百公里耗电1度 元戎启行新技术亮相CES[汽车之家 行业] 在2021年CES上,L4级自动驾驶解决方案提供商元戎启行将在线级自动驾驶深度学习模型研发的推理引擎DeepRoute-Engine。该推理引擎实现了比开源深度学习框架平均高6倍的推理速度。大幅提升了自动驾驶的计算效率,有利于自动驾驶摆脱对高算力计算平台的依赖。
元戎启行是一家L4级自动驾驶解决方案提供商,为车企、Tier1、出行公司、物流企业等提供多应用场景、定制化的自动驾驶解决方案。其在深圳、北京均设有研发中心,公司的研发人员覆盖感知、高精度地图及定位、规划与控制、硬件系统、基础架构、模拟系统、数据平台等自动驾驶全研发链。
自动驾驶要做到像人类一样感知周围物体,需要通过深度学习来完成,即需要通过大规模的、复杂的深度学习网络模型来对输入的数据进行推理。在推理过程中,需要实时完成大量的计算。因此开云网址·(中国)官方网站,自动驾驶企业对计算平台的算力有着严格的要求。这类计算平台不仅成本高达数万元,功耗也高达数百瓦开云网址·(中国)官方网站。假设计算平台的平均功率为500W,其24小时的耗电量约占一辆蓄电量为50kW·h的电动车的24%。
为了摆脱自动驾驶对这类计算平台的依赖,降低自动驾驶的硬件成本,以及减少自动驾驶硬件耗能对汽车行驶里程的影响,元戎启行选择了另一种方式。通过自研的推理引擎——DeepRoute-Engine,让L4级自动驾驶的感知模块,可以运行在低成本、低功耗的计算平台上。
根据元戎启行与曹操出行合作的自动驾驶车型——几何A的实车测试,元戎启行的自动驾驶系统,每行驶100公里只消耗1度电。该耗电量还包括了车内负载2人,空调开启,以及传感器风阻对能量的耗费。
在自动驾驶系统中,感知模块是其最核心、计算量最大的软件模块。想要提高感知模块的运行效率,就需要针对感知算法的特点、计算需求,以及计算平台的架构特点进行适配,从而驱动系统的高效运行。一个定制的推理引擎就相当于定制的驱动器,不仅能够提高感知模块运行效率,还能提高系统可扩展性,兼容更多计算平台。
L4级自动驾驶感知算法所使用的深度学习框架非常复杂,需要实时进行大量复杂计算。目前市场上开源的推理引擎,大多无法处理复杂的L4级自动驾驶深度学习模型。对此,元戎启行的推理引擎通过智能的算子融合,将推理过程中可合并的运算进行合并,大幅提高计算效率。
DeepRoute-Engine还针对不同品牌的计算平台设计了定制的内核程序,用以执行所需的大量并行计算。DeepRoute-Engine目前支持包括AMD、Nvidia、Intel等品牌的GPU,以及华为的车载计算平台。
目前,市场上常见的用于自动驾驶的计算平台有CPU、以及采用GPU、FPGA、ASIC等架构的AI芯片。由于自动驾驶系统需要处理激光雷达、相机等传感器采集的海量数据,传统的CPU算力越来越无法满足使用要求,以GPU架构为主的AI芯片成为了实现自动驾驶必不可少的硬件开云网址·(中国)官方网站。
自动驾驶系统中的复杂计算,一方面依靠硬件算力,另一方面是计算效率,前者需要投入大量资金,后者则离不开底层技术的钻研和开发。而根据预测,中国未来很可能成为全球最大的自动驾驶市场,至2030年,自动驾驶相关的新车销售及出行服务创收将超过5000亿美元。2021年的CES上,还会带来哪些智能出行领域的新鲜产品和技术呢?让我们一同期待吧!(文/汽车之家 翁萌)