自动驾驶从“辅助”跃向“高阶”,每一秒都要把激光雷达、毫米波、多路高清摄像头涌来的海量数据瞬间消化,并在复杂路况下完成图像分割、目标识别等一系列“极限操作”,因此系统对算力的需求提出近乎苛刻。
某自动驾驶系统研发团队在核心硬件选型阶段,基于对硬件的性能、体积、可靠等三点考虑,最终选定了智锐通的 MXM 显卡: MM3080TIB6-16G ,作为系统的算力硬件,成功破解了嵌入式场景下自动驾驶系统的算力适配难题。
自动驾驶系统的感知层需同步接收并处理多路传感器数据,包括多路高清摄像头捕捉的图像信息、激光雷达生成的三维点云数据等。传统嵌入式显卡在应对这类多模态数据时,易出现数据处理延迟,导致系统对路况变化的感知不及时,进而影响驾驶决策的准确性。因此,企业需要一款具备高算力、高吞吐量的显卡,确保各类传感器数据能被快速并行处理,满足系统对实时性的严苛要求。 自动驾驶系统的硬件单元需集成在车载紧凑型机箱内,机箱内部空间有限,还需为散热风道、工控主板、电源模块等预留安装位置。此前测试的部分 PCIE 显卡因尺寸较大,无法适配紧凑的机箱空间;而尺寸较小的普通显卡,又难以满足系统对高性能的需求,形成 “尺寸” 与 “性能” 之间的矛盾。企业明确要求显卡需符合嵌入式安装规范,在控制尺寸的同时,不能牺牲核心算力。 车载环境与普通工业场景差异显著,不仅面临高低温交替(夏季车厢高温、冬季低温)的考验,还需承受持续的震动以及电压波动。普通消费级显卡在这类复杂工况下,易出现性能波动、硬件故障等问题,导致系统频繁中断;即便部分工业级显卡能耐受极端温度,在长时间高负载运行时,也可能因散热不足触发保护机制,无法满足自动驾驶系统 24 小时不间断运行的需求。 针对上述挑战,MM3080TIB6-16G 显卡从算力性能、物理设计、可靠性三个核心维度,为该自动驾驶企业提供了贴合场景需求的解决方案: NVIDIA 高性能芯片 + 大显存 MM3080TIB6-16G 显卡搭载的是 NVIDIA GeForce RTX3080Ti Mobility 芯片,具备高数量的 7424 个流处理器单元和强大的 19954 GFLOPS 单精度浮点运算性能,这一配置可高效支撑激光雷达点云的实时三维重建,满足多路高清摄像头的图像拼接与目标识别需求,避免因算力不足导致的数据处理延迟,确保系统感知层高效运转。同时显卡配备了大容量 16G 256bit GDDR6 显存,不仅能同时缓存多帧高清图像与点云数据,避免数据溢出问题,还能保障数据在显存与核心之间的高速传输。在处理复杂路口多目标(如行人、非机动车、交通信号灯)时,也可快速调用预加载的算法模型,为决策环节争取时间。 Type B 小尺寸 + 灵活接口 MM3080TIB6-16G 显卡采用 Type B (105x82mm)规格设计,相比传统 PCIE 全长卡大幅缩减体积,可轻松嵌入企业的车载紧凑型机箱,同时为其他硬件模块与散热风道预留充足空间,避免出现物理安装干涉问题。显卡配备4个 DP 接口,支持多屏输出功能。在自动驾驶系统中,这些接口可分别连接驾驶舱仪表盘、后排监控屏、调试屏及冗余显示单元,实现数据可视化同步呈现;同时,接口支持高清输出标准,确保图像显示清晰、无延迟,为驾驶员(辅助驾驶场景)或调试人员提供准确的环境感知参考。 工业级散热 MM3080TIB6-16G 显卡采用高散热设计,能高效将热量散发出去,避免显卡在高负载运行时因过热触发保护机制。即便在高温环境下长时间运行,也能保持核心温度稳定,保障性能持续输出。整体按照工业级标准打造,通过震动测试与电压波动测试,优选工业级电子元器件,确保在颠簸路况或电压不稳定时,显卡仍能稳定运行,避免因硬件故障导致系统中断。 为自动驾驶系统落地提供硬件保障 该自动驾驶企业将智锐通 MM3080TIB6-16G 显卡集成至核心算力单元后,经过封闭场地测试与实际道路测试,系统在感知精度、决策响应速度、运行稳定性三个关键维度均展现出显著提升: 1. 感知精度提升 在雨天、夜间、隧道出入口等复杂环境测试中,系统对行人、小型障碍物等 “小目标” 的识别能力明显增强,误识别情况大幅减少。这得益于显卡强大的算力支撑,可顺畅运行复杂的深度学习算法模型,对模糊图像或低光照环境下的目标特征进行精准提取,为后续决策提供可靠依据。 2. 决策响应加快 在高速行驶与城市道路场景测试中,系统从感知路况变化(如前方车辆减速、信号灯切换)到生成应对决策的时间显著缩短。尤其是在紧急场景下,更快的决策响应能为车辆预留更多安全操作空间,降低潜在风险,提升驾驶安全性。 3. 运行稳定性保障 在长时间、多场景的测试过程中,显卡未出现因硬件故障导致的系统重启问题,即便在连续恶劣天气(如暴雨、高温)或颠簸路况下,仍能保持稳定的算力输出,确保 “感知 - 决策 - 执行” 链路持续畅通,满足自动驾驶系统不间断运行的需求。 自动驾驶技术的规模化落地,不仅需要有先进的算法模型,同时也需要可靠的硬件算力作为支撑。智锐通 MM3080TIB6-16G MXM 显卡凭借 “高性能、小尺寸、高可靠” 的核心优势,为该自动驾驶企业解决了嵌入式场景下的算力适配难题,也为行业提供了 “场景化算力硬件” 的参考方向。 文章部分图片来源于网络不止是 “快”,更要 “稳” 与 “适配”
该自动驾驶企业在研发过程中,曾面临三大核心硬件挑战,这些挑战也是行业内嵌入式自动驾驶系统的共性难题:从核心到设计的全维度优化
以算力硬件加速自动驾驶落地