北京2017年12月7日电 /美通社/ -- 英特尔最近公布了一组数据，对比了Mobileye® EyeQ5™和NVIDIA’s Xavier*深度学习效能，结果显示，Mobileye 的系统芯片能够提供更卓越的深度学习效能。英特尔表示，Mobileye EyeQ5将提供每瓦特2.4 DL TOPS（万亿次/每秒）的效能 -- 这一数字比NVIDIA公开宣称的Xavier效能要高2.4倍。[1]
提供更优异的深度学习效能[2]
自动驾驶汽车的关键指标
人工智能工作负载（或深度学习）将在自动驾驶汽车的“大脑”中发挥关键作用，英特尔和Mobileye提倡采用更智能的人工智能方案，以更高效的方式来处理特定工作负载。
虽然计算效率的重要性在各个环境中都不容小觑，但在汽车中尤为重要，因为，汽车需要在有限的空间中，容纳高性能计算机所需的冷却系统。对于自动驾驶汽车“大脑”这个高性能系统来说，英特尔的目标是兼顾两大需求：冷却与提供强大性能。
每秒万亿次计算（TOPS）是高性能系统芯片的常用性能指标；每瓦特TOPS则延伸了这一测量指标，通常被用来描述效能。每瓦特TOPS越高，效率也就越高。
如果一个系统的每瓦TOPS数值高，那就意味着，它的热量更少，冷却更简单切成本更低，耗能也更少，从而节省燃料，延长汽车的行驶里程。对于英特尔和Mobileye的客户来说，这说到底，就相当于降低了运营成本和车辆成本，同时，在设计上提供了更多可能性，厂商能够以更灵活的方式把计算盒安装在自动驾驶汽车内。
供应计划
EyeQ5将是Mobileye的第五代系统芯片，旨在为全面自动驾驶（L4/5）汽车提供以视觉为核心的计算机传感器融合。EyeQ5将于2018年出工程样品，并在2020年实现量产。
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[1] 通过Mobileye EyeQ5 TOPS 性能预测 对比NVIDIA宣称的 Xavier SoC 耗能30W， 30 TOPS 的性能。来源：http://www.nvidia.com/object/drive-px.html |
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[2] 深度学习每秒万亿次操作（DL TOPS）-- 通常 1次乘法累加操作 = 2 DL OPS。整数矩阵乘法的宽度因架构、专用硬件和支持的拓扑而异。任何宣称的DLTOPS数字都取决于几个假设，如：频率、MAC数量以及其它硬件规格。 |
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