为什么搞自动驾驶

简述信息一览：

• 1、GPU发展和现状是什么样的?
• 2、英伟达是干什么的
• 3、AI芯片有哪些分类
• 4、英伟达“变软”,自动驾驶“破圈”

GPU发展和现状是什么样的?

1、GPU芯片主要可分为独立GPU（封装在独立的显卡电路板上，使用专用的显示存储器，一般来讲，其性能更高）和集成GPU（集成GPU常和CPU共用一个Die，共享系统内存）。

2、什么是GPU？首先，我们来了解一下GPU。GPU是 Graphics Processing Unit（图形处理器）的缩写，是一个专门用来加速计算机图像渲染、影像处理等计算密集型任务的芯片。在移动设备中，GPU向来是性能比较重要的组成部分之一。

3、GPU芯片市场的发展规模很大，增长空间年均增长率为382%。GPU芯片市场的发展规模 到现在为止，全世界的AI计算能力都集中在GPU芯片上。到2020年， GPU芯片的市场份额已达到43%，到2024年将达到54%，到那时， GPU芯片的市场规模将达到111亿美元。

4、在本周参展台北电脑展后，外界关注图形处理器（GPU）巨头英伟达业务进展。英伟达CEO黄仁勋于5月27日接受界面新闻等媒体***访，谈及供应链、市场走向、竞争和技术发展等多个话题。

5、更真实的图形演示图形显示是GPU芯片的初始功能。随着视觉技术和虚拟现实技术的发展，更加逼真的图形显示效果将对GPU的并行计算能力提出更高的要求。因此，图形显示是未来GPU芯片的一个重要发展方向。高性能计算高性能计算主要包括通用计算和人工智能计算。

6、AMD也收到了类似的禁令。我们讨论的芯片是非常高端的。它主要用于超级计算加速等，包括做科学研究、人工智能科学研究，甚至生物物理、宇宙模拟这种需求。国内使用的地方还不是很多，措施主要是在和抑制工业发展的前景。他的公司购买的是消费级显卡，没有一款受监管的芯片出现在公司的***购清单上。

英伟达是干什么的

1、英伟达是一家全球知名的科技公司，英文名字叫NVIDIA。2018年，在世界品牌500强评选中，英伟达排名479位，黄仁勋是创始人兼首席执行官。英伟达创立于1993年1月，主要研究、设计智核芯片组为主的无晶圆IC半导体，图形技术和数字媒体处理器行业，在全球是领导性的。

2、英伟达（NVIDIA）是一家专注于图形处理器（GPU）技术开发和应用的科技公司。详细来说，英伟达是全球知名的计算机硬件制造商，特别是在图形处理单元（GPU）领域占有重要地位。

3、NVIDIA（全称为NVIDIACorporation，NASDAQ：NVDA，官方中文名称英伟达），创立于1993年1月，是一家以设计智核芯片组为主的半导体公司。NVIDIA是显卡驱动，装有NVIDIA显卡的电脑自带的驱动程序。可以在驱动里关闭，即任务栏里不显示图标。或在运行里打msconfig在启动里关掉nwiz，NvMcTray即可。

4、NVIDIA中文名英伟达。是一家人工智能计算公司 。公司创立于 1993 年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。Jensen Huang （黄仁勋） 是创始人兼首席执行官。1999 年，NVIDIA 发明了 GPU，这极大地推动了 PC 游戏市场的发展，重新定义了现代计算机图形技术，并彻底改变了并行计算。

5、NVIDIA公司（Nasdaq代码：nvda）是全球可编程图形处理技术领袖。专注于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品。公司的图形和通信处理器拥有广泛的市场，已被多种多样的计算平台***用，包括个人数字媒体PC、商用PC、专业工作站、数字内容创建系统、笔记本电脑、军用导航系统和***游戏控制台等。

AI芯片有哪些分类

根据功耗的不同，AI芯片可分为高功耗、中功耗和低功耗级别。通常来说，高功耗的AI芯片一般用于云计算场景，而低功耗的AI芯片则用于边缘计算或者移动设备。按照架构分AI芯片的架构也是分类的一种方式。目前比较流行的AI芯片架构有CPU、GPU、FPGA和ASIC等。

AI芯片可以根据不同的设计和应用场景分为多种类型，以下是其中的一些常见类型：CPU和GPU：传统的通用处理器，由于其广泛应用于计算机和移动设备等领域，因此在AI应用中也得到了广泛的应用。ASIC：专用集成电路，根据特定的应用场景定制设计，性能高、功耗低，但是开发成本较高，适合量产。

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。SoC的定义多种多样，由于其内涵丰富、应用范围广，很难给出准确定义。

从功能上可以分为Training（训练）和Inference（推理）两个环节。Training环节通常需要通过大量的数据输入，或***取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型。

英伟达“变软”,自动驾驶“破圈”

而就在车云菌险些被观众情绪带跑节奏时，我们在英伟达的官方公众号上发现了一系列由NVIDIA DRIVE Labs出品的***。***内容从工程技术的视角，直观展现出NVIDIA DRIVE AV软件团队如何完成一个个自动驾驶的日常任务，诸如从路径感知到交叉路口处理等一系列挑战。

英伟达企业市场兼开发者***全球副总裁Greg Estes发表演讲中称，“这些能够在自动驾驶驾驶领域能够快速落地，也得力于英伟达在投资、营销和技术上的支持。”首先，英伟达允许他们访问英伟达的技术资源，他们可以与英伟达建立个人联系，这一点对于初创公司非常重要，通过与技术人员的沟通要远远好于查阅文档。

英伟达拥有全自动驾驶技术，英伟达正在积极开发全自动驾驶技术，并与许多汽车制造商合作。英伟达可能有很多车手不知道是什么，但喜欢电脑，经常玩电脑的朋友一定知道英伟达。英伟达制作的显卡非常强大。英伟达的显卡驱动着许多汽车的全液晶显示仪器。

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。

关于自动驾驶为什么要用gpu，以及为什么搞自动驾驶的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。