在2021年的CES上，L4自動駕駛解決方案提供商榮源啟行將在線展示其為L4自動駕駛深度學習模型開發的推理引擎DeepRoute-Engine。推理引擎實現了比開源深度學習框架高6倍的平均推理速度。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。
榮源亓航是L4級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。在深圳和北京設有R&D中心，公司R&D人員覆蓋感知、高精地圖與定位、規劃與控制、硬件系統、基礎設施、仿真系統、數據平臺等自動駕駛全R&D鏈條。
為了像人類一樣感知周圍的物體，自動駕駛需要通過深度學習來完成，即需要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，需要實時完成大量的計算。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幾萬元，還要消耗幾百瓦。假設計算平臺的平均功率為500W，其24小時的功耗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，減少自動駕駛硬件能耗對汽車里程的影響，榮源七星選擇了另一種方式。通過自主研發的推理引擎――DeepRoute-Engine，L4自動駕駛儀的感知模塊可以運行在低成本、低功耗的計算平臺上。
“榮源亓航與曹操合作的自動駕駛汽車幾何A(參數|查詢)”
根據榮源亓航與曹操合作的自動駕駛汽車“幾何A”的實車測試，榮源亓航的自動駕駛系統百公里僅消耗1度電。耗電量還包括車上兩個人的能耗，空調開著，傳感器的風阻。
在自動駕駛系統中，傳感模塊是核心，也是計算量最大的軟件模塊。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。定制化的推理機相當于定制化的驅動，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。目前市面上大部分開源的推理引擎都無法處理復雜的L4級自動駕駛深度學習模型。對此，榮源啟星的推理引擎通過智能算子融合，將推理過程中可以組合的運算組合起來，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，以執行大量的并行計算。DeepRoute-Engine目前支持包括AMD、Nvidia、Intel等品牌的GPU，以及華為的車載計算平臺。
目前市場上常見的自動駕駛的計算平臺有CPU和AI芯片，有GPU、FPGA、ASIC等架構。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計算能力無法滿足使用要求，基于GPU架構的AI芯片成為實現自動駕駛必不可少的硬件。
編輯點評:
自動駕駛系統中的復雜計算，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，后者離不開底層技術的研發。根據預測，中國有可能在2020年成為全球最大的自動駕駛市場……ure，而到2030年，自動駕駛相關的新車銷售和出行服務收入將超過5000億美元。2021年CES會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！(文/汽車之家翁萌)在2021年的CES上，L4自動駕駛解決方案提供商榮源啟行將在線展示其為L4自動駕駛深度學習模型開發的推理引擎DeepRoute-Engine。推理引擎實現了比開源深度學習框架高6倍的平均推理速度。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。
榮源亓航是L4級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。在深圳和北京設有R&D中心，公司R&D人員覆蓋感知、高精地圖與定位、規劃與控制、硬件系統、基礎設施、仿真系統、數據平臺等自動駕駛全R&D鏈條。
為了像人類一樣感知周圍的物體，自動駕駛需要通過深度學習來完成，即需要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，需要實時完成大量的計算。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幾萬元，還要消耗幾百瓦。假設計算平臺的平均功率為500W，其24小時的功耗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，減少自動駕駛硬件能耗對汽車里程的影響，榮源七星選擇了另一種方式。通過自主研發的推理引擎――DeepRoute-Engine，L4自動駕駛儀的感知模塊可以運行在低成本、低功耗的計算平臺上。
“榮源亓航與曹操合作的自動駕駛汽車幾何A(參數|查詢)”
根據榮源亓航與曹操合作的自動駕駛汽車“幾何A”的實車測試，榮源亓航的自動駕駛系統百公里僅消耗1度電。耗電量還包括車上兩個人的能耗，空調開著，傳感器的風阻。
在自動駕駛系統中，傳感模塊是核心，也是計算量最大的軟件模塊。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。定制化的推理機相當于定制化的驅動，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。目前市面上大部分開源的推理引擎都無法處理復雜的L4級自動駕駛深度學習模型。對此，榮源啟星的推理引擎通過智能算子融合，將推理過程中可以組合的運算組合起來，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，以執行大量的并行計算。DeepRoute-Engine目前支持包括AMD、Nvidia、Intel等品牌的GPU，以及華為的車載計算平臺。
目前市場上常見的自動駕駛的計算平臺有CPU和AI芯片，有GPU、FPGA、ASIC等架構。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計算能力無法滿足使用要求，基于GPU架構的AI芯片成為實現自動駕駛必不可少的硬件。
編輯點評:
自動駕駛系統中的復雜計算，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，后者離不開底層技術的研發。根據預測，中國很可能成為最大的自動駕駛市場……ket在未來的世界，到2030年，自動駕駛相關的新車銷售和出行服務收入將超過5000億美元。2021年CES會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！(文/汽車之家翁萌)
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