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焦點(diǎn)觀察:研究:自動(dòng)駕駛汽車車載計(jì)算機(jī)對(duì)全球碳排放的影響堪比數(shù)據(jù)中心

2023-01-16 07:36:16    來源:騰訊網(wǎng)

IT之家 1 月 15 日消息,美國(guó)麻省理工學(xué)院(MIT)研究人員進(jìn)行的最新研究顯示,如果自動(dòng)駕駛汽車被廣泛采用,那么將引入另一個(gè)未計(jì)算的碳排放源 —— 為它們提供算力的計(jì)算機(jī)大腦,可能會(huì)超過目前世界上的數(shù)據(jù)中心的排放量。

圖源 Unsplash


(資料圖片僅供參考)

當(dāng)然,這是以能夠?qū)崿F(xiàn) L4 級(jí)或 L5 級(jí)自主的自動(dòng)駕駛汽車為前提的,但麻省理工學(xué)院的三位研究人員說,他們建立的用于模擬自動(dòng)駕駛汽車(AV)內(nèi)的計(jì)算機(jī)的碳排放的框架應(yīng)該引起人們對(duì)隱藏的碳成本的關(guān)注,并幫助汽車行業(yè)規(guī)劃一個(gè)更綠色的未來。

麻省理工學(xué)院的研究人員表示,如果到 2050 年自動(dòng)駕駛汽車可以獲得高達(dá) 95% 的市場(chǎng)份額,假設(shè)全球 10 億輛自動(dòng)駕駛汽車每天平均行駛一小時(shí),使用一臺(tái) 840W 的計(jì)算機(jī),一年將產(chǎn)生相當(dāng)于 2018 年全球數(shù)據(jù)中心的總碳排放量。

IT之家了解到,根據(jù)國(guó)際能源署的數(shù)據(jù),2018 年全球數(shù)據(jù)中心占全球碳排放的 0.3%,大約相當(dāng)于阿根廷整個(gè)國(guó)家的排放量。

研究人員還發(fā)現(xiàn),在超過 90% 的模擬場(chǎng)景中,為了使自動(dòng)駕駛汽車的排放量不超過目前數(shù)據(jù)中心的排放量,每輛車必須使用低于 1.2 千瓦功率的車載計(jì)算機(jī),這將需要更高效的硬件。如果 2050 年全球 95% 的車輛是自動(dòng)駕駛車輛,計(jì)算工作量每三年翻一番,世界繼續(xù)以目前的速度進(jìn)行脫碳,研究發(fā)現(xiàn)硬件效率需要以至少每 1.1 年翻一番的提升來保持排放量在這些水平之下。

研究人員建立了一個(gè)框架來探索全球電動(dòng)汽車車隊(duì)上的計(jì)算機(jī)的運(yùn)行排放,這些電動(dòng)汽車是完全自主的,這意味著它們不需要一個(gè)后備的人類司機(jī)。

值得一提的是,該研究模型的變量中的每一個(gè)都包含很多不確定性,例如,一些研究表明,自動(dòng)駕駛汽車的駕駛時(shí)間可能會(huì)增加,因?yàn)槿藗冊(cè)隈{駛時(shí)可以處理其它事情,年輕人和老年人可以駕駛更長(zhǎng)時(shí)間。但也有研究表明,開車的時(shí)間可能會(huì)減少,因?yàn)樗惴梢哉业阶罴崖肪€,讓人們更快地到達(dá)目的地。

除了考慮這些不確定性之外,研究人員還需要對(duì)目前還不存在的先進(jìn)計(jì)算硬件和軟件進(jìn)行建模。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),他們對(duì)自主車輛的一種流行算法的工作負(fù)荷進(jìn)行了建模,這種算法被稱為多任務(wù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),因?yàn)樗梢酝瑫r(shí)執(zhí)行許多任務(wù)。他們探討了如果這種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)處理來自許多相機(jī)的高幀率的高分辨率輸入,會(huì)消耗多少能量。

當(dāng)他們使用概率模型來探索不同的場(chǎng)景時(shí),研究人員對(duì)算法的工作量增加得如此之快感到驚訝。例如,如果一輛自動(dòng)駕駛汽車有 10 個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理來自 10 個(gè)攝像頭的圖像,而該車輛每天行駛一小時(shí),它每天將進(jìn)行 2160 萬次推斷(Inference),10 億輛汽車將做出 216 千萬億(quadrillion)次推斷。從這個(gè)角度來看,F(xiàn)acebook 在全球的所有數(shù)據(jù)中心每天都會(huì)進(jìn)行幾萬億(trillion)次的推斷(1 quadrillion 等于 1,000 trillion)。

此外,他們的模型只考慮了計(jì)算機(jī),并沒有考慮到車輛傳感器所消耗的能源或制造過程中產(chǎn)生的排放。

提高計(jì)算效率的一個(gè)方法可能是使用更多專門的硬件,這些硬件被設(shè)計(jì)用來運(yùn)行特定的駕駛算法。此外,未來研究人員還可以使算法更加有效,需要更少的計(jì)算能力。

研究人員稱,希望汽車廠商會(huì)把排放和碳效率作為重要的指標(biāo),在他們的設(shè)計(jì)中加以考慮。

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