從特斯拉到毫末 為何都鐘情智算中心？

　　趕在3月之前，吉利星睿智算中心終于在浙江湖州長興正式揭牌。媒體將它描述成“吉利有史以來設(shè)施規(guī)模最大、最復(fù)雜的信息化戰(zhàn)略項(xiàng)目”，足見其重要程度。事實(shí)上，自動駕駛的產(chǎn)品迭代，需要大量數(shù)據(jù)反饋從而對系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化。正因如此，智算中心也成為數(shù)據(jù)、算法、算力這人工智能三駕馬車的推進(jìn)器，逐漸成為各路玩家布局自動駕駛的“新基建”。

　　在國內(nèi)，除了吉利的星睿智算中心外，2023年新年伊始，毫末智行正式發(fā)布了目前中國自動駕駛行業(yè)最大智算中心雪湖·綠洲(MANA OASIS)，小鵬汽車在烏蘭察布也擁有自己的自動駕駛智算中心“扶搖”，用于自動駕駛模型訓(xùn)練。

　　與之對應(yīng)的，則是各家緊鑼密鼓地推進(jìn)城市導(dǎo)航輔助駕駛：中國第一個(gè)可大規(guī)模量產(chǎn)的城市導(dǎo)航輔助駕駛產(chǎn)品毫末城市NOH目前軟件封版達(dá)到交付狀態(tài)、吉利博越L搭載了NOA高階智駕領(lǐng)航系統(tǒng)、小鵬在廣州正式推送城市NGP……西部證券預(yù)測，2023～2025年，國內(nèi)市場上搭載城市導(dǎo)航輔助駕駛的車型將分別達(dá)到70萬、169萬和348萬輛，占比將分別達(dá)到17%、40%和70%。種種跡象表明，城市導(dǎo)航輔助未來將成為汽車消費(fèi)的主流需求。

　　看得見的是自動駕駛迅速發(fā)展，從高速逐漸蔓延到城區(qū);看不見的是AI新基建——能支撐自動駕駛快速進(jìn)化迭代的、以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能為核心的智算中心。

　　智算中心：大算力還要與自動駕駛業(yè)務(wù)深度融合

　　AI大模型的運(yùn)用大幅提升了算法的迭代速度，直接縮短了自動駕駛系統(tǒng)的迭代周期。為匹配模型中大規(guī)模參數(shù)以及大數(shù)據(jù)量計(jì)算，部分主機(jī)廠及自動駕駛技術(shù)開發(fā)商紛紛開始建設(shè)能夠提供大算力和訓(xùn)練大模型的智算中心。最早開始智算中心部署的是特斯拉，2021年，特斯拉發(fā)布了自研的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練芯片。2022 AI DAY上，馬斯克不僅公布了超算Dojo D1芯片的最新進(jìn)展，還表示將于2023年一季度完成超級計(jì)算機(jī)群組ExaPOD的部署。

　　特斯拉敢為人先，離不開它的AI基因。自動駕駛、或者說智能汽車上的核心功能，其實(shí)都是AI。具體說，是大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)算法。對于這類模型的訓(xùn)練和測試，靠的不是CPU，而是以AI加速器為主的浮點(diǎn)計(jì)算能力，所以智算中心特征就是以大規(guī)模GPU算力作為AI模型迭代的基礎(chǔ)。

　　毫末的MANA OASIS，其每秒浮點(diǎn)運(yùn)算達(dá)67億億次，存儲帶寬每秒2T，通信帶寬每秒800G。小鵬扶搖智算中心在阿里云智能計(jì)算平臺的加持下，算力也能達(dá)到每秒浮點(diǎn)運(yùn)算60億億次。

　　當(dāng)然，光有算力是不夠的。自動駕駛玩家之所以紛紛自建智算中心，一個(gè)很重要的原因是與自動駕駛業(yè)務(wù)深度結(jié)合，智算中心提供了針對自動駕駛應(yīng)用特征的算力集群、性能加速工具和AI大數(shù)據(jù)平臺，使得模型訓(xùn)練性能、GPU資源利用率和算法研發(fā)效能都大大提升。

　　自動駕駛?cè)蝿?wù)訓(xùn)練的特點(diǎn)，是文件比較多較雜，而且多為視頻、圖像數(shù)據(jù)。自動駕駛的用戶每一次接管，都會形成一個(gè)獨(dú)立的小文件。車多用戶多，就形成了自動駕駛數(shù)量超過百億的數(shù)據(jù)集。同樣以毫末為例，MANA OASIS的算力幾乎全部為自動駕駛服務(wù)。其架構(gòu)也根據(jù)自動駕駛的業(yè)務(wù)特征做了專門安排。在數(shù)據(jù)管理能力方面，毫末建立了全套面向大規(guī)模訓(xùn)練的Data Engine，實(shí)現(xiàn)了百P數(shù)據(jù)篩選速度提升10倍、百億小文件隨機(jī)讀寫延遲小于500微秒。在算力優(yōu)化方面，毫末與火山引擎合作，部署了Lego高性能算子庫、ByteCCL 通信優(yōu)化能力，以及大模型訓(xùn)練框架。軟硬一體，把算力優(yōu)化到極致。

　　數(shù)據(jù)是智能化發(fā)展最大的驅(qū)動力，也占據(jù)了大量成本構(gòu)成。如果數(shù)據(jù)量上升到一定規(guī)模，自建數(shù)據(jù)中心帶來的成本優(yōu)化效益將相當(dāng)可觀。資料顯示，MANA OASIS基于Sparse MoE，通過跨機(jī)共享，輕松完成千億參數(shù)大模型訓(xùn)練，且百萬個(gè)clips(毫末視頻最小標(biāo)注單位)訓(xùn)練成本只需百卡周級別，訓(xùn)練成本降低100倍。

　　更重要的是，在MANA OASIS的加持下，毫末MANA五大模型全新亮相升級，助力毫末自動駕駛高速發(fā)展。在MANA五大模型中，視覺自監(jiān)督大模型可完成4D clip的自動標(biāo)注;多模態(tài)互監(jiān)督大模型可完成通用障礙物的識別;3D重建大模型能幫助數(shù)據(jù)生成，用更低成本解決數(shù)據(jù)分布問題，提升感知效果;動態(tài)環(huán)境大模型能進(jìn)一步使用重感知技術(shù)，降低對高精地圖依賴;人駕自監(jiān)督認(rèn)知大模型讓毫末的駕駛策略更加擬人化，安全及順暢。

　　得智算中心未必得天下 但沒有智算中心恐被市場拋棄

　　2022年國務(wù)院出臺《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》提出推動智能計(jì)算中心有序發(fā)展，打造智能算力、通用算法和開發(fā)平臺一體化的新型智能基礎(chǔ)設(shè)施。今年1月，國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心推出《智能計(jì)算中心2.0時(shí)代展望報(bào)告》，指出經(jīng)過5年多發(fā)展，智算中心正由1.0粗放擴(kuò)張階段走向2.0精細(xì)規(guī)劃階段。根據(jù)這一報(bào)告，2017～2022年以來，我國超30城快速布局智算中心。算力和算法基建化，為當(dāng)下數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的加速融合，提供了一種保障。

　　自動駕駛技術(shù)的發(fā)展進(jìn)程中，算力的確是驅(qū)動自動駕駛開發(fā)效率及產(chǎn)品快速落地的關(guān)鍵。在自動駕駛領(lǐng)域具有長期規(guī)劃的車企或技術(shù)供應(yīng)商，如果做好算力長期規(guī)劃，結(jié)合考慮硬件、網(wǎng)絡(luò)、軟件及服務(wù)等因素搭建適合自己的智算中心，就能縮短研發(fā)時(shí)間，降低成本和風(fēng)險(xiǎn)，加速產(chǎn)品落地。MANA OASIS的核任務(wù)就只有一個(gè)：加速大模型訓(xùn)練。MANA OASIS的基本架構(gòu)特征和毫末之前一直展現(xiàn)出的技術(shù)路線完全吻合：以超大模型、超大數(shù)據(jù)，快速迭代為基礎(chǔ)的自動駕駛研發(fā)。

　　2023年2月，毫末還將人駕自監(jiān)督認(rèn)知大模型正式升級為DriveGPT，這也是全球首個(gè)自動駕駛認(rèn)知大模型。目前，毫末DriveGPT已完成模型搭建和第一階段數(shù)據(jù)的跑通，參數(shù)規(guī)模可對標(biāo)GPT-2的水平。接下來，DriveGPT將持續(xù)引入大規(guī)模真實(shí)接管數(shù)據(jù)，通過人駕數(shù)據(jù)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，來不斷提升測評效果，同時(shí)也將DriveGPT作為云端測評模型，用來評估車端小模型的駕駛效果。這些背后，都離不開智算中心的算力加持。

　　而效果也顯而易見：作為中國量產(chǎn)自動駕駛第一名，截至2023年1月，毫末用戶輔助駕駛行駛里程突破3500萬公里，HPilot已迭代三代產(chǎn)品，在魏牌、坦克、哈弗、歐拉、長城炮等多個(gè)品牌近20款車型上實(shí)現(xiàn)了規(guī)�；�量產(chǎn)。

　　接下來，毫末規(guī)劃預(yù)計(jì)到2024年上半年，毫末城市NOH落地將達(dá)到100城，以重感知、大模型的技術(shù)路線及技術(shù)應(yīng)用、用戶閉環(huán)的數(shù)據(jù)建設(shè)等方向保持領(lǐng)先位置，2025年毫末HPilot全面進(jìn)入全無人駕駛時(shí)代。這跟同樣擁有智算中心的小鵬規(guī)劃基本一致。小鵬透露，2023年，XNGP將拋棄高精地圖，覆蓋中國50—100個(gè)城市。2024年，小鵬會將點(diǎn)對點(diǎn)的全場景打通，將城市范圍提高到超過100個(gè)，將 XNGP智能化成本降低到當(dāng)前的1/3左右。

　　其他家亦是如此，依靠著智算中心不斷降本增效：特斯拉超算中心擁有近2萬張GPU，對自動駕駛訓(xùn)練效率產(chǎn)生立竿見影的效果，最大限度地提升了自動駕駛系統(tǒng)的開發(fā)效率;吉利星睿智算中心結(jié)合領(lǐng)先的算力調(diào)度管理算法和研發(fā)體系，將讓吉利的整體研發(fā)效能取得20%的提升;蔚來智能計(jì)算中心，將推理速度提高至6倍，并節(jié)省了24%的資源，模型開發(fā)效率提升了20倍。

　　經(jīng)歷2022年行業(yè)競速后，量產(chǎn)智能駕駛“進(jìn)城”爭奪戰(zhàn)已經(jīng)打響，而決定城市輔助駕駛落地、體驗(yàn)和發(fā)展速度的關(guān)鍵保障，就是智算中心。

　　當(dāng)前，一個(gè)不爭的事實(shí)就是，在自動駕駛領(lǐng)域具有長期規(guī)劃的車企，無論是造車新勢力還是傳統(tǒng)品牌，或者技術(shù)供應(yīng)商，都在搭建自己的智算中心，以掌握穩(wěn)定的算力資源，縮短開發(fā)周期，加快自動駕駛產(chǎn)品的上市。相反，如果沒有智算中心，那么自動駕駛訓(xùn)練速度將明顯放緩，自動駕駛企業(yè)間的差距也將愈發(fā)明顯。