GTC 2014 後記:具備超級運算架構的 Tegra K1 正開始改變汽車產業

2014.04.04 04:51PM
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車用電子,應該是 NVIDIA 今年自 CES 後最風光的產業領域,從 Tegra 2 開始與 AUDI 合作,現在已經獲得多個汽車集團導入使用,今年 CES 與 Google 、 Audi 、 GM 、 Honda 、撞歪的 Honda Hyundai 成立 OAA 聯盟,更加提升 NVIDIA 在車載通訊市場的佔有率;而今年 GTC 再與 Audi 展示基於 Tegra K1 的自動駕車系統,又是另一個新的可能性。

原本預期稱為 Tegra 5 的 Tegra K1 不再沿用先前的命名模式,也是因為 Tegra K1 在架構又是一個全新的里程碑。 NVIDIA 在最引以自豪的 GPU 方面導入與前一世代 PC 級同樣的 Kepler 架構,並且令其獲得 CUDA 核心,相較先前的四個世代的 Tegra , Tegra K1 才真的實現 NVIDIA 以 GPU 為根的企業理念。

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Kepler GPU 架構的導入,不僅只是獲得效能上的大幅提升,更重要的是這也意味著 Tegra K1 獲得完整的 CUDA 平行運算支援能力。相較去年 NVIDIA 在 GTC 發表的 Kayla 開發板還需另外搭配一張支援 CUDA 的 GPU ,今年針對嵌入式超級電腦推出的 Jetson TK1 只需要一顆 Tegra K1 就能得到相同的技術規格。

也因為支援 CUDA 平行運算, Tegra K1 的應用就不限於車載通訊系統,正式進軍行車輔助系統, Audi 今年的自動駕駛展示就是很好的例子。 Audi 在展示時也藉由後方螢幕放出早期 Audi 基於傳統 PC 開發的行車輔助系統,幾乎占滿一台休旅車後廂的複雜結構,現在卻僅需要一塊宛若兩疊 Pizza 盒大的 Tegra K1 即可獲得一樣效果,更不用說更為省電。

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會有這麼大的差異並非傳統 PC 架構效能太差,而是平行運算與純 CPU 運算在應用領域的根本差異;對於行車輔助運算,往往需要大量的核心進行複雜物體的辨識,但是單一核心的運算效能卻不是此類應用的重點,核心的數量決定在此類視覺輔助的運算效能。

在早先,此類機器視覺運算的應用會仰賴 DSP 的方式,然而 DSP 的開發較為複雜,功能也會受到當時所針對的應用的限制;而今透過平行運算的方式,不僅可達到相同的應用目的,且對演算邏輯開發者也較易進行系統的撰寫與開發,同時也能透過修正演算法的方式增進系統判斷的正確性與提升效能。

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像是這次富士康安泰也於 GTC 向媒體展出一套基於 Tegra K1 的車載通訊平台兼行車輔助解決方案,透過單一套平台進行功能的切換,能夠同時滿足路標辨識、行車四周環景影像、雨天時的視覺補正、倒車防擦撞輔助等,不再需要針對不同的應用導入多套系統,也降低行車輔助系統的成本。

車載,只是 Tegra K1 的其中一個應用,所以才會推出不到 200 美金的 Jetson TK1 嵌入式超級電腦開發板,希望吸引更多嵌入式領域的開發者利用 Jetson TK1 做出更多的應用,例如工廠的自動化檢測系統、可攜式的醫療診斷設備、視覺辨識等。

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在嵌入式領域, Tegra K1 會遇上不少的對手,同樣也包括 Intel 與 AMD ,然而 NVIDIA 依舊信心滿滿並非沒有原因。以 Intel 而言,其方案在 CPU 與 GPU 仍舊不對等,即便是最高階的 Core i7 在 GPU 效能也不見得比 Tegra K1 高,更不用說高出數倍的功耗,而 Atom 雖然功耗及格了,但整體效能又更為貧弱。

至於 AMD 雖然與 NVIDIA 的條件比較接近,但就 AMD 於車載領域、嵌入式領域的著墨,相對從 Tegra 2 時代就開始積極與車廠交手的 NVIDIA 相去甚遠,而且車載領域又是需要長期與車廠互動耕耘,甚至與 Google 合作創立 OAA 聯盟, AMD 要與其競爭恐怕需要耗費不少時間。

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同樣屬於 ARM 陣營的高通也有看到車載領域的機會,在 CES 發表針對車載平台的 Snapdragon 602A ,但不同於 NVIDIA 已經將 Tegra K1 推廣至行車輔助應用,高通的 Snapdragon 602A 仍是針對車載娛樂與通訊,在應用的層面仍遜於 Tegra K1 。

原本筆者預期能在 GTC 看到 NVIDIA 宣布把 Tegra K1 投入大規模超級運算的應用,不過卻撲了空,當時採訪 NVIDIA Tesla 加速計算業務部門總經理 Sumit Gupta 的說法是因為超級運算已經有 Tesla 在負責。不過筆者後來思考了一下認為也許 Tegra K1 並非沒有這樣的規劃,但關鍵在於 64 位元的雙核 Denver 版 K1 何時能推出。

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雖然 ARM 架構已經投入伺服器級應用,不過多半是屬於基礎網路管理或是儲存管理應用,畢竟牽涉到超級運算, 64 位元核心架構是真正的關鍵,但是目前 ARM 64 位元架構才剛推出,在系統開發也還未成熟,且 NVIDIA 也是自去年才開始推出 ARM + Cuda 的 Kayla 開發板、今年才有具備完整 ARM + CUDA 的 Tegra K1 出現,也許現在談還言之過早。

當然在 GTC 不斷強調嵌入式的應用並非代表 NVIDIA 要放棄平板與手機,別忘了 GTC 的本質就是圖形技術開發者的最高殿堂,所有的應用會圍繞在 GPU 技術與應用,真要看到 Tegra K1 在消費手持設備的應用,還是靜待 Computex 吧。

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