作者 | 田辉
编辑 | 朱世耘
汽车圈能超越英伟达的，只有英伟达自己。
9 月 20 日 GTC 大会，英伟达创始人黄仁勋宣布，推出集中式车载计算机 NVIDIA Thor，算力达到 2000TOPS+2000TFLOPS，可同时满足自动驾驶、智能座舱等几乎全车的算力所需。
Thor 的算力，是现有 Orin 芯片的 8 倍，特斯拉 FSD 芯片的 14 倍。
如果 2000TOPS 还不够用，Thor 还支持 NVLINK C-C 功能，可以让性能再翻倍。
在 2021 年的春季 GTC 大会上才刚刚发布，1000TOPS 算力的 Atlan 芯片出身未捷身先死，还未交付就被英伟达放弃，直接推出 Thor 芯片：预计 2025 年实现装车量产，极氪或为首个搭载的中国品牌。
同时，英伟达还在 GTC 大会展示 NVIDIA Sim 的新功能，一种名为 Neural Reconstruction Engine 的 AI 工作流，可以帮助车企快速建设仿真环境，提高自动驾驶仿真训练能力。
软硬兼施，英伟达正在从汽车芯片供应商角色，悄然向未来汽车行业核心的角色转变。
Thor 对自动驾驶时代来说意味着什么？现实问题是，这次英伟达的雷神还会好卖吗？
Thor 就是自动驾驶时代的 V12 发动机
Thor 的中文意译为雷神，可见实力有多强。
性能上，Thor SOC 拥有 770 亿晶体管，可实现 2000 TOPS 的 AI 算力，或者是 2000 TFLOPs 浮点算力。
作为对比的是，现款小鹏 P7 采用的 Xavier 芯片算力 30TOPS，蔚来 ET7 采用的 Orin 芯片算力 254TOPS，Thor 的 2000TOPS 算力无疑是划时代的性能飞跃。
Xavier-30 TOPS，Orin-254TOPS，Thor-2000 TOPS，或许汽车圈对 TOPS 这种算力单位有些陌生，那么不如用汽车圈话术做个类比：
Xavier = 三缸机，Orin = 四缸机，Thor=V12 发动机。
为了做好 Thor 这款自动驾驶 「V12 发动机」，英伟达对 Thor 芯片架构进行了跨越式升级。
Thor 芯片内部融合 Grace GPU、Hopper（Transformer engine）和 Ada Lovelace GPU 三种英伟达最先进的芯片架构。
其中，犹如汽车的 8AT 变速箱的 Hopper（Transformer engine）是新加入的重要架构。
黄仁勋在演讲中提到，Hopper 架构令人惊叹的 Transformer engine 以及 Vision Transformer 的快速变革都至关重要，必须纳入到下一代的机器人处理器。
Transformer engine 的优势在于，能够将 FP8、FP16、FP32 混合精度格式，在不损失精度的情况下转换为 FP8 精度格式，以提升运算效率。
Transformer engine 之于 AI 计算，与 8AT 之于汽车大体类似，都是为了更高效的运行效率。英伟达官方数据显示，Thor 可以将 Transformer 深度神经网络的推理性能提高多达 9 倍
Grace 则是基于 ARM 的 CPU 架构，原本是英伟达为服务器研发的 CPU 架构，如今被移植到集中式车载计算机 Thor 上。Grace 拥有出色的单线程性能，在处理大型数据上，具有领先优势。
Ada Lovelace，是英伟达新一代显卡 RTX4090 上所采用的 GPU 架构。据黄仁勋在发布会上介绍，在相同功率下，采用 Ada Lovelace 架构的 RTX4090，性能是上一代显卡的 2 倍。
由此，长于逻辑判断的 Grace 支撑智能汽车顶层决策和指令分发；
长于渲染的 Ada Lovelace 则支撑智能座舱的各类图形显示需求；
对标异构数据 AI 计算的 Hopper 则重点服务于自动驾驶需求。
2000TOPS 算力的 Thor 超越自动驾驶芯片，成为一颗可以满足几乎全部算力需求的汽车中央计算芯片。
Thor 为中央计算提供基础
Thor 令中央计算的电子电气架构实现成为可能。
目前，最新一代的智能汽车大多采用域控制的电子电气架构，并基于中间件和操作系统的软件能力，实现了部分功能的跨域融合。
尽管相比过去 ECU 时代完全的分布式架构，域控制已大为减少了控制单元，缩短了通讯线束，极大提高了信号传输速度。但从四个轮子上的计算机这一智能汽车终局设想来看，目前域控模式的计算核心仍嫌多，是进一步进行功能融合，提升响应实时性的 「障碍」。
Thor 则为中央计算模式提供了现实的技术基础。
Thor 之所以被称作集中式车载计算机，一个根本原因是其具备算力实时分配能力，可同时将算力作用于自动驾驶、智能座舱、自动泊车、主动安全等需要算力的功能上。
在发布会上，黄仁勋称，汽车的停车、主动安全、驾驶员监控、摄像头镜像、集群和信息娱乐将不再由单独的计算设备控制，而是由在 Thor 上运行的，可 OTA 升级的软件进行管理。
Thor 可被配置为多种模式，可以将其 2000 TOPS 和 2000 TFLOPs 全部用于自动驾驶工作流，也可以将其配置为将一部分用于驾驶舱 AI 和信息娱乐，一部分用于辅助驾驶。
「Thor 的多计算域隔离允许并发的、对时间敏感的多进程无中断运行，你可以再一台计算机上同时运行 Linux、QNX 和 Android。」 黄仁勋在发布会称，Thor 集中了众多计算资源，不仅降低了成本和功耗，同时还实现了功能的飞跃。
软件定义汽车，是汽车的必然发展方向，而 Thor 为软件升级提供了基础。在分布式架构下，不同功能的升级，需要对不同子系统进行软件研发。在中央计算架构下，功能升级只需要在 Thor 基础上进行研发即可。
Thor 能实际带给消费者的感受是，软件迭代速度更快，功能升级更频繁。
从汽车圈角度看，一颗大算力芯片解决所有汽车算力所需是行业方向，但在汽车圈将其付诸实践的并不多，大部分车企依旧是停留在分布式架构上，其背后原因就是目前尚未有一款能够真正实现多域融合的芯片。
国内辅助驾驶域控制造商德赛西威曾在今年上半年推出 ICP Aurora 系统，集成智能座舱、智能驾驶、网联服务等在内的核心功能，可实现从 「域控」 到 「中央计算」 的跨越。
但在具体实现方案上，公开信息显示 ICP Aurora 是通过融合 Orin、SA8295、A1000 等目前主流大算力芯片实现的，是系统层面上多芯片融合方案，不如 Thor 的芯片级融合方案高效。
但若未来这套系统能够换装 Thor 芯片，将大幅优化系统结构，更容易实现量产装车。
英伟达雷神还会大卖吗？
2022 年春季 GTC 大会，英伟达宣布与比亚迪达成 Orin 芯片合作。
2022 年秋季 GTC 大会，英伟达宣布极氪成为 Thor 的首发车企。
成就归成就，生意归生意。这次，中国车企会像 Orin 一样，再次力挺英伟达吗。
对中国汽车圈而言，Orin 才刚刚量产装车，英伟达此时宣布放弃下代芯片 Atlan 研发，改推集中式车载计算机 Thor 这种较为激进的发展方向，仍是有些出乎意料的。
对此，黄仁勋在发布会后的全球媒体沟通会上，面对媒体提问作出了解释：
I decided that we would delay for a new chip by a couple of months and bring in all of the amazing new technology.
So that we can have something amazing that takes advantage of all these new technologies that are in Hopper, in Grace, in Ada as sooner to the market.
I just couldn't imagine waiting another two more years.
黄仁勋的回答直截了当，放弃 Atlan 推出 Thur 只需推迟几个月，先做 Atlan 再做 Thor 要推迟两年，而作出这一决定的原因是，新技术将带来惊人的东西。
从算力上看，Thor 有改变汽车电子电气架构的能力，也能作出惊人的改变。但在中国市场，各家车企的选择更多，是否会遵循英伟达的芯片迭代规律，目前仍然是未知数。
除英伟达以外，中国车企还可选择地平线，高通等等兼具大算力和开放性的自动驾驶芯片平台。
地平线 J5，已经与多家车企签订合作协议，即将上市的理想 L8，有望成为地平线 J5 的首发车。
高通 Snapdragon Ride，已经宣布和长城旗下毫末智行达成合作，未来双方将在该平台进行高阶辅助驾驶研发。
除此以外，英伟达的老对手 Mobileye，德州仪器等也都有辅助驾驶计算芯片。
英伟达的优势，是算力以及开发平台与工具链，利用英伟达提供的整套工具链，车企在自动驾驶研发上，可以节省时间成本，并简化开发工作量。但车企同样需要忍受英伟达芯片高功耗对汽车续航里程的影响。
在用 Orin 芯片取得车企信任，进入车企供应链后，英伟达推出更高算力的 Thor 芯片，一次性满足汽车几乎全部算力所需，多少有些冒险的意味。
现阶段，Orin 为代表的大算力芯片才刚刚装车不久，各家车企都还没有完全跑通高速、城市领航辅助驾驶功能，在算力上也并未遇到瓶颈。甚至在未来几年之中，Orin 芯片算力都还能满足车企所需。
在此情况下，车企或许并不急于切换到 Thor 芯片。
另外，应用 Thor 芯片意味着对整车电子电气架构的根本性改变，对车企而言是牵一发而动全身的重大变化，与新架构相适应的整车平台都要因此改变，其成本将会是巨大的。显然，在研发全新车型时采用 Thor 是更为恰当的。
采购成本，也很重要。
Orin 售价在 300 美元左右，2000TOPS 的 Thor 是否意味着 8 颗 Orin 的价格？
蔚来装载 4 颗 Orin 在汽车圈儿内已经被看作是投资人风格的 「大手笔」，8 颗的价格即使包含有此前高通 8155/8295 的成本，其是否能被车企大批量产接受，则仍需画上一个问号。
还有，中国车企似乎对自力更生有天然的兴趣，那么车企要不要自研芯片呢？毕竟美国的特斯拉都这么干。
总之在 Orin 刚刚量产装车之时，英伟达就发布集中式车载计算机 Thor，是一件意料之外，情理之中的事情。
但鉴于中国智能电动汽车行业在全球市场的领先地位，英伟达在自动驾驶芯片领域的领先地位，中国头部车企与英伟达的强强联合，依旧值得期待。
强强联合，意味着消费者离享受自动驾驶，又近了一些。
