1985年10月ATi使用ASIC技術(shù)開發(fā)出了第一款圖形芯片和圖形卡，1992年4月 ATi發(fā)布了Mach32圖形卡集成了圖形加速功能，1998年4月ATi被IDC評選為圖形芯片工業(yè)的市場領(lǐng)導(dǎo)者。

但那時候這種芯片還沒有GPU的稱號，很長的一段時間ATI都是把圖形處理器稱為VPU，直到AMD收購ATI之后其圖形芯片才正式采用GPU的名字。

NVIDIA公司在1999年發(fā)布GeForce 256圖形處理芯片時首先提出GPU的概念。從此NV顯卡的芯就用這個新名字GPU來稱呼。GPU使顯卡削減了對CPU的依賴，并實行部分原本CPU的工作，更加是在3D圖形處理時。

GPU所采用的核心技術(shù)有硬體T&L、立方環(huán)境材質(zhì)貼圖與頂點混合、紋理壓縮及凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位渲染引擎等，而硬體T&L技術(shù)能夠說是GPU的標(biāo)志。

GPU能夠從硬件上支持T&L（TransformandLighting，多邊形轉(zhuǎn)換與光源處理）的顯示芯片，因為T&L是3D渲染中的一個重要部分，其作用是計算多邊形的3D位置和處理動態(tài)光線效果，也可以稱為“幾何處理”。一個好的T&L單元，可以提供細致的3D物體和高級的光線特效。

為密集型、易并行程序而生

GPU的核數(shù)遠超CPU，被稱為眾核（NVIDIA Fermi有512個核）。每個核擁有的緩存大小相對小，數(shù)字邏輯運算單元也少而簡單（GPU初始時在浮點計算上一直弱于CPU）。在浮點運算、并行計算等部分計算方面，GPU可以提供數(shù)十倍乃至于上百倍于CPU的性能。GPU會產(chǎn)生大量熱量，所以它的上方通常安裝有散熱器或風(fēng)扇。

GPU的眾核架構(gòu)非常適合把同樣的指令流并行發(fā)送到眾核上，采用不同的輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行。在 2003-2004年左右，圖形學(xué)之外的領(lǐng)域?qū)＜议_始注意到GPU與眾不同的計算能力，開始嘗試把GPU用于通用計算（即GPU）。

之后NVIDIA發(fā)布了CUDA，AMD和等公司也發(fā)布了OpenCL，GPU開始在通用計算領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，包括：數(shù)值分析，海量數(shù)據(jù)處理（排序，Map- Reduce等），金融分析等等。GPU通用計算方面的標(biāo)準(zhǔn)目前有 OPEN CL、CUDA、ATI STREAM。

GPU面對的則是類型高度統(tǒng)一的、相互無依賴的大規(guī)模數(shù)據(jù)和不需要被打斷的純凈的計算環(huán)境。適合在GPU上運行的有：

（1）計算密集型的程序。所謂計算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分運行時間花在了寄存器運算上，寄存器的速度和處理器的速度相當(dāng)，從寄存器讀寫數(shù)據(jù)幾乎沒有延時。

（2）易于并行的程序。GPU其實是一種SIMD(Single Instruction Multiple Data)架構(gòu)， 他有成百上千個核，每一個核在同一時間最好能做同樣的事情。

具備以上特征的，是圖形、視頻的處理，因此GPU也可以說成專為圖像處理而生。GPU圖形處理的過程大致分成 5 個步驟： vertex shader、primitive processing、rasterisation、fragment shader、testing and blending。

1、vertex shader,是將三維空間中數(shù)個（x,y,z）頂點放進 GPU 中。

2、primitive processing，是將相關(guān)的點鏈接在一起，以形成圖形。

3、rasterisation，因為電腦的屏幕是由一個又一個的像素組成，因此，需要將一條連續(xù)的直線，使用繪圖的演算法，以方格繪出該直線。圖形也是以此方式，先標(biāo)出邊線，再用方格填滿整個平面。

4、fragment shader，將格點化后的圖形著上顏色。

5、testing and blending。便是將第一步所獲得的投影垂直距離取出，和第四步的結(jié)果一同做最后處理。

自動駕駛GPU廠商的一枝獨秀

GPU廠商有不少，如Imagination、Inter、NVIDIA、AMD(ATI)、3dfx、Matrox、SiS和VIA、GCxx（隸屬于Vivante）、Adreno（隸屬于高通），但目前大部分的市場，都在移動端。

PowerVR（隸屬于Imagination技術(shù)公司）專注于移動GPU技術(shù)授權(quán)，它是移動平臺GPU授權(quán)的老大，授權(quán)伙伴主要有Intel、蘋果、聯(lián)發(fā)科、LG、高通、瑞薩、三星、海思、Marvell、索尼等等。

Mali（隸屬于ARM）有一整套GPU授權(quán)方案很多不具備獨立開發(fā)GPU技術(shù)的芯片供應(yīng)商都直接使用了ARM處理器+Mali GPU的設(shè)計，比如三星、瑞芯微、展訊、意法半導(dǎo)體、全志等。

GPU廠商在移動市場領(lǐng)域也是呈寡頭壟斷局面，AMD和英偉達合力壟斷了游戲/生產(chǎn)力GPU市場。但在自動駕駛領(lǐng)域嗎，當(dāng)中最為出名的，便是NVIDIA。

2016年底，基于AMD自家GPU芯片的Radeon Instinct姍姍來遲，號稱服務(wù)于自動駕駛汽車/無人機等領(lǐng)域，可用于深度學(xué)習(xí)推理和訓(xùn)練。作為一個高性能GPU加速器，它結(jié)合MIOpen和ROCm開源軟件，用于加速提升機器智能的發(fā)展。

其中Radeon Instinct MI6加速器基于備受歡迎的北極星GPU架構(gòu)，采用被動散熱，板卡功耗150瓦，F(xiàn)P16峰值性能達到5.7TFLOPS，板載16GB GPU內(nèi)存。

Intel不但是世界上最大的CPU生產(chǎn)銷售商，也是世界最大的GPU生產(chǎn)銷售商。但在自動駕駛領(lǐng)域，Inter并沒有朝著GPU的方向而去，而是選擇了Mobileye的EyeQ和Altera的FPGA方案。

如此一來，GPU在自動駕駛領(lǐng)域的爭奪，目前就只是NVIDIA的一家獨大了。

NVIDIA的GPU全家桶

針對自動駕駛領(lǐng)域，NVIDIA煞費苦心的構(gòu)建了軟硬件一體化的解決方案，連入門的開發(fā)套件也一應(yīng)俱全。

硬件產(chǎn)品：

DRIVE PX Parker AutoCruise，具備自動巡航能力，可支持高速公路自動駕駛以及高清制圖。DRIVE PX Parker AutoChauffeur，可用于點到點行駛。DRIVE PX Xavier 能夠提供 20 TOPS 的高性能，而功耗僅有 20 瓦。2018 年第一季度上市。

DRIVE PX Pegasus能同時運行許多深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可滿足自動駕駛的一切安全所需，無需方向盤或踏板。Pegasus 將于 2018 年中向 NVIDIA 的汽車合作伙伴供應(yīng)。

軟件產(chǎn)品：

NVIDIA DGX 系統(tǒng) 可以將數(shù)據(jù)中心的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間從幾個月縮短到僅僅幾天。所得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊可以在 NVIDIA DRIVE PX 上實時運行。訓(xùn)練好深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后再部署至汽車。

NVIDIA DriveWorks作為NVIDIA DRIVE軟件的一部分提供，用于選擇汽車制造商，一級供應(yīng)商和研究機構(gòu)，致力于開發(fā)讓汽車自行駕駛的系統(tǒng)。

NVIDIA DRIVE IX 軟件可利用來自車內(nèi)外麥克風(fēng)和攝像頭的傳感器數(shù)據(jù)，追蹤駕駛員四周的環(huán)境。車載 NVIDIA DRIVE PX AI配合數(shù)據(jù)中心內(nèi)的 NVIDIA Tesla GPU ，可創(chuàng)建高度精細的地圖。

開發(fā)者套件：

當(dāng)然還不止于此，為了讓創(chuàng)業(yè)者更容易學(xué)習(xí)，接觸人工智能，公司推出了高性能、低能耗的 NVIDIA Jetson TX1 TX2模塊。專為開發(fā)者研發(fā)的套件，可以幫助初創(chuàng)公司進行深度學(xué)習(xí)、計算機視覺，進行大型、復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗。雖不是專門針對自動駕駛，但很多初創(chuàng)團隊都是用了TX2，完成了初代自動駕駛技術(shù)的驗證。

可以說，NVIDIA為用戶提供了一整套的產(chǎn)品，讓市場學(xué)習(xí)并接受以GPU為核心的自動駕駛運算力平臺。但光有產(chǎn)品，教學(xué)還不夠，要讓市場接受新鮮事物，赤膊上陣有時也勢單力薄，最好能拉一些巨頭共舞。

結(jié)盟產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)商，力推自動駕駛平臺

為了更好的幫助開發(fā)者，以及初創(chuàng)公司，NVIDIA與一家自動駕駛系統(tǒng)零部件供應(yīng)商AutonomouStuff合作，開發(fā)了一套基于DRIVE PX的整套軟硬件自動駕駛平臺，分高中低配版本。

其中高級版本使用了福特Fusion車型，包含2個Velodyne VLP16激光雷達，未來將推出VLP32激光雷達；11個Sekonix攝像頭；1個Xsens MTI-G710、1個GNSS輔助、IMU強化版全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)/慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（GNSS/INS）；5個雷達；1個NovAtel SPAN IGM-A1慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）；1個ibeo四層多回波（Four Layer Multi-Echo）LUX傳感器。

傳感器合作伙伴：

當(dāng)然不僅于此，在LIDAR廠商中，NVIDIA還挑選了ibeo、Quanergy、Velodyne作為合作伙伴。

NVIDIA和QUANERGY通過采用QUANERGY傳感器和來自NVIDIA DRIVE PX（一個強大的自動駕駛平臺）的處理器的集成方法，聯(lián)手打造了自動駕駛汽車之路。QUANERGY傳感器使汽車能夠檢測，識別和分類周圍的物體。

攝像頭也有合作伙伴，包括Ficosa Corp、FLIR、Leopard Imaging Inc、PointGrey / FLIR、Sekonix。FLIR以革命性的FLIRBoson?熱像儀內(nèi)核為基礎(chǔ)構(gòu)建而成的FLIR ADK?是開發(fā)下一代汽車熱像儀和高級駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）的經(jīng)濟高效方式。ADK的熱數(shù)據(jù)端口可直接通過標(biāo)準(zhǔn)USB連接進行分析，或通過可選的NVIDIA DRIVE?PX 2連接進行分析。

Leopard Imaging Inc.專門創(chuàng)建相機解決方案。示例包括嵌入式機器視覺應(yīng)用的立體深度映射，以及支持智能機器和消費類產(chǎn)品的攝像機。他們可以支持各種RAW和YUV傳感器，可以使用NVIDIA的片上ISP，也可以使用CSI或USB使用外部ISP。

安全伙伴：

Elektrobit和NVIDIA合作，開發(fā)了適用于NVIDIA DRIVE?PX的Elektrobit EB tresos解決方案：用于開發(fā)高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的軟件平臺。它將強大的計算處理器與硬件和軟件相結(jié)合，為自駕車輛提供安全至關(guān)重要的ADAS功能。

2017年6月7日，瑞典哥德堡 - ARCCORE是汽車行業(yè)軟件和嵌入式平臺的創(chuàng)新公司，正在NVIDIA DRIVE?PX平臺上構(gòu)建安全關(guān)鍵軟件，為復(fù)雜的汽車系統(tǒng)提供動力。ARCCORE的軟件平臺將基于著名的汽車標(biāo)準(zhǔn)AUTOSAR，并將用作自動駕駛的高性能評估系統(tǒng)。

結(jié)盟OEM、Tier1，落地商業(yè)化

為了推進自家產(chǎn)品的落地商用，NVIDIA又找來了主機廠、Tier1，主機廠中不乏奧迪、奔馳、豐田、沃爾沃，寶馬菲亞特、雪鐵龍、保時捷等全球知名廠商，Tier1有博世、ZF、奧托立夫、海拉。

2017年3月16日，Bosch展示了與NVIDIA合作打造的Bosch AI 車載計算機。

2017年5月10日，NVIDIA宣布它正在與豐田合作提供人工智能硬件和軟件技術(shù)，以提高計劃在未來幾年內(nèi)推向市場的自動駕駛系統(tǒng)的功能。

2017年6月26日，NVIDIA宣布與ZF和海拉建立了戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，將AI技術(shù)與新車評估計劃（NCAP）安全認證相結(jié)合，用于大規(guī)模部署自動駕駛車輛。該協(xié)議是非排他性的。

沃爾沃汽車和奧托立夫?qū)⑴cNVIDIA合作開發(fā)用于人工智能自動駕駛汽車的先進系統(tǒng)和軟件，他們計劃在2021年之前出售基于NVIDIA DRIVE?PX汽車計算平臺的生產(chǎn)車輛。

在 CES 2017 上，奧迪和 NVIDIA 宣布加速推進長期合作，這一新的共同目標(biāo)將使先進的 AI 汽車在 2020 年上路行駛。NVIDIA GPU 為全球所有下一代寶馬汽車中采用的車載導(dǎo)航和信息系統(tǒng)提供支持。特斯拉和 NVIDIA 從最早開發(fā)革命性的 Model S 就已經(jīng)開始合作。

雖然跟OEM、Tier1綁定了合作關(guān)系，但NVIDIA并不踏實，因為大部分協(xié)議都是非排他協(xié)議。而在NVIDIA的官網(wǎng)上，自動駕駛合作伙伴一頁中，Tesla、寶馬、本田、奧迪的合作頁面已經(jīng)打不開。

猶記得在2017年底，馬斯克在一個私下場合，曾表露出要自造自動駕駛芯片的意愿，料想跟NVIDIA的合作也不是太滿意。嗯，他的上一個合作伙伴是Mobileye。