元戎啓行發佈計算平臺解決方案，功耗降至傳統近九分之一

本站科技訊 拉斯維加斯時間1月8日消息 元戎啓行發佈計算平臺解決方案——DeepRoute Tite，通過將L4級自動駕駛所需的算法移植到車規級計算平臺Xavier，大幅降低了計算平臺的成本和體積，並將整體功耗降到了45瓦。

元戎啓行的計算平臺解決方案，採用了一臺英偉達的車規級計算平臺Xavier，處理感知、預測、決策、規劃與控制、導航定位等L4級自動駕駛模塊。以往需要在龐大的計算平臺上運行的算法，現在只要一個小小的盒子即可運行。讓自動駕駛汽車的後備箱，也能和正常汽車一樣，放置各類物品。

圖注：元戎啓行的計算平臺解決方案VS. 傳統的PC計算平臺計解決方案

相比起來，傳統的計算平臺是PC機式的，不僅體積龐大，功耗也非常高，在400瓦左右。如今，即使是同爲車規級計算平臺的NVIDIA AGX Pegasus ||，其功耗也高達300瓦，還需要增加冷卻系統對設備進行冷卻。而使用Xavier，元戎啓行計算平臺解決方案的整體功耗，只有Pegasus的七分之一左右，在後備箱環境中，不需要額外增加冷卻設備也能穩定工作。

雖然在性能上，Xavier 的32萬億次/秒的計算速度 ，只達到了Pegasus II的十分之一，但在成本上Xavier有更高的優勢，更符合量產要求。

爲了用低成本的車規級計算平臺實現L4級的自動駕駛，元戎啓行通過自主研發的推理引擎，將自動駕駛相關算法成功移植到Xavier，將計算平臺整體解決方案的成本降到了傳統解決方案的一半左右，同時將功耗縮小到傳統方案的近九分之一。

“通過自主研發的推理引擎，我們在計算上做了很多優化，因此，不需要超高性能的計算平臺，一臺Xavier即可滿足L4級自動駕駛的計算需求。打個比方，我們的解決方案效果，相當於讓從前只能在PC機上運行的軟件，在iPad上也能夠運行了。”元戎啓行推理引擎和硬件加速負責人莊奇說。

莊奇介紹道：“L4級的自動駕駛場景，需要處理大量的點雲和圖像的數據，需要使用複雜的融合的深度學習算法。而一般的深度學習框架和其他的推理引擎無法對我們的模型做優化。

他進一步解釋：“我們自研的推理引擎，能夠針對深度學習算法中的自定義算子和網絡結構，做出更好的計算資源上的優化，讓我們的自動駕駛算法能夠高效和穩定地運行。既降低了成本，又保證了自動駕駛的安全性。”

通過使用這一計算引擎，45瓦的計算平臺解決方案也能夠滿足L4級自動駕駛系統的所有計算需求，使得元戎啓行的L4級自動駕駛汽車即使在複雜的城市道路中，也能如老司機般嫺熟操作。

元戎啓行將算法移植到Xavier後，仍能精確識別周圍障礙物，以接近城市道路最高限速的速度行駛，靈活完成紅綠燈識別、轉彎，避障等操作。

除了能實現高效的計算，元戎啓行自研的推理引擎還有易移植和易擴展的優點。該推理引擎不僅能夠支持英偉達、英特爾、AMD等品牌的計算平臺，還能很好地適配PyTorch、Caffe、TensorFlow等深度學習框架。有利於讓算法研發成果快速投入到產品的工程應用中。

元戎啓行硬件技術總監劉念邱表示，元戎啓行的L4級自動駕駛解決方案，更多地是面向可大規模量產的前裝市場。因此在硬件上儘量選擇成本相對較低的符合車規的產品。

隨着計算平臺體積和功耗的大幅度縮小，元戎啓行還可通過增加計算平臺數量的方式來實現安全冗餘，在一個平臺發生故障時能轉換到另一個平臺，確保自動駕駛汽車的穩定與安全。與高算力的解決方案相比，這一方案在成本和功耗上仍然有很大的優勢。

爲了全面滿足自動駕駛算法的需求，並進一步降低硬件產品的成本，元戎啓行自研了一體化的傳感解決方案DeepRoute-Sense。該傳感解決方案在其與東風汽車集團技術中心的合作中，已經投入了使用。

該解決方案中的車載相機DeepRoute-Vision和同步控制器DeepRoute-Syntric均由元戎啓行自主研發，也將在今年的CES中展出。

DeepRoute-Vision

與傳統的車載相機相比，即使在強烈地陽光照射下，Vision也不會出現過曝現象。該相機還具有自動圖像調節功能和良好的LED抗閃爍能力。

而同步控制器Synctric不僅可對傳感器傳來的信息進行時間和空間的同步、分發，還能對傳感器數據進行實時監測。當其監測到傳感器出現異常，影響安全時，可對車輛採取緊急剎車等措施。

DeepRoute-Syntric

目前，元戎啓行已與東風汽車集團技術中心合作，研發Robo-Taxi, 並與國內的知名出行公司展開合作，在國內中部地區推廣Robo-Taxi的試運營服務。隨着其產品不斷地車規化，L4級自動駕駛的量產也將指日可待。