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被AMD抢夺GPU游戏市场 NVIDIA的Drive PX Pegasus开辟新道路

2017-10-14 08:45
来源: 与非网

这款新产品加速了NVIDIA汽车领域的发展,Goldman 预计到2030年出租车/租车行业市场将达到2850亿美元。

被AMD抢夺GPU游戏市场 NVIDIA的Drive PX Pegasus开辟新道路

据了解,NVIDIA汽车业务是2018财年第二季度收入最小的贡献者,只有1.42亿美元。当NVIDIA明年开始供货Drive PX Pegasus,那么该部门的收入将会有大幅度增长。Drive PX Pegasus是展现NVIDIA野心的车载数据中心级处理器,适用于5级(全自动)无人驾驶出租车。在NVIDIA DRIVE PX平台现有的225家合作伙伴中,至少有25家在开发无人驾驶出租车。

任何有助于增加英伟达汽车业务部门季度收入的事情,都是一个值得讨论的重要问题。比如评估自动驾驶汽车产品(如Drive PX Pegasus)的重要性,还有在谷歌对优步的10亿美元法律诉讼:谷歌姐妹公司Waymo称Uber用其商业秘密。

Drive PX Pegasus比Drive PX 2硬件强大10倍,它拥有能够匹配100台服务器数据中心机架的计算能力。我认为Nvidia的这款新硬件是英特尔(INTC)神经形态处理器的超大尺寸版本。

被AMD抢夺GPU游戏市场 NVIDIA的Drive PX Pegasus开辟新道路

图片来源:NVIDIA

经过NVIDIA的一些调整,Drive PX Pegasus也可以像人脑一样进行自我学习,同时它能够提供每秒超过320万亿次的计算能力且不受云的控制。

Drive PX Pegasus能够让NVIDIA成为380亿美元的无人驾驶出租车打车服务的主要处理器供应商,Goldman还预计,到2030年这个打车行业市场将有2850亿美元。

Drive PX 2 Pegasus 5级自动驾驶处理器成为一些独角兽公司的推动者,比如Uber(680亿美元)、滴滴出行(500亿美元),当这些公司开始使用由NVIDIA的自动驾驶汽车处理器时,这种情况可能会成真。

NVIDIA可以引入数据中心这个概念,如今AMD正在靠自家的Vega GPU逐渐在侵蚀高端游戏/工作站GPU市场,NVIDIA所需要做的则是努力增加其汽车和数据中心的GPU业务。

为什么我对无人驾驶出租车市场这么乐观

因为英特尔和AMD将不会有与Drive PX Pegasus抗衡的产品,这样NVIDIA就可以标高价出售。在政府机构批准道路上可以通行5级自动驾驶汽车后,出租车运营商和拼车公司将开始使用其产品。不过要等政府批准5级自动驾驶出租车上路可能需要3—5年时间,然而NVIDIA的估值不断飙升也让其成为自动驾驶半导体产品的主要供应商实力得到提升。

NVIDIA股票的三年回报率超过1000%,早在2015年3月NVIDIA就推出了Drive PX硬件/平台。NVIDIA也以10,000美元定价了其第一款Drive PX车载处理器,这么高的定价也被外界所认可。现在有超过25家汽车制造商与Drive PX硬件合作。我们必须得出结论,汽车部门是NVIDIA的3年大规模回报的贡献者。NVIDIA Drive PX被汽车制造商的接受程度,没有其他公司能够比拟的。

被AMD抢夺GPU游戏市场 NVIDIA的Drive PX Pegasus开辟新道路

(图片来源: Morningstar)

在未来,无人驾驶出租车可能更适合出租车服务商,一般情况下,人类司机的情绪会受到政治、健康、家庭甚至电视节目的干扰,我选择从A点到B点,我不需要去倾听另一个人的唠叨和想法。

如果需要30分钟车程,我宁愿选择休息一下,而不是和一个司机不断交谈。无人驾驶出租车将会得到这方面保障,我并不会被程序驱赶,并且NVIDIA Drive PX Pegasus的无人驾驶出租车也不会绑架或抢劫乘客。

最后的想法

游戏业务目前仍是NVIDIA最大的收入/利润来源,然而AMD最终会在离散和挖矿GPU中占据更多的市场份额。但NVIDIA正在开辟汽车和数据中心的GPU产品市场,据我所致AMD并没有规划汽车GPU领域。

据资料,500W Drive PX Pegasus将配备两个集成Volta GPU和两个离散Volta GPU。第一台Volta GPU Tesla V100配备了210亿晶体管,5120个CUDA内核和640个Tensor内核。

被AMD抢夺GPU游戏市场 NVIDIA的Drive PX Pegasus开辟新道路

(图片来源: Wikipedia/Nvidia)

Drive PX Pegasus是NVIDIA扩张自己GPU领域的典范,NVIDIA在过去12个月内市值飙升是因为许多投资者都相信未来GPU在数据中心/深度学习以及自动驾驶领域的作用。

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