xavier电脑共享网络

Ⅰ 怎么关闭英伟达的游戏录制

英伟达自动录制功能怎么关闭
操作方法：在win10系统下，点击桌面右下角的箭头标志，点击NVIDIAGeForceExperience，登录账号，之后点击右上角的设置按钮，打开常规设置页面，点击游戏内覆盖，将此选项关闭即可完成操作。

电脑使用技巧：1、win10可以更改产品秘钥，打开电脑，打开设置页面，点击系统，点击关于，点击更改产品秘钥，再次点击更改产品秘钥，之后输入产品秘钥即可。

2、win10可以设置麦克风权限，打开电脑，打开设置页面，点击隐私，找到麦克风，之后根据需要开启某些APP的麦克风权限即可。

3、win10可以使用放大镜功能，打开电脑，右键单击开始按钮，之后点击设置，点击轻松使用，点击放大镜，将“打开放大镜”开启。

英伟达涉足汽车了吗
英伟达开始涉足汽车AI硬件制作，并不会自己制造智能汽车。

在2019年2月，英伟达和德国汽车零配件供应商大陆集团达成合作协议，将会开发一套无人驾驶系统，并宣称在2021年，这套系统将会面世。

英伟达是一家人工智能科技公司，创立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州，创始人为JensenHuang。

在日本举办的GPU技术大会上，英伟达披露了一些下一代DRIVE平台的细节，号称是世界上最复杂的片上系统，来看一下。

这个系统可以获取汽车内部、外部的传感器数据，可以提供360度无差别的感知，辅以眼球追踪、手势识别以及自然语言理解等技术。

汽车搭载这个技术后，可以播报车外的安全隐患，提高安全性，还可以接手车子的自适应巡航控制系统，进行车道保持、变更等操作。

这个软件支持Wi-Fi或蜂窝网络条件下的更新，使用的寿命周期非常长。

在这之前，英伟达已经和奔驰有了三年AI智能汽车的研究，现在有了Xavier这套AI硬件系统，发展前景更是广阔。

英伟达gtx1050怎么样
gtx1050是英伟达最新级别高端独显，性能排位，属于高端显卡里面的低端，比gtx950/rx460高，比gtx960低，基本上类似稍高于r9270x的性能。gtx1050功耗70w，电源搭配要求低，适合amd四核，六核以上或者i3以上级别搭配。

拯救者r720英伟达显卡属性
1、28nm下的Kepler架构，单位面积上增加了更多的CUDA核心，使得其运算能力大大加强，强化运算单元也是NVIDIA的这次革新的核心之一。

2、低功耗也是Kepler架构的一大特点，GT 720的功耗仅有19W。

3、这款GT 720显卡售价为299元，在新品中价格几乎最低，与之形成竞争的R5 230系列产品也在这个价位段。

Ⅱ 当L2辅助驾驶像ESC一样普及，我们离完全自动驾驶还有多远

L2级驾驶辅助系统正进入普及期。一方面，软硬件成本正在下降，另一方面，L2级是一个跳板，各车企想抢占自动驾驶的制高点，首先得在L2级练兵，硬件能力、软件人才可以逐步跟进。
L2级越下探、越普及，消费者才有更多的机会进入到产品体验环节。好不好用，该怎么优化，可以有更多的声音和样本。
灵魂发问，汽车消费为了什么？
讲到底，消费者买车，是为了提高生活质量。如果有可能，多数人都希望“轻松开车”。
如之所愿，汽车正变得越来越好开了。驾驶辅助系统快速迭代，车载娱乐系统极大丰富，目的是让汽车“更好开，更轻松开”，以及让整个开车过程变得“有趣而不乏味”。
有的人喜欢开车，因为驾驶本身也是一种乐趣，但这仍是少部分消费者。
有的人必须开车，因为汽车暂时做不到完全自动驾驶，或者对驾驶辅助系统不适应、不信任。毕竟，“新事物”正经历一个产品体验不断优化的过程，市场教育、用户学习都需要成本。
但趋势向好，L2级驾驶辅助系统逐渐下探到更低价位的车型上。这说明，这套系统的成本越来越低，越来越平民化。那么，就会有更多的消费者可以体验到驾驶辅助，自动驾驶的演变才有机会被更多的人所接受。
我们再来看两则新闻。
宝骏E300预计于今年5月上市。据官方信息显示，E300已经具备了L4级自动驾驶所需的硬件，但前期先开放L2级自动驾驶，具体功能包括LKA车道保持辅助、ACC全速域自适应巡航、CTA横穿物体警告、AEB自动刹车。预计价格在6-8万元，可能是市面上价格最亲民L2级驾驶辅助车型了。
2020年4月20日，长沙对外宣布，自动驾驶出租车试用期结束，将全面开放免费试乘。这次开放的是Robotaxi打车服务，车辆是红旗EV车型，普通市民可以通过网络地图进行乘车预约。预约成功后，自动驾驶出租车可以赶到上车地点，待乘客上车之后，自动行驶到目的地，等乘客下车。
需要注意的是，在长沙开放试乘的网络Robotaxi打车服务，我们没有使用“无人驾驶”的说法，姑且称其为“自动驾驶”。因为在出租车内，还安排了领航员和安全员。在现有的责任框架下，人员随时接管仍然是很有必要的，并无不妥。
自动驾驶的基础，有雷达、摄像头，有芯片、算法，需要重塑供应链，以及培养新人才。这一循环将会正向驱动，越普及，我们离真正的自动驾驶也会更近。
“好好说话”的自动驾驶分级
提到自动驾驶，绕不开SAE自动驾驶分级。
分级有助于标准制定，技术执行，但落实到产品上，则没有必要囿于分级，尤其在产品宣传和用户教育方面。
L2和L3不是讲给消费者的语言，起码普通消费者很难理解。驾驶辅助系统重体验，也需要一定的学习成本，局限于分级用语，其实会浪费这么好的营销素材。
自动驾驶分级，存在多种标准，但蓝本多基于SAE的分类角度。
SAE将自动驾驶分为L0至L5共六个阶段。
L0非常原始化，相当于没有任何辅助配置，就连法规要求的ABS都没有。
L1具备的辅助系统开始丰富起来，比如，在ABS基础上升级的ESP、多年前比较流行的定速巡航等。注意，L1强调的是车辆可以对方向盘和加减速中的一项进行操作，横向、纵向选其一。
LKA车道保持辅助控制方向盘，属于横向操作，ACC自适应续航控制加减速，属于纵向操作，但L1只具备其中一项功能。
L2实现了横向、纵向同时操作，车辆可以主动操作方向盘和加减速。比如，同时具备LKA车道保持和ACC自适应续航等功能，那么，在车道中循迹行驶不成问题。但是，行驶责任划归于驾驶者，所以，原则上驾驶者不被允许方向盘脱手。
L3相当于L2的超级进化版。L2驾驶辅助的体验足够好，可靠性足够强，无限地接近于一个完美答案。但关键在于法规是否放开，责任是否明确，驾驶者是否被允许方向盘脱手，如果这些问题不解决，那么L2再完美，也只是99%接近L3。
这种跨越其实比较难，一方面，驾驶辅助系统需要再进化，比如主动变道、识别红绿灯等功能加入与丰富，另一方面，汽车制造商敢于承担责任，允许驾驶者脱手，出问题车企担着，仅在系统提示时由驾驶者介入。
L4基本不需要驾驶员参与，对于系统提示，可以选择性应答，但限定在一定条件下，比如限定道路，限定环境。
L5是完全的自动驾驶，不再限定道路和环境。
我们尽量在用简单、通俗的语言，描述分级自动驾驶的区别，但对于普通用户而言，理解仍有些吃力。而且，对于某些概念的理解，不是简单的功能描述就可以说清楚的。
“车道保持”是一个典型。
我们在车型配置表中，可以找到这样的描述，“车道偏离预警”、“车道保持辅助”、“主动车道保持”。
看似功能相近，但事实上，产品体验完全不同。
车道偏离预警，是说当车辆偏离当前车道时，将会以声音或方向盘振动的方式，对驾驶者进行提醒。
车道保持辅助，是说当车辆快要偏离车道时，可以控制方向盘，施以一个力，将车辆拉回车道，但无法微调以使车辆居中。
主动车道保持，是说可以自动保持在车道中间行驶，这属于L2驾驶辅助的基本配置。
至于英文简称，各品牌的说法都有差异，再去讲给消费者，除了感觉飘在云端，并无直观感受。
按照发改委和工信部的产业规划，2020年智能新车占比应达到30%。据相关数据显示，2019年同时配备车道保持辅助和自适应巡航的车型，数量占比为8.8%，销量占比低于10%。如果将智能新车认定为具备L2辅助驾驶的车辆，那么，还有相当大的增长空间。
L2级驾驶辅助系统的普及，是一个“自上而下”的过程，高价位车型率先搭载，之后再下探到更低价位车型上，以数量带动整体成本的降低。
随着软件、硬件成本的降低，10万级以下的车型也有普及L2辅助驾驶的可能，即使中低配也可搭载，宝骏E300正在证明这一点。
系统越普及，营销角度也应该更接地气，体验为王的思路需要跟上来。
但是自动驾驶分级这种学术界干的事情，却和真正搞产品研发的工程界产生了矛盾。
其中最激烈的便是“L3自动驾驶是不是伪命题”？
当人可以在开车时撒开手、转移视线，而在紧急情况下又必须接管车辆，这是一件矛盾的事情。而如果在自动驾驶启动时发生交通事故，更加难以界定责任。甚至因为驾驶员在L3自动驾驶下，应急反应的时间更长，L3会比L2更加危险。
这也是为什么众多车企放弃L3，直接选择从L2到L4的技术路线。与此同时，也有很多车企包装出L2+、L2.5、L2.99等说法，不说是否准确与夸大，更像是车企不愿承担责任下打的擦边球，是彻头彻尾的营销名词。
L2解放了双脚，L3解放了双手，L4则解放了双眼。从L2到L3，需要有高精地图的加入；从L3到L4，则需要具备V2X车联万物能力。对于车企而言，这是一个从硬件到软件再到运营的体系力建立过程。
自动驾驶不只是一个功能，而是一个系统化、不断成长的体系。这个体系的搭建过程中，传统车企整合供应商方案再集成的模式，可能会遭遇前所未有的挑战。
路线选择背后，是供应商的重组战局
我们站在行业的角度，再来看一下自动驾驶的几种路线选择。
自动驾驶技术，落脚到单车智能上，主要涉及感知、规划、控制几个层面，包括传感器、处理器和算法。
传感器有雷达、摄像头，多数外采；处理器主要指芯片，大多也是外采；算法可能自研，起码应该自主掌握。
特斯拉、蔚来、理想和小鹏，可以算是自研的代表。
特斯拉与Mobileye有过甜蜜期，后来分手破裂，主要是数据归属和话语权产生分歧。最终，特斯拉不仅自己做算法，还成功自研芯片。
蔚来与博世也有过合作期，但后来又选择了Mobileye。只是，蔚来自研相对弱一点，Mobileye提供“黑盒”，负责感知、规划，向外导出接口，决策与执行交给蔚来。
小鹏P7刚刚上市，其自动驾驶芯片采用了英伟达Xavier，感知和算法自我掌握，后期体验看效果。
事实上，这是一个新的战场。
多数传统车企“摸着石头过河”，既需要大笔的研发投入，也缺乏相应的经验与人才，也未必有慢慢发育的时间。
这个时候，一级供应商伸来了橄榄枝。
理论上，供应商的技术储备会更加前瞻一些，博世是其中一个。
吉利、长城、长安、上汽、上汽通用五菱等主流本土车企，与博世均有合作，上汽通用五菱甚至已是博世全球最大L2级别辅助驾驶系统采购商。即使作为造车新势力的威马，其L2级辅助驾驶系统也源自于博世。
博世提供的是打包方案，包括雷达、摄像头、处理器、算法，悉数涵盖其中。
车企的工作是做本土化、适应化匹配，针对方案，进行审核测试与验收。由于算法不在自家手中，在与博世的合作中，能够掌握多少核心能力，因各家车企而异。
由于博世的方案完整，与之合作的品牌众多，依靠规模效应，L2级驾驶辅助系统的成本逐渐被摊薄，正在下探到更低价位的车型上。
自动驾驶仍具备相当高的门槛，供应商主导技术推进的局面可能长期存在，但话语权也可能越多地倾向于供应商。
是否要建立自己的技术护城河，这需要车企下定足够的决心和勇气，还需要股东和资本的支持。
但还是那句话：越自主，越强大；越自主，越安全。
新基建会有新可能吗？
L2之上，牵扯到法规与伦理，已经不只是技术问题了，分级跨越，其实很难。
不过，我们看到的是“单车智能”，或者说，是车端的智能驾驶。
其实，还有路端的智能驾驶，也就是V2X技术。既可能作为补充，也可能成为主导。
2020年，新基建成为国家的新战略，包括了大数据中心、新能源充电、5G基建、人工智能等多个方向。智慧超级公路是一个合适的应用场景。
目前正在建设的杭绍甬高速公路，就是一条智慧超级公路，计划在2022年正式通车，服务于2022年的亚运会。
简单来说，在这条超级公路上，设置有自动驾驶专用车道。短期内，可以支持自动驾驶货车编队行驶，长远看，将全线支持自动驾驶车辆自由行驶。
背后的技术是V2X，每一台车将是一个点，在网络上共享状态，并与交通信号、路牌等互通信息。
车辆识别周围环境，不只依靠雷达、摄像头，直接V2X网络系统中实时共享。有这样一双“上帝之眼”，自动驾驶其实更容易实现了。
在未来，究竟是车端智能为主，还是路端智能为主，其实仍有争议。不过，我国一向被称为“基建狂魔”，在路端智能上其实更有优势。
自主车企无法在短期内弥补算法短板，车端智能，我们未必能够占领制高点。这也可以解释，新基建为何可以成为国家战略了。
自动驾驶的升级与普及过程，是整个汽车行业价值链转移与重构的过程。软件与硬件的价值重新分配，系统解决方案供应商与整车厂的价值重新分配，都将是技术革命产生的结果，也是这个领域的参与者倾注资源的终极目的。
信号已经释放，自动驾驶并非遥不可及。完全实现的那一天，可能在加速到来。
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。

Ⅲ 小弟我跪求2012年全国计算机三级网络技术，南开100题软件，email：[email protected]，感激不尽啊！

别跪了 我有

Ⅳ 神经网络中权值初始化的方法

神经网络中权值初始化的方法
权值初始化的方法主要有：常量初始化（constant）、高斯分布初始化（gaussian）、positive_unitball初始化、均匀分布初始化（uniform）、xavier初始化、msra初始化、双线性初始化（bilinear）
常量初始化(constant)
把权值或者偏置初始化为一个常数，具体是什么常数，可以自己定义
高斯分布初始化（gaussian）
需要给定高斯函数的均值与标准差
positive_unitball初始化
让每一个神经元的输入的权值和为 1，例如：一个神经元有100个输入，让这100个输入的权值和为1. 首先给这100个权值赋值为在（0，1）之间的均匀分布，然后，每一个权值再除以它们的和就可以啦。这么做，可以有助于防止权值初始化过大，从而防止激活函数（sigmoid函数）进入饱和区。所以，它应该比较适合simgmoid形的激活函数
均匀分布初始化（uniform）
将权值与偏置进行均匀分布的初始化，用min 与 max 来控制它们的的上下限，默认为（0，1）
xavier初始化
对于权值的分布：均值为0，方差为（1 / 输入的个数） 的 均匀分布。如果我们更注重前向传播的话，我们可以选择 fan_in，即正向传播的输入个数；如果更注重后向传播的话，我们选择 fan_out, 因为在反向传播的时候，fan_out就是神经元的输入个数；如果两者都考虑的话，就选 average = (fan_in + fan_out) /2。对于ReLU激活函数来说，XavierFiller初始化也是很适合。关于该初始化方法，具体可以参考文章1、文章2，该方法假定激活函数是线性的。
msra初始化
对于权值的分布：基于均值为0，方差为( 2/输入的个数)的高斯分布；它特别适合 ReLU激活函数，该方法主要是基于Relu函数提出的，推导过程类似于xavier。
双线性初始化（bilinear）
常用在反卷积神经网络里的权值初始化

Ⅳ “深度学习”和“多层神经网络”的区别

作者：杨延生
来源：知乎

"深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。
新的网络结构中最着名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了“局部感受野”和“权植共享”的概念，大大减少了网络参数的数量。关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。
新的结构还包括了：LSTM，ResNet等。
新的方法就多了：新的激活函数：ReLU，新的权重初始化方法（逐层初始化，XAVIER等），新的损失函数，新的防止过拟合方法（Dropout, BN等）。这些方面主要都是为了解决传统的多层神经网络的一些不足：梯度消失，过拟合等。

---------------------- 下面是原答案 ------------------------
从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。
传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。
而深度学习中最着名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。
输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层
简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。
深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择。

Ⅵ 特斯拉中国回应国产Model 3芯片减配问题

近日，有消费者反映所购买的国产Model3搭载的自动驾驶硬件从Hardware3.0“缩水”成了Hardware2.5。

针对此类问题，特斯拉回应称，特斯拉上海超级工厂于2月10日开始复工复产。期间基于供应链状况，一部分标准续航升级版Model3安装的硬件为Hardware2.5。随着产能以及供应链恢复，我们将按计划陆续为控制器硬件为Hardware2.5的中国制造标准续航升级版Model3的车主提供免费更换Hardware3.0的服务。

Hardware是特斯拉的自动驾驶硬件，最新的Hardware3.0基于特斯拉自研的自动驾驶芯片，在此之前，特斯拉的自动驾驶芯片先后与Mobileye、英伟达合作。

在2019年4月份的自动驾驶日上，马斯克发布了基于自研芯片的Hardware3.0。

马斯克称，Hardware3.0使用的FSD芯片全面领先英伟达：性能上，Hardware3.0搭载2套FSD芯片，整体性能达到了144TOPS，而英伟达DriveXavier理论性能是21TOPS，7倍；功耗上，Xavier功耗是FSD的7倍；神经网络加速性能，FSD也是Xavier的7倍。

而Hardware2.5搭载的正是英伟达芯片。

参数上的领先是一方面，软件的支持是另一方面。

去年底，特斯拉更新了2019.40.50系统，更新后将可以识别红绿灯和停车标志，但仅限于搭载Hardware3.0的车型。

另外，这种服务也仅限于购买了FullSelfDriving（FSD，全自动驾驶）功能的车型。

没有购买FSD功能的情况下，搭载Hardware2.5和Hardware3.0，在Autopiolot基础功能上，暂时没有区别。

但这也足以让拿到搭载Hardware2.5新车的用户感到焦虑，他们不知道未来会发生什么。总之，拿到最新的Hardware3.0就对了。

特斯拉的新购买车主们现在的心态是，买特斯拉类似于摸奖，既不想拿到LG化学的电池，也不想拿到Hardware2.5的硬件。

根据特斯拉的公告，后续将为Hardware2.5的车主免费更换到Hardware3.0。

但这种硬件级别的更新，需要这些刚拿到车的新车主们，到特斯拉的服务网点走一趟。

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。

Ⅶ 英伟达发布最新自动驾驶芯片Atlan 2025年大量装车

此外，法拉第未来宣布将在FF 91上搭载英伟达Drive Orin平台。未来，FF 81和FF 71车型上配备更先进的自动驾驶和停车功能，这两款同样搭载NVIDIA DRIVE Orin自动驾驶平台的车型预计分别于2023年和2024年上市。

Ⅷ 英伟达是奔驰最好的选择

当然在GPU硬件方面，英伟达也在不断巩固、增强固有优势。2019年，英伟达收购了成立于1999年的Mellanox公司，该公司是全球数据中心端到端连接解决方案的领先供应商，其领先的InfiniBand互联方案是超算系统的核心组件，速度远超其它技术，占统治地位。也就是说，英伟达通过收购Mellanox公司，弥补了其在数据中心低延迟互联及网络方面的欠缺，不仅具备了超高的服务器计算能力，同时也具备了超快的服务器连接速度。

毫无疑问，通过这些年的发展，如今的英伟达已经不能简单的用显卡供应商来形容了，那么我们该如何定义它？黄仁勋曾说过，英伟达是一家AI公司，更强调英伟达是一家软件公司，和苹果类似，通过售卖硬件盈利的软件公司。

图|来源于网络

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。

Ⅸ 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么

作者：杨延生
链接：
来源：知乎
着作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。

"深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。

新的网络结构中最着名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念，大大减少了网络参数的数量。关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。
新的结构还包括了：LSTM，ResNet等。

新的方法就多了：新的激活函数：ReLU，新的权重初始化方法（逐层初始化，XAVIER等），新的损失函数，新的防止过拟合方法（Dropout, BN等）。这些方面主要都是为了解决传统的多层神经网络的一些不足：梯度消失，过拟合等。

---------------------- 下面是原答案 ------------------------

从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。

传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。
而深度学习中最着名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。
输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层
简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。
深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择。

Ⅹ 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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