จุดจบอันโหดร้ายของการขับขี่แบบอัตโนมัติ: Tesla, Huawei, Apple, Weilai Xiaopeng, Baidu, Didi ใครสามารถกลายเป็นเชิงอรรถของประวัติศาสตร์ได้?

ในด้านรถยนต์อัจฉริยะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการขับขี่แบบอัตโนมัติ การใช้โมเดลวงปิดของ Apple ช่วยให้ผู้ผลิตเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงประสิทธิภาพได้ง่ายขึ้น ตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคได้อย่างรวดเร็ว
ฉันขอพูดถึงประสิทธิภาพก่อน ประสิทธิภาพถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการขับขี่แบบอัตโนมัติ Seymour Cray บิดาแห่งซูเปอร์คอมพิวเตอร์เคยกล่าวไว้คำที่น่าสนใจมากว่า "ใครๆ ก็สามารถสร้าง CPU ที่รวดเร็วได้ เคล็ดลับคือการสร้างระบบที่รวดเร็ว"
ด้วยความล้มเหลวทีละน้อยของกฎของมัวร์ จึงเป็นไปไม่ได้ที่จะเพิ่มประสิทธิภาพโดยการเพิ่มจำนวนทรานซิสเตอร์ต่อหน่วยพื้นที่ และเนื่องจากข้อจำกัดด้านพื้นที่และการใช้พลังงาน ขนาดของชิปจึงมีจำกัดเช่นกัน แน่นอนว่า Tesla FSD HW3.0 ในปัจจุบัน (FSD เรียกว่า Full Self-Driving) เป็นเพียงกระบวนการ 14 นาโนเมตร และยังมีพื้นที่สำหรับการปรับปรุง
ปัจจุบันชิปดิจิทัลส่วนใหญ่ได้รับการออกแบบตามสถาปัตยกรรม Von Neumann โดยมีการแยกหน่วยความจำและเครื่องคิดเลข ซึ่งสร้างระบบคอมพิวเตอร์ทั้งหมด (รวมถึงสมาร์ทโฟน) ตั้งแต่ซอฟต์แวร์ไปจนถึงระบบปฏิบัติการไปจนถึงชิป ได้รับผลกระทบอย่างลึกซึ้ง อย่างไรก็ตาม สถาปัตยกรรมของ Von Neumann ไม่เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกที่การขับขี่แบบอัตโนมัติต้องอาศัย และจำเป็นต้องได้รับการปรับปรุงหรือถึงขั้นก้าวหน้า
ตัวอย่างเช่น มี "กำแพงหน่วยความจำ" ซึ่งเครื่องคิดเลขทำงานเร็วกว่าหน่วยความจำ ซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาด้านประสิทธิภาพได้ การออกแบบชิปที่มีลักษณะคล้ายสมองนั้นถือเป็นความก้าวหน้าทางสถาปัตยกรรม แต่การก้าวกระโดดไปไกลเกินไปอาจไม่เกิดขึ้นเร็วๆ นี้ ยิ่งไปกว่านั้น เครือข่ายภาพบิดเบี้ยวสามารถแปลงเป็นการทำงานของเมทริกซ์ได้ ซึ่งอาจไม่เหมาะกับชิปที่มีลักษณะคล้ายสมองจริงๆ
ดังนั้น เนื่องจากกฎของมัวร์และสถาปัตยกรรม Von Neumann ต่างก็ประสบปัญหาคอขวด การปรับปรุงประสิทธิภาพในอนาคตส่วนใหญ่จำเป็นต้องบรรลุผลผ่าน Domain specific Architecture (DSA ซึ่งสามารถอ้างถึงโปรเซสเซอร์เฉพาะ) DSA ได้รับการเสนอโดย John Hennessy และ David Patterson ผู้ชนะรางวัล Turing Award เป็นนวัตกรรมที่ไม่ไกลตัวและเป็นแนวคิดที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ทันที
เราสามารถเข้าใจแนวคิดของ DSA ได้จากมุมมองของมหภาค โดยทั่วไป ชิประดับไฮเอนด์ในปัจจุบันมีทรานซิสเตอร์หลายพันล้านถึงหมื่นล้านตัว วิธีการกระจาย เชื่อมต่อ และรวมทรานซิสเตอร์จำนวนมากเหล่านี้มีผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันเฉพาะในอนาคต จำเป็นต้องสร้าง "ระบบที่รวดเร็ว" จากมุมมองโดยรวมของซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ และอาศัยการเพิ่มประสิทธิภาพและการปรับโครงสร้าง