自动驾驶出租车公司Waymo日前首次对外揭开其Robotaxi计算系统的面纱。这套系统据称拥有数据中心级别的性能，同时要应对车载环境的复杂性和实时性要求。

8年性能提升20倍

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Waymo方面介绍，这套计算系统的原始计算性能在8年间提升了20倍。配合超低延迟软件栈，系统能最大程度缩短从首个像素到实际操作之间的延迟。硬件层面，双计算引擎的并行冗余备份设计，让系统在严苛物理环境下依然保持坚固可靠。

这套系统并非单一芯片方案，而是异构CPU、GPU、加速器与先进机器学习技术的组合。在直接采购“公版”组件之外，Waymo也通过自研芯片来进一步改善系统实际表现。

自研5nm ASIC芯片

Waymo正式介绍了其定制的5nm ASIC芯片。这是一款专为实时处理、传感器数据融合和高级神经网络设计的专用机器学习引擎。

其加速器单元能够即时从激光雷达、其它雷达和摄像头产生的原始数据流中提取关键信息，并传输到推理引擎中，为传感器融合机器学习模型的运行提供素材。这些ASIC本身就能提供超过1000 TOPS的机器学习算力，专门用于前端处理和机器学习。

这套计算系统的公开，意味着Waymo在自动驾驶硬件层面的技术路线首次完整呈现在公众面前。自研芯片加异构架构的组合，也反映出自动驾驶公司在算力竞争中的新策略。