CES2021：元戎啟行自動駕駛推理引擎

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在2021年CES上，L4自動駕駛解決方案提供商榮源啟星將在線展示其用于L4自動駕駛深度學習模型的推理引擎DeepRoute-Engine。推理引擎的推理速度平均比開源深度學習框架高6倍。自動駕駛的計算效率大大提高，有利于自動駕駛擺脫對高計算能力計算平臺的依賴。

榮源啟星是一家L4自動駕駛解決方案提供商，為車企、Tier1、出行公司、物流公司提供多應用場景和定制化自動駕駛解決方案。在深京設有R&D中心，公司R&D人員覆蓋全R&D自動駕駛鏈條，如感知、高精度地圖與定位、規劃與控制、硬件系統、基礎設施、仿真系統、數據平臺等。

為了像人類一樣感知周圍的物體，自主駕駛需要深度學習，即通過大規模復雜的深度學習網絡模型對輸入數據進行推理。在推理過程中，需要實時進行大量計算。因此，自動駕駛企業對計算平臺的計算能力有著嚴格的要求。這種計算平臺不僅要花費幾萬美元，還要消耗數百瓦。假設計算平臺的平均功率為500W，其24小時耗電量約占一輛存儲容量為50kw·h的電動汽車的24%。

為了擺脫自動駕駛對這類計算平臺的依賴，降低自動駕駛的硬件成本，降低自動駕駛硬件能耗對汽車行駛里程的影響，榮源啟星選擇了另一條路。通過自主研發的推理引擎————deep route-Engine，L4自主駕駛的感知模塊可以在低成本、低功耗的計算平臺上運行。

“榮源七星與曹操旅游合作自動駕駛模型的幾何A”

根據榮源啟明星和曹操出行的自駕車型幾何A的實車測試，榮源啟明星的自駕系統每百公里只消耗1千瓦時的電量。功耗還包括車內2人負載、開空開關、傳感器風阻造成的能耗。

在自動駕駛系統中，感知模塊是計算量最大的核心軟件模塊。為了提高感知模塊的運行效率，需要適應感知算法的特點、計算需求和計算平臺的架構特點，從而驅動系統高效運行。一個定制的推理引擎相當于一個定制的驅動，不僅可以提高感知模塊的運行效率，還可以提高系統的可擴展性，兼容更多的計算平臺。

L4自動駕駛感知算法使用的深度學習框架非常復雜，需要實時進行大量復雜的計算。目前市面上的開源推理引擎大多無法處理復雜的L4自主駕駛深度學習模型。在這方面，榮源的推理引擎通過智能算子融合，將推理過程中的可組合操作結合起來，大大提高了計算效率。

DeepRoute-Engine還為不同品牌的計算平臺設計了定制的內核程序，以執行大量并行計算。DeepRoute-Engine目前支持的GPU包括AMD、英偉達、英特爾等品牌，以及華為的車載計算平臺。

目前市場上用于自動駕駛的常見計算平臺包括基于GPU、FPGA和ASIC的CPU和AI芯片。由于自動駕駛系統需要處理激光雷達、攝像頭等傳感器采集的海量數據，傳統的CPU計算能力越來越不能滿足使用需求，基于GPU架構的AI芯片成為實現自動駕駛必不可少的硬件。

編輯評論:

自動駕駛系統中復雜的計算一方面取決于硬件計算能力，另一方面取決于計算效率。前者需要投入大量資金，而后者離不開底層技術的研發。根據預測，未來中國有可能成為全球最大的自動駕駛市場。到2030年，與自動駕駛相關的新車銷售和出行服務產生的收入將超過5000億美元。2021年CES將帶來哪些智能出行領域的新產品和新技術？讓我們一起期待吧！