דערווייַל, קאָמפּאַניעס וואָס פאָר פּאַסאַזשיר קאַרס אויטאָמאַטיש קענען זיין בעערעך צעטיילט אין דרייַ קאַטעגאָריעס. דער ערשטער קאַטעגאָריע איז אַ פארמאכט-שלייף סיסטעם ענלעך צו עפּל (NASDAQ: AAPL). די שליסל קאַמפּאָונאַנץ אַזאַ ווי טשיפּס און אַלגערידאַמז זענען געמאכט דורך זיך. טעסלאַ (NASDAQ: TSLA) טוט דאָס. עטלעכע נייַ ענערגיע מאַשין קאָמפּאַניעס אויך האָפֿן צו ביסלעכווייַז עמבאַרק אויף עס. דעם וועג. די צווייטע קאַטעגאָריע איז אַן אָפֿן סיסטעם ענלעך צו אַנדרויד. עטלעכע מאַניאַפאַקטשערערז מאַכן קלוג פּלאַטפאָרמס, און עטלעכע מאַכן קאַרס. פֿאַר בייַשפּיל, Huawei און Baidu (NASDAQ: BIDU) האָבן ינטענטשאַנז אין דעם אַכטונג. די דריטע קאַטעגאָריע איז ראָובאַטיקס (דרייווערלאַס טאַקסיס), אַזאַ ווי קאָמפּאַניעס אַזאַ ווי Waymo.
דער אַרטיקל וועט דער הויפּט פונאַנדערקלייַבן די פיזאַבילאַטי פון די דריי רוץ פון די פּערספּעקטיוו פון טעכנאָלאָגיע און געשעפט אַנטוויקלונג, און דיסקוטירן די צוקונפֿט פון עטלעכע נייַ מאַכט מאַשין מאַניאַפאַקטשערערז אָדער אָטאַנאַמאַס דרייווינג קאָמפּאַניעס. דו זאלסט נישט אַנדערעסטאַמאַט טעכנאָלאָגיע. פֿאַר אָטאַנאַמאַס דרייווינג, טעכנאָלאָגיע איז לעבן, און דער שליסל טעכנאָלאָגיע דרך איז די סטראַטידזשיק וועג. דער אַרטיקל איז אויך אַ דיסקוסיע וועגן די פאַרשידענע פּאַטס פון אָטאַנאַמאַס דרייווינג סטראַטעגיעס.
אין די פעלד פון סמאַרט קאַרס, ספּעציעל אין די פעלד פון אָטאַנאַמאַס דרייווינג, אַדאַפּטינג עפּל ס פארמאכט שלייף מאָדעל קענען מאַכן עס גרינגער פֿאַר מאַניאַפאַקטשערערז צו אַפּטאַמייז פאָרשטעלונג און פֿאַרבעסערן פאָרשטעלונג. ריספּאַנד געשווינד צו קאַנסומער באדערפענישן.
זאל מיר רעדן וועגן פאָרשטעלונג ערשטער. פאָרשטעלונג איז יקערדיק פֿאַר אָטאַנאַמאַס דרייווינג. Seymour Cray, דער פאטער פון סופּערקאָמפּיוטערס, האָט אַמאָל געזאָגט אַ זייער טשיקאַווע וואָרט, "יעדער קענען בויען אַ שנעל קפּו. דער קונץ איז צו בויען אַ שנעל סיסטעם".
מיט די גראַדזשואַל דורכפאַל פון מאָר ס געזעץ, עס איז ניט פיזאַבאַל צו פשוט פאַרגרעסערן די פאָרשטעלונג דורך ינקריסינג די נומער פון טראַנזיסטערז פּער אַפּאַראַט שטח. און ווייַל פון די באַגרענעצונג פון שטח און ענערגיע קאַנסאַמשאַן, די וואָג פון די שפּאָן איז אויך לימיטעד. דאָך, די קראַנט Tesla FSD HW3.0 (FSD איז גערופֿן גאַנץ זעלבסט-דרייווינג) איז בלויז אַ 14 נם פּראָצעס, און עס איז פּלאַץ פֿאַר פֿאַרבעסערונג.
דערווייַל, רובֿ דיגיטאַל טשיפּס זענען דיזיינד באזירט אויף די Von Neumann אַרטשיטעקטורע מיט די צעשיידונג פון זכּרון און קאַלקולאַטאָר, וואָס קריייץ די גאנצע סיסטעם פון קאָמפּיוטערס (אַרייַנגערעכנט קלוג פאָנעס). פון ווייכווארג צו אָפּערייטינג סיסטעמען צו טשיפּס, עס איז דיפּלי אַפעקטאַד. אָבער, די Von Neumann אַרטשיטעקטורע איז נישט גאָר פּאַסיק פֿאַר די טיף לערנען וואָס אָטאַנאַמאַס דרייווינג רילייז אויף און דאַרף פֿאַרבעסערונג אָדער אפילו ברייקטרו.
צום ביישפיל איז דא א "זכרון וואנט" וואו דער קאלקולאַטאָר לויפט שנעלער ווי דער זיקאָרן, וואָס קען פאַרשאַפן פאָרשטעלונג פראבלעמען. דער פּלאַן פון מאַרך-ווי טשיפּס האט אַ ברייקטרו אין אַרקאַטעקטשער, אָבער די שפּרינגען צו ווייַט קען נישט זיין געווענדט באַלד. דערצו, די בילד קאַנוואַלושאַנאַל נעץ קענען זיין קאָנווערטעד אין מאַטריץ אַפּעריישאַנז, וואָס קען נישט זיין טאַקע פּאַסיק פֿאַר מאַרך-ווי טשיפּס.
דעריבער, ווי מאָר ס געזעץ און די Von Neumann אַרקאַטעקטשער ביידע טרעפן באַטאַלנעקס, צוקונפֿט פאָרשטעלונג ימפּרווומאַנץ דער הויפּט דאַרפֿן צו זיין אַטשיווד דורך Domain Specific Architecture (DSA, וואָס קענען אָפּשיקן צו דעדאַקייטאַד פּראַסעסערז). DSA איז געווען פארגעלייגט דורך טורינג אַוואַרד ווינערז John Hennessy און David Patterson. עס איז אַ כידעש וואָס איז נישט צו ווייַט פאָרויס, און איז אַ געדאַנק וואָס קענען זיין ימפּלאַמענאַד אין פיר.
מיר קענען פֿאַרשטיין דעם געדאַנק פון DSA פֿון אַ מאַקראָו פּערספּעקטיוו. אין אַלגעמיין, די קראַנט הויך-סוף טשיפּס האָבן ביליאַנז צו טענס פון ביליאַנז פון טראַנזיסטערז. ווי די ריזיק נומער פון טראַנזיסטערז זענען פונאנדערגעטיילט, פארבונדן און קאַמביינד האָבן אַ גרויס פּראַל אויף די פאָרשטעלונג פון אַ ספּעציפיש אַפּלאַקיישאַן.אין דער צוקונפֿט, עס איז נייטיק צו בויען אַ "שנעל סיסטעם" פֿון די קוילעלדיק פּערספּעקטיוו פון ווייכווארג און ייַזנוואַרג, און פאַרלאָזנ זיך אַפּטאַמאַזיישאַן און אַדזשאַסטמאַנט פון די סטרוקטור.
"אַנדרויד מאָדע" איז נישט אַ גוט לייזונג אין די פעלד פון קלוג קאַרס.
פילע מענטשן גלויבן אַז אין דער תקופה פון אָטאַנאַמאַס דרייווינג, עס זענען אויך עפּל (פֿאַרמאַכט שלייף) און אַנדרויד (עפענען) אין די פעלד פון סמאַרטפאָנעס, און עס וועט אויך זיין שווער-האַרץ ווייכווארג פּראַוויידערז ווי Google. מיין ענטפער איז פּשוט. די אַנדרויד מאַרשרוט וועט נישט אַרבעטן אויף אָטאַנאַמאַס דרייווינג ווייַל עס טוט נישט טרעפן די ריכטונג פון צוקונפֿט סמאַרט מאַשין טעכנאָלאָגיע אַנטוויקלונג.
פון קורס, איך וואָלט נישט זאָגן אַז קאָמפּאַניעס אַזאַ ווי טעסלאַ און אנדערע קאָמפּאַניעס האָבן צו מאַכן יעדער שרויף אַליין, און פילע טיילן נאָך דאַרפֿן צו קויפן פון אַקסעסערי מאַניאַפאַקטשערערז. אָבער די מערסט האַרץ טייל וואָס אַפעקץ די באַניצער דערפאַרונג מוזן זיין געטאן דורך זיך, אַזאַ ווי אַלע אַספּעקץ פון אָטאַנאַמאַס דרייווינג.
אין דער ערשטער אָפּטיילונג, עס איז געווען דערמאנט אַז עפּל ס פארמאכט-שלייף מאַרשרוט איז דער בעסטער לייזונג. אין פאַקט, עס אויך דעמאַנסטרייץ אַז די אָפֿן מאַרשרוט פון אַנדרויד איז נישט דער בעסטער לייזונג אין די פעלד פון אָטאַנאַמאַס דרייווינג.
די אַרקאַטעקטשער פון סמאַרט פאָנעס און סמאַרט קאַרס איז אַנדערש. דער פאָקוס פון סמאַרטפאָנעס איז יקאַלאַדזשי. יקאָוסיסטאַם מיטל פּראַוויידינג פאַרשידן אַפּלאַקיישאַנז באזירט אויף ARM און IOS אָדער אַנדרויד אָפּערייטינג סיסטעמען.דעריבער, אַנדרויד סמאַרטפאָנעס קענען זיין פארשטאנען ווי אַ קאָמבינאַציע פון אַ בינטל פון פּראָסט נאָרמאַל פּאַרץ. דער שפּאָן נאָרמאַל איז ARM, אויף שפּיץ פון די שפּאָן איז די אַנדרויד אָפּערייטינג סיסטעם, און דעמאָלט עס זענען פאַרשידן אַפּפּס אויף די אינטערנעט. ווייַל פון זיין סטאַנדערדיזיישאַן, צי עס איז אַ שפּאָן, אַן אַנדרויד סיסטעם אָדער אַן אַפּ, עס קענען לייכט ווערן אַ געשעפט ינדיפּענדאַנטלי.
דער פאָקוס פון קלוג קאַרס איז די אַלגערידאַם און די דאַטן און ייַזנוואַרג וואָס שטיצן די אַלגערידאַם. דער אַלגערידאַם ריקווייערז גאָר הויך פאָרשטעלונג צי עס איז טריינד אין די וואָלקן אָדער ינפערד אויף די וואָקזאַל. די ייַזנוואַרג פון די קלוג מאַשין ריקווייערז אַ פּלאַץ פון פאָרשטעלונג אַפּטאַמאַזיישאַן פֿאַר ספּעציפיש ספּעשאַלייזד אַפּלאַקיישאַנז און אַלגערידאַמז. דעריבער, בלויז אַלגערידאַמז אָדער בלויז טשיפּס אָדער בלויז אַפּערייטינג סיסטעמס וועט האָבן פאָרשטעלונג אַפּטאַמאַזיישאַן דילעמאַז אין די לאַנג לויפן. בלויז ווען יעדער קאָמפּאָנענט איז דעוועלאָפּעד דורך זיך, עס קענען זיין לייכט אָפּטימיזעד. די צעשיידונג פון ווייכווארג און ייַזנוואַרג וועט רעזולטאַט אין פאָרשטעלונג וואָס קענען ניט זיין אָפּטימיזעד.
מיר קענען פאַרגלייַכן עס אַזוי, NVIDIA Xavier האט 9 ביליאָן טראַנזיסטערז, Tesla FSD HW 3.0 האט 6 ביליאָן טראַנזיסטערז, אָבער Xavier ס קאַמפּיוטינג מאַכט אינדעקס איז נישט אַזוי גוט ווי HW3.0. און עס איז געזאָגט אַז דער ווייַטער-דור FSD HW האט אַ פאָרשטעלונג פֿאַרבעסערונג פון 7 מאל קאַמפּערד מיט די קראַנט. אַזוי, עס איז ווייַל טעסלאַ שפּאָן דיזיינער Peter Bannon און זיין מאַנשאַפֿט זענען שטארקער ווי NVIDIA ס דיזיינערז, אָדער ווייַל טעסלאַ ס מעטאַדאַלאַדזשי פון קאַמביינינג ווייכווארג און ייַזנוואַרג איז בעסער. מיר טראַכטן די מעטאַדאַלאַדזשי פון קאַמביינינג ווייכווארג און ייַזנוואַרג מוזן אויך זיין אַ וויכטיק סיבה פֿאַר די פֿאַרבעסערונג פון שפּאָן פאָרשטעלונג. סעפּאַרייטינג אַלגערידאַמז און דאַטן איז נישט אַ גוט געדאַנק. עס איז נישט קאַנדוסיוו צו גיך באַמערקונגען אויף קאַנסומער באדערפענישן און גיך יטעראַטיאָן.
דעריבער, אין די פעלד פון אָטאַנאַמאַס דרייווינג, דיסאַסעמבאַלינג אַלגערידאַמז אָדער טשיפּס און סעלינג זיי סעפּעראַטלי איז נישט אַ גוט געשעפט אין די לאַנג לויפן.
דער אַרטיקל איז פֿון EV-tech
psp13880916091
פּאָסטן צייט: דעצעמבער 10-2020