英特爾投下「座艙」核彈:229TOPS獨顯GPU上車!跑滿大模型暢玩3A
汽車商業評論 | 08-11
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撰文 / 賈浩楠編輯 / 黃大路
來源 / 智能車參考
半導體“祖師爺”級玩家英特爾,正策劃著一場針對智能汽車的“顛覆”——針對自從智能座艙誕生以來,從底層架構到功能體驗所有的“約定俗成”。
“為什么一定要用ARM?”、“為什么只有智駕算力的幾分之一?”,甚至“為什么只能有一個SoC?”。
于是在中國這個全球智能車最熱的熱土,英特爾率先做出了汽車工業史、科技史、AI發展史上前無古人的一項產品:
車載獨立顯卡。
在PC領域,獨立顯卡意味著比集成顯卡更強的性能。
但在智能汽車領域,這一先進性是否依然成立?
英特爾做了什么?
8月8日,英特爾院士、英特爾公司副總裁、汽車事業部總經理Jack Weast,在深圳發布了一塊獨立顯卡dGPU——A760-A,參數上是本年度的性能領跑,還有獨特的技術加持。
但這次,英特爾的獨顯供應給汽車,給出了今年乃至明年年度智能座艙平臺的性能天花板,代表著最前沿技術的應用方向。
首先是絕對算力數值上,可達229TOPS,是目前主流智艙芯片算力的4-6倍。
衡量深度學習計算能力的另一重要指標FP32單精度算力為14TFLOPS(與大模型訓練所用的主流GPU A100相當)。
這意味著銳炫A760A首先是一個車端的AI大殺器。
在大語言模型爭相上車,帶來全新座艙體驗的今天,英特爾給出了參考范圍:A760-A,支持從60億到200億參數的大模型。
截至目前,大模型落地終端的進程中,70億參數算是一個基準。因此,英特爾給出的這個冗余,不僅充分,而且遠遠充足,面向未來。
絕對性能之外,A760-A在圖形計算性能上也有出色表現。游戲玩家應該不陌生,前兩年英特爾發布了自己的Arc獨立顯卡,成為N卡A卡之外的“第三極”。
而這一次,英特爾的核心技術Xe Core,同樣是芯片上不可分割的子單元,包含主要的數學運算機制,每個Xe Core都具有一個線程排序單元(TSU)和一個光線追蹤單元(RTU)。
代表著英特爾讓你的車機也能支持光線追蹤!在“大彩電”成為智能汽車標配的時代,這意味著你可以在座艙里體驗更多大制作游戲,有游戲PC一樣的體驗。
最后,A760-A擁有英特爾的核心架構——X86架構,性能和功耗久經考驗,開發和應用生態現成且豐富,避免車廠重復造輪子。
英特爾AI座艙,能干什么?
車端200億參數大模型,英特爾特別強調其與國內外多個主流大模型的適配,包括智譜、絕影、百川和百度。這些模型的適配使得 A760-A能夠支持業內公認的端側模型上限。
具體到應用場景上,多模態模型上車,可以作為端到端智能駕駛的“點讀機”,不僅規范駕駛行為,還能使整個過程更具解釋性。
比如絕影出現在了英特爾車載獨立顯卡發布現場,它的多模態大模型智能車參考詳細介紹過,一方面可以作為智能駕駛方案的認知理解世界能力的外掛,一方面又能作智能座艙的超級助手。
但這一切體驗,都離不開“英特爾高性能座艙平臺的強大為算力,支持絕影多模態座艙大模型端側部署”。
同樣是車端大模型應用的部署,英特爾車載獨立顯卡具體能提供多強的支持,智譜AI COO張帆,給了具體數字參考:
英特爾的最新芯片上,我們的模型在解碼速度上甚至能跑到88個Token,相當于每秒都要150多字的信息。
這個速度是非常快的,可以讓很多場景功能首次在端側完成。
此外,獨顯GPU上車,游戲玩家懂得都懂。以前需要外接游戲主機才能在車載大彩電上玩的游戲,現在可以直接在車內操作。
X86架構意味著不僅是微軟Xbox生態,幾乎可以在車上玩所有PC端的游戲,生態豐富且開放。
高性能獨立顯卡在車端的應用,當然也不僅僅是游戲,對于車機HMI界面也是一次直接的革新。
中科創達子公司Rightware CEO錢強認為,未來HMI將朝著集中化、沉浸場景層和一鏡到底的方向去發展,從單一車建模,還到超大場景完全渲染。
但這些需要強大芯片算力支持,才可以實現。
不僅游戲、車機,AI大模型如果作為商務助手,可以沒有任何障礙地在車端自由調用各種辦公、通信軟件,包括但不限于Office、微信、飛書。
英特爾的車載 “獨立顯卡”,卷出智能座艙2.0時代
在智能汽車、智能座艙領域,英特爾的方案雖然入局不早,但絕對切中客戶痛點和剛需。
在英特爾之前,智能座艙領域的計算平臺方案,基本都是通過一塊SoC解決所有問題,即使在AI算力提升上,也更多依賴下一代產品“升級”來實現。
英特爾發布獨顯GPU作為首發,成為行業唯一,這是由于當前需求和痛點息息相關。英特爾認為:
一方面,在AI大模型技術革命背景下,以往的座艙芯片平臺顯然已經“力不從心”。用戶側生態封閉、算力有限、功能受限,導致用戶體驗不滿意;更令應用服務提供商頭疼的是,App適配遷移成本高昂,大模型在車端只能運行“閹割版”。
英特爾提供了簡單而直接的解決方案:車載獨顯的算力拉滿到229TOPS,采用性能和功耗更穩定且生態成熟的X86架構。
另一方面,大模型浪潮下,車端算力硬件的需求不僅體現在“大”,還有更高的要求。
諸如芯片的多AI任務并行、計算資源合理分配、能耗控制與可擴展性等挑戰,英特爾CEO認為這些正是英特爾的強項,并在歷史上多次提供過相應的解決方案。
例如,在多任務并行方面,車載獨顯GPU可以同時支持多個數十億參數大模型各司其職,并相互配合。能耗控制方面,在不同任務場景下,芯片上的核心可以合理分配負載,實現高效運行。
這些都是英特爾在半導體領域深耕50多年積累的成熟經驗,可以直接應用于AI座艙。
最后,與其他所有智能計算供應商最大的不同在于:英特爾本身就是芯片制造商,不需要第三方代工。
因此,與英特爾合作的車企可以利用X86架構指令集高度定制、設計自己的座艙芯片(芯粒),由英特爾生產,然后自由搭載自研的軟件和算法。這也呼應了另一大汽車趨勢。
智能化浪潮席卷汽車領域,分工被重構,生態位面臨重估。最引人注目的是,在智能化核心技術和體驗上,車廠紛紛自研,以確保效率和用戶體驗。
過去供應商提供標準化軟件+硬件方案的范式,正在被“軟件定義硬件”的新范式替代。這就要求計算平臺和底層芯片供應商需具備高彈性和可擴展性,同時兼顧成本,覆蓋各個價位的車型。
這些要求也是英特爾的強項。在AI或計算領域,英特爾以性能、成本和穩定性兼顧聞名。
在大模型或先鋒技術訓練開拓中不一定首選英特爾,但在產品化和規模化落地過程中,一定首選英特爾。把智能汽車視為AI在汽車場景的落地,這一現象仍在持續。
英特爾不僅在芯片設計和制造方面具有優勢,還為競爭激烈、差異化逐漸縮小的智能汽車領域帶來了全新賣點、故事和差異化空間。
在英特爾入局之前,智能座艙競爭基本邁入安卓手機軌道:相同的底層平臺,同質化比拼,終端和用戶體驗難以展現差異性賣點。而汽車發布會上,座艙的性能展示和體驗已經固化,瓶頸明顯。
英特爾的入局,幾乎提供了全新的階段和維度。
如果過去是將語音交互和手機娛樂體驗帶入汽車,即智能座艙的1.0時代。那么,現如今大模型上車、X86生態上車、以及生產力上車,則標志著智能座艙的2.0時代。
正所謂一個時代有一個時代的智能座艙,大模型正在重寫一切應用,帶來生產力,也需要全新的車載計算方案和車載芯片。
對于車廠而言,時代變遷中的鐵律不變——供應鏈的多元性和冗余性非常重要。
汽車工業備受重視,與其關系重大,牽一發而動全身的供應鏈生態密切相關。供應商不冗余,車廠便難以掌握主動權。在智能汽車關鍵零部件中,座艙芯片是一個當前重要且亟待解決的領域。只有強大鯰魚入場,才能將性能、體驗和成本帶入更優新階段,實現車廠和汽車供應鏈生態的良性循環。
在智能汽車領域,特斯拉曾引發鯰魚效應。而在智能座艙和智能汽車芯片領域,英特爾現也在引發類似的鯰魚效應。
最后從技術角度看,大模型驅動智能座艙向AI座艙變革,英特爾率先拿出了從工具鏈到硬件平臺的完備方案,站在了最前沿。
車企要在新的趨勢中占先發優勢,英特爾是至關重要的合作伙伴。