车辆不仅要感知周边环境，还要了解更大范围的环境信息，这就涉及到了车路协同、车云协同这样的互联技术，所以我们看到黑芝麻的芯片产品非常注重对互联技术的支持。
作为一家自动驾驶芯片研发商，这一战略将成为黑芝麻后续芯片产品研发的「圣经」。
3、定位 Tier 2，绑定 Tier 1，服务 OEM
现阶段，发展智能汽车已经成为了国家意志，在政策如此支持的情况下，智能汽车的市场爆发期指日可待。
根据艾瑞咨询的报告数据显示，到 2025 年全球将会有 6662 万辆智能汽车的存量，中国市场的智能汽车保守预计在 1600 万辆左右。
如此规模庞大的智能汽车增量市场，将为那些打造智能汽车「大脑」的芯片供应商培育出无限的产品落地机会。
作为其中一员，黑芝麻智能科技也将融入到这股潮流之中，很有机会成长为潮流的引领者。
作为一家自动驾驶芯片研发商，黑芝麻智能科技将自己定位为?Tier 2，未来将绑定 Tier 1 合作伙伴，进而为车企提供产品和服务。
当然，黑芝麻不仅能提供车载芯片，未来还将为客户提供自动驾驶传感器和算法的解决方案，还有工具链、操作平台等产品。
凭借着此前发布的华山一号 A500 芯片，黑芝麻智能科技已经与中国一汽和中科创达两家达成了深入的合作伙伴关系，将在自动驾驶芯片、视觉感知算法等领域展开了诸多项目合作。
另外，全球顶级供应商博世也与黑芝麻建立起了战略合作关系。
目前，黑芝麻的华山一号 A500 芯片已经开启了量产，其与国内头部车企关于 L2+ 和 L3 级别自动驾驶的项目也正在展开。
如此快速的落地进程，未来可期。
有意思的是，黑芝麻此番发布华山二号系列芯片，包括中国一汽集团的副总经理王国强、上汽集团总工程师祖似杰、蔚来汽车 CEO 李斌以及博世中国区总裁陈玉东在内的多位行业大佬都为其云站台。
这背后意味着什么？给我们留下了很大的想象空间。
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。

㈩ 自动驾驶芯片哪家强，这家中国创业公司竟然说自己超越了特斯拉

文/田忠朝

在自动驾驶量产应用上，特斯拉为何能遥遥领先？很多人认为是其强大的软件算法，其实软件算法固然重要，但拥有强大计算能力的感知和决策芯片也必不可少。

可以预见，未来自动驾驶技术必然是各国竞争的高地，而自主可控的芯片技术对于增强我国自动驾驶行业整体实力来说将会有很大的帮助。

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