华为算力tops

A. 3090算力多少TOPS

3090算力能达到35.6 TFLOPS。
是每秒所执行的浮点运算次数（英文：Floating-point operations per second；缩写：FLOPS）的简称，被用来评估电脑效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。
3090算力能达到35.6 TFLOPS。
是每秒所执行的浮点运算次数（英文：Floating-point operations per second；缩写：FLOPS）的简称，被用来评估电脑效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。
OPS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。

B. 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。

C. 算力高达700TOPS，功耗低于英伟达，高通CES推出全新自动驾驶平台

文/BY

5G会成为2020年出现频率最高的词汇，在过去的一年里，全球已有45家电信运营商开始5G的部署，显然，5G会以远超于4G的普及速度快速改变我们的生活。作为全球最大的手机芯片供应商，本届CES上高通也首次展示了其5G时代的全面布局，初步完成对手机、电脑、汽车及云端的全面覆盖。

区别于以往发布会中手机业务占据C位，高通本届CES发布会上最大的篇幅是关于汽车业务。汽车领域首次成为高通布局的重点，除了此前已经布局的车联网业务，此次高通还将触角伸向了自动驾驶。

更灵活更低功耗的自动驾驶平台

CES前夕的高通发布会上，高通正式推出全新SnapdragonRide平台，官方列举当前自动驾驶遇到的种种问题，并表示自家平台是汽车行业最先进且可扩展的开放自动驾驶解决方案之一。这种场面就如同，一个之前做手机芯片的，有一天突然站在一堆汽车Tier1面前，深叹一口气：“一个能打的都没有，自动驾驶解决方案这事还得我来。”

随着5G及人工智能技术的发展，已经有越来越多科技公司加入到汽车行业之中，利用在芯片及软件上的优势赋能智能汽车，加速汽车的智能化、网联化进程。或许，拥有一台更智能更便捷的汽车，会比我们想象中实现得早。

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。

D. 280TOPS算力爆表！北京车展最强国产自动驾驶平台是它

▲左右分别为黑芝麻CEO单记章、COO刘卫红

黑芝麻CEO单记章此前是全球视觉芯片领军企业OmniVision创始团队成员，在硅谷芯片行业打拼了20多年，在图像处理芯片和软件算法上具有丰富的经验和技术积累。

CTO齐峥是英特尔奔腾二代芯片主要设计成员、CSO曾代兵是中兴微电子总工程师，COO刘卫红则曾是博世中国ADAS主力部门——底盘与控制系统事业部的中国区总裁。

正因为有超强的研发团队，让黑芝麻这家初创公司可以在3年时间内做出ADAS芯片华山一号A500并量产上市，在今年推出华山二号A1000芯片，发布FAD自动驾驶平台。

今年以来，新车如果没有配备L1/L2级自动驾驶，都“不好意思卖”，自动驾驶的普及程度正在快速提高，而更高等级的L3级甚至L4级自动驾驶也已经到了量产前夜，行业内对自动驾驶芯片和计算平台解决方案需求呈爆发性增长态势。仅自动驾驶芯片的市场规模，都有望达到万亿美元级别，成为半导体行业最大单一市场。

因此，FAD此时进入自动驾驶市场可谓正当其时。

今年8月，一汽智能网联开发院与黑芝麻达成技术合作协议。一汽智能网联开发院将启动基于华山二号A1000的智能驾驶平台的开发，以满足后续量产车型需求。双方将共同推动人工智能技术在汽车工业领域的应用，加速国产智能驾驶芯片的产业化落地。

另外，黑芝麻也已经签约多个FAD定点车型，预计明年就将有搭载FAD自动驾驶平台的车型上市。此外，国内外也已经有多家企业开始测试FAD自动驾驶平台，测试车辆已经上路。

黑芝麻在自动驾驶芯片和域控制器中取得的巨大成功，让行业研究机构开始重视这家刚成立4年有余创业公司。今年4月，硅谷最强智库之一的CBInsights发布中国芯片设计企业榜单，黑芝麻在车载芯片领域上榜，成为中国芯片设计企业65强之一。

今年7月，黑芝麻华山二号A1000芯片也亮相世界人工智能大会，与平头哥、依图、寒武纪等高端人工智能芯片同台亮相。

可以说，黑芝麻经过四年多的发展，已经成为全球领先的自动驾驶芯片设计公司，甚至已经有能力和芯片行业的老大哥们一较高下。同时，黑芝麻的快速进步，也推动着国内自动驾驶芯片设计再上新台阶。

在与两位创始人的交谈中，他们还透露了一个彩蛋，明年黑芝麻将发布性能更强的芯片，届时搭载这一芯片的FAD自动驾驶平台最高算力有望突破1000TOPS，其算力已经可以进行完全自动驾驶。

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。

E. 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。

F. 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。

G. 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。

H. 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。

I. 高通发布全新自动驾驶计算平台 最高算力700TOPS，2023年量产

▲高通公司总裁CristianoAmon新闻发布会上向展示了SnapdragonRide（图源CNET/James?Martin)

SnapdragonRide通过独特的SoC、加速器和自动驾驶软件栈的结合，为汽车制造商提供了一种可扩展的解决方案，可在三个细分领域对自动驾驶汽车提供支持，分别是：

1、L1/L2级主动安全ADAS——面向具备自动紧急制动、交通标志识别和车道保持辅助功能的汽车。

2、L2+级ADAS——面向在高速公路上进行自动驾驶、支持自助泊车，以及可在频繁停车的城市交通中进行驾驶的汽车。

3、L4/L5级完全自动驾驶——面向在城市交通环境中的自动驾驶、无人出租车和机器人物流。

SnapdragonRide平台基于一系列不同的骁龙汽车SoC和加速器建立，采用可扩展且模块化的高性能异构多核CPU、高能效的AI及计算机视觉引擎，以及GPU。

其中，ADASSoC系列和加速器系列采用异构计算，与此同时利用高通的新一代人工智能引擎，ADAS和SoC能够高效管理车载系统的大量数据。

得益于这些不同的SoC和加速器的组合，SnapdragonRide平台可以根据自动驾驶的不同细分市场的需求进行配备，同时提供良好的散热效率，包括从面向L1/L2级别应用的30TOPS等级的设备，到面向L4/L5级别驾驶、超过700TOPS的功耗130瓦的设备。

此外，高通全新推出的SnapdragonRide自动驾驶软件栈是集成在SnapdragonRide平台中的模块化可扩展解决方案。

据介绍，SnapdragonRide平台的软件框架可同时托管客户特定的软件栈组件和SnapdragonRide自动驾驶软件栈组件。

SnapdragonRide平台也支持被动或风冷的散热设计，因而能够在成本降低的同时进一步优化汽车设计，提升可靠性。

现在，Arm、黑莓QNX、英飞凌、新思科技、Elektrobit、安森美半导体均已加入高通的自动驾驶朋友圈，成为SnapdragonRide自动驾驶平台的软/硬件供应商。

Arm的功能安全解决方案，新思科技的汽车级DesignWare接口IP、ARC处理器IP和STARMemorySystemTM，黑莓QNX的汽车基础软件OS安全版及Hypervisor安全版，英飞凌的AURIXTM微控制器，以及安森美半导体的ADAS系列传感器都会集成到高通的自动驾驶平台上。

Elektrobit还计划与高通合作，共同开发可规模化生产的新一代AUTOSAR架构，EBcorbos软件和SnapdragonRide自动驾驶平台都将集成在这个架构上面。

据了解SnapdragonRide将在2020年上半年交付汽车制造商和一级供应商进行前期开发，而根据QualcommTechnologies估计，搭载SnapdragonRide的汽车将于2023年投入生产。

二、深耕汽车业务多年高通赋能超百万台汽车

在发布SnapdragonRide自动驾驶平台之前，高通已在智能汽车领域深耕多年。

十多年来，高通子公司QualcommTechnologies一直在为通用汽车的网联汽车应用提供先进的无线通信解决方案，包括通用汽车上安吉星设备所支持的安全应用。

在车载信息处理、信息影音和车内互联等领域，QualcommTechnologies的订单总价值目前已超过70亿美元（约合人民币487亿元）。

而根据高通在CES2020发布会现场公布的信息，迄今为止已经有超百万辆汽车使用了高通提供的汽车解决方案。

很显然，如今高通在汽车领域的布局又向前迈进了一步。

CES2020期间，除发布SnapdragonRide自动驾驶平台外，高通还推出了全新的车对云服务（Car-to-CloudService），该服务预计在2020年下半年开始提供。

据介绍，由QualcommTechnologies打造的车对云服务支持SoftSKU芯片规格软升级能力，不仅可以帮助汽车客户满足消费者不断变化的需求，还可根据新增性能需求或新特性，让芯片组在外场实现升级、以支持全新功能。

与此同时SoftSKU也支持客户开发通用硬件，从而节省他们面向不同开发项目的专项投入。利用高通车对云SoftSKU，汽车制造商不仅能够为消费者提供各种定制化服务，还可以通过个性化特性打造丰富且具沉浸感的车内体验。

另外高通的车对云服务也支持实现全球蜂窝连接功能，既可用于引导初始化服务，也可以在整个汽车生命周期中提供无线通信连接。

QualcommTechnologies产品管理高级副总裁NakulDuggal表示，结合骁龙汽车4G和5G平台、骁龙数字座舱平台，高通的车对云服务能够帮助汽车制造商和一级供应商满足当代车主的新期待，包括灵活、持续地进行技术升级，以及在整个汽车生命周期中不断探索新功能。

此外，QualcommTechnologies也在CES2020上宣布，表示将继续深化和通用汽车的合作。作为长期合作伙伴，通用汽车将通过与QualcommTechnologies的持续合作来支持数字座舱、车载信息处理和ADAS（先进驾驶辅助系统）。

结语：巨头纷纷入局自动驾驶领域风起云涌

前有华为表示要造激光雷达、毫米波雷达等智能汽车核心传感器，后有Arm牵头成立自动驾驶汽车计算联盟，如今移动芯片巨头高通也发布了全新的自动驾驶平台，在汽车和自动驾驶领域上又迈进一步。

巨头入局有利于自动驾驶汽车更快更好地落地，然而另一方面随着更多硬核玩家拓展业务边界，此次市场上的竞争也必然会变得更加激烈。

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。

J. 用于深度学习的边缘计算设备,计算能力单位是看FLOPS还是TOPS

看TFLOPS。

可以这么说，在需要进行浮点运算时，同量级的1TFLOPS处理速度是比1TOPS快的。大约可以认为1TOPS<1TFLOPS<2TOPS，具体的量化对比两个单位。

TFLOPS定义是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。OPS与FLOPS类似，只不过OPS是操作次数，FLOPS是浮点操作次数。带F的是可以直接进行浮点运算的，不带F的是不能直接进行浮点运算，需要进行转换。

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习的概念：

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。

它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。