英偉達(nVIDIA)這個名字相信每一個電腦用戶都不陌生,這家全球知名的GPU廠商已經(jīng)成為了圖像處理器這一領域的絕對王者??杉幢阌芯薮蟮氖袌龇蓊~,在過去的17年中,英偉達的股價幾乎總在20美元(對應市值100億美元左右)附近徘徊,其推出的Tegra系列處理器在智能手機
但從2015年開始,英偉達股價飆漲,不僅一掃移動處理器市場的陰霾,更是歷史性的突破100美元(對應市值600億美元左右),達到前所未有的新高度。

↑ 英偉達上市以來股價的變化
近兩年英偉達快速布局汽車和深度學習領域,在Tegra處理器的基礎上相繼推出了DRIVE PX和DRIVE PX2自動駕駛汽車 計算平臺,并開始與特斯拉、奧迪、博世等車企合作開發(fā)無人駕駛技術,在2017年CES上更是推出了搭載DRVIE PX2的英偉達BB8無人駕駛原型車。這一次,在自動駕駛和智能汽車的風口上,英偉達或許會成為新的王者。

↑ 2017年CES上英偉達的無人駕駛試驗車
一、GPU王者失意智能手機時代
已經(jīng)在GPU領域耕耘深厚的英偉達在2008年推出了基于ARM和Geforce的移動處理器Tegra,隨后由于這一處理器系列在圖像處理方面的巨大優(yōu)勢,迅速占領了對圖像處理要求較高的游戲機和平板市場,并在隨后幾年中不斷更新升級。但在智能手機領域,Tegra系列一直被高通、三星吊打,就連華為都已經(jīng)后來居上自從Tegra 4以后,英偉達在智能手機領域幾乎銷聲匿跡,甚至首發(fā)T4處理器的小米3手機,到現(xiàn)在還會被用戶吐槽。英偉達這個GPU之王在智能手機市場起了個大早,趕了個晚集,這次失敗有偶然、但更多的是必然。

↑曾被寄予厚望的Tegra系列處理器
1. 基帶——手機CPU的核心
基帶,調(diào)制解調(diào)技術的統(tǒng)稱,是負責手機與外界信號接收轉(zhuǎn)換的關鍵橋梁,通話、上網(wǎng)、待機等所有的通訊技術都繞不開它。我們一般都會認為手機CPU的性能體現(xiàn)在是其處理速度和功耗,其實在智能手機時代還有一層最基礎、最關鍵的需求——手機信號質(zhì)量,這一由基帶性能決定的通訊功能直接決定了手機的通話質(zhì)量和上網(wǎng)速度。
在基帶技術這一塊,英偉達幾乎是一片白紙,不僅僅英偉達,模擬通信時代的巨頭德州儀器、摩托羅拉等公司在數(shù)字通信技術(3G、4G )上都毫無成績可言,而這一領域的專利幾乎全部由高通壟斷,高通也依靠其基帶技術推出驍龍系列集成式移動處理芯片,并在這一領域逐漸成為主流。
在使用ARM架構的手機處理器上,各家的性能差異并不是特別大,但高通還能提供穩(wěn)定可靠的集成式基帶,其成本具有絕對的優(yōu)勢,畢竟就算英偉達處理器性能再剽悍,也還是的使用高通的基帶芯片,開發(fā)難度和成本都相應提高。在這一點上,不僅英偉達,大部分廠商的衰弱都應該說是必然,除非你能研究出自己的基帶專利技術,比如華為麒麟系列這個后起之秀。

↑集成基帶的高通驍龍和華為麒麟處理器
2. 定位偏差+T4難產(chǎn)
英偉達做GPU起家轉(zhuǎn)戰(zhàn)移動處理芯片一定不會放棄這個優(yōu)勢,因此Tegra處理器集成了強大的圖像處理功能,并將市場主要定位在了平板和游戲機領域,T1在這兩個領域的成功也證明了英偉達的實力。因此T2依然專注于此,但此時3G、4G技術開始發(fā)酵,高通強勢出擊,在這一時代T2依靠其圖像處理性能在手機領域也能有一定的市場,但英偉達此時已經(jīng)錯失了整合基帶的時機,T3幾乎是全面落后。隨后T4的難產(chǎn)和高功耗也注定了英偉達在手機領域大勢已去。
二、智能汽車——新王者之路
智能手機市場的失敗并沒有讓黃仁勛妥協(xié)。在2015年英偉達新品發(fā)布會上,tegra X1處理器發(fā)布,但這一次老黃只簡單介紹了這款新品,隨后便拋出一顆重磅炸彈——DRIVE PX,基于Tegra X1打造的全新智能汽車處理平臺。英偉達正式宣布大舉進軍汽車領域,奧迪、特斯拉等汽車公司也相繼與其展開合作。隨后,英偉達股價開始一路狂飆,那么這次的成功是偶然還是必然?

↑ 搭載DRIVE PX 2的Roborace無人駕駛賽車
1. GPU與CPU的區(qū)別
CPU和GPU都是現(xiàn)代計算機技術中不可或缺的關鍵處理器,CPU擅長復雜的邏輯運算和通用性數(shù)據(jù)運算,是為解決復雜的計算和控制而發(fā)明的;GPU擅長大數(shù)據(jù)量、邏輯不復雜的重復計算,是為解決圖像像素處理發(fā)明的。設計目標的不同,使得兩者的結構也有巨大的差異,如下圖所示:

↑CPU與GPU結構對比
CPU具有強大的運算單元和巨大的緩存區(qū)域,在執(zhí)行復雜計算和控制時,運算單元可以保證計算的效率,緩存區(qū)域又可以提供足夠的數(shù)據(jù)加載區(qū)域,即便又復雜的運算和終端邏輯也能保證速度和精度,因此CPU更擅長串行運算和邏輯控制。
GPU具有眾多密集的運算單元和少量的緩存區(qū)域,每個線程配備一個緩存區(qū)和控制單元,而運算單元也只需要處理簡單的邏輯 ,這也使得每個線程可以同時并發(fā)工作,所以GPU適合大規(guī)模、邏輯簡單的并行運算。
2. GPU加速算法
圖像處理的核心就是處理一個個信息簡單但數(shù)量巨大的像素點,這是GPU誕生的舞臺,用GPU處理圖像和渲染等工作可以極大的提高效率。在此基礎上英偉達提出了一種GPU加速計算的方法,同時運用CPU和GPU處理計算任務,將程序的密集運算放在GPU上,其他的邏輯依然在CPU上完成,這種結合讓GPU可以在更多的應用場景發(fā)揮作用。

↑英偉達GPU加速算法示意圖
例如在機器學習領域,使用GPU提供的強大并行運算能力去處理海量的學習數(shù)據(jù),再用CPU完成其他的邏輯。Tegra系列處理器便可完美的支持這種運算方法,這也讓英偉達成為眾多機器學習系統(tǒng)的首選,據(jù)卡耐基梅隆大學的lan Lane教授稱:"借助 GPU,預先錄制的語音或多媒體內(nèi)容的轉(zhuǎn)錄速度能夠大幅提升。與CPU軟件相比,我們執(zhí)行識別任務的速度超級高可提升33倍。"

↑英偉達k40處理器針對機器學習應用的基準測試結果
3. Tegra的新舞臺——自動駕駛
圖像處理、機器學習都已經(jīng)成為目前自動駕駛不可缺少的技術,自動駕駛中的環(huán)境感知、目標識別,都需要圖像處理的參與;而借助機器學習算法,又能有效提高目標識別的效率和準確度,這也為英偉達Tegra處理器帶來了新的舞臺。

↑英偉達自動駕駛系統(tǒng)示意圖
英偉達在DRIVE PX2平臺上使用了兩顆Tegra 處理器,并包含了新一代強大的Pascal架構的GPU,由此可以同時接收處理12路高清攝像頭的信號,可以融合來自多個攝像頭和激光雷達,雷達和超聲波傳感器的數(shù)據(jù),這使得算法可以360°全方位感知車倆周圍的環(huán)境,從而產(chǎn)生穩(wěn)定的圖像,包括靜態(tài)和動態(tài)目標。
DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡)的應用,在探測和目標分類方面,顯著提升融合傳感器數(shù)據(jù)結果的準確性。這一全方位的自動駕駛處理平臺幾乎超越了現(xiàn)在所有汽車處理器的性能,當仁不讓成為眾多廠商研發(fā)自動駕駛技術的首選。

↑英偉達發(fā)布DRIVE PX 2平臺
另外,Tegra系列在移動平臺上的性能和開發(fā)經(jīng)驗,更可以讓其支持導航、儀表和車載娛樂的相關應用。而特斯拉早在Model S上就使用了Tegra 3處理器來支持中央的大尺寸觸摸屏。據(jù)說因為特斯拉創(chuàng)始人Elon Musk和黃仁勛私交甚好,這也讓英偉達早早進入了汽車領域,積累了不少經(jīng)驗。在自動駕駛這個新興領域,行業(yè)標準空白,英偉達最早進入這一領域,已經(jīng)占據(jù)了不少經(jīng)驗和市場的優(yōu)勢。

↑英偉達汽車領域的合作伙伴
三、成功之路并不容易
雖然現(xiàn)在看起來英偉達的前景一片光明,但其成為智能汽車巨頭的道路并不平坦。
1. 汽車電子行業(yè)的壁壘
汽車行業(yè)相對于消費電子領域有其特殊性和苛刻的要求,使用壽命、耐極端環(huán)境特性、電磁兼容性能、功能安全等等諸多要求都對汽車電子的硬件提出了極大的挑戰(zhàn),甚至可以說是汽車電子行業(yè)的一個技術壁壘。尤其在集成度極高的處理器領域,消費電子上常見的20nm在汽車電子上幾乎是很難見到,反而以瑞薩、飛思卡爾的16位、32位的處理器大行其道。汽車首先要保障的是安全,只有經(jīng)過充分驗證才能大規(guī)模使用,這也是傳統(tǒng)汽車廠商一直比較保守的原因。
2. 競爭對手的追趕
去年,汽車電子領域發(fā)生了一件大事,就是高通收購汽車芯片巨頭恩智浦,收購價格創(chuàng)下半導體行業(yè)收購的記錄,而前一年恩智浦還收購了飛思卡爾,成為汽車芯片的第一大廠商。高通推行這項收購計劃意圖明顯,隨著自動駕駛和車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,汽車電子行業(yè)已然成為下一個風口。以高通的實力和野心,相信這一領域的競爭將會更加激烈,英偉達又要遇到老對手的挑戰(zhàn)。

↑ 高通400億美元收購NXP
四、總結
英偉達在個人電腦的發(fā)展中發(fā)跡,靠GPU成為圖像處理領域的巨擘。2008年轉(zhuǎn)戰(zhàn)移動平臺,推出Tegra系列處理器,可優(yōu)異的處理性能卻無法抵擋高通在3G、4G時代對基帶技術的壟斷,導致其在智能手機領域折戟沉沙。
但GPU在大規(guī)模并行運算上的先天優(yōu)勢和創(chuàng)始人黃仁勛的孤注一擲,又讓英偉達在近年自動駕駛技術和機器學習領域占得先機:特斯拉集成Tegra 3、發(fā)布DRIVE PX系列自動駕駛平臺、與各大汽車廠商深入合作。因為這些布局,英偉達成為了第一家能提供超級汽車處理器的半導體公司,而其在圖像處理和機器學習領域的優(yōu)勢也無比適合自動駕駛這個新戰(zhàn)場。
目前,自動駕駛技術已經(jīng)成為一個新的風口,很多其他的新興玩家也逐漸參與進來,互聯(lián)網(wǎng)、半導體、計算機領域的各種高新技術極大地促進著這一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,市場也跟著瞬息萬變,誰會成為最后的王者?