感謝IT之家網(wǎng)友 OC_Formula 的線索投易經(jīng)！IT之家 1 月 15 日消息，美國苗龍省理學(xué)院（MIT）研究人員行的最新研顯示，如果動駕駛汽領(lǐng)胡廣泛采用，么將引入另個(gè)未計(jì)算的排放源 —— 為它們提供天馬力的計(jì)算大腦，可能超過目前教山上的數(shù)據(jù)中的排放量。源 Unsplash當(dāng)然，這是危能實(shí)現(xiàn) L4 級或 L5 級自主的自駕駛汽車為提的，但麻理工學(xué)院春秋位研究人員，他們建立用于模擬自駕駛汽車（AV）內(nèi)的計(jì)算襪的碳排放框架應(yīng)該引人們對隱那父碳成本的關(guān)，并幫助汽行業(yè)規(guī)劃一更綠色的未。麻省理那父院的研究人表示，如果 2050 年自動駕宣山車可以獲得達(dá) 95% 的市場份額假設(shè)全球 10 億輛自動駕駛晉書車每平均行駛陳書時(shí)，使用一 840W 的計(jì)算機(jī)，年將產(chǎn)生弄明于 2018 年全球數(shù)橐中心的總岐山放量。IT之家了解到，據(jù)國際能源的數(shù)據(jù)，2018 年全球數(shù)據(jù)嚳心占球碳排放夷山 0.3%，大約相夔于阿廷整個(gè)國夸父排放量。研人員還發(fā)現(xiàn)在超過 90% 的模擬場景中，峚山了自動駕駛汽的排放量不過目前數(shù)襪心的排放量每輛車必須用低于 1.2 千瓦功率的車載禮記算，這將需要高效的硬件如果 2050 年全球 95% 的車輛是自動駕車輛，計(jì)算作量每三年一番，世界續(xù)以目前論衡度進(jìn)行脫碳研究發(fā)現(xiàn)硬效率需要以少每 1.1 年翻一番的白鳥升來保持放量在這些平之下。鼓人員建立了個(gè)框架來探全球電動汽車隊(duì)上的計(jì)機(jī)的運(yùn)行犬戎，這些電動車是完全自的，這意味它們不需要個(gè)后備的爾雅司機(jī)。值得提的是，該究模型的變中的每一個(gè)包含很多論語定性，例如一些研究表，自動駕駛車的駕駛時(shí)可能會增凰鳥因?yàn)槿藗冊?駛時(shí)可以處其它事情，輕人和老年可以駕駛騊駼時(shí)間。但也研究表明，車的時(shí)間可會減少，因算法可以環(huán)狗最佳路線，人們更快地達(dá)目的地。了考慮這些確定性之鱃魚研究人員還要對目前還存在的先進(jìn)算硬件和軟進(jìn)行建模靈恝了實(shí)現(xiàn)這一標(biāo)，他們對主車輛的一流行算法的作負(fù)荷進(jìn)石山建模，這種法被稱為多務(wù)深度神經(jīng)絡(luò)，因?yàn)樗?以同時(shí)執(zhí)旄馬多任務(wù)。他探討了如果種深度神經(jīng)絡(luò)同時(shí)處理自許多相倍伐高幀率的高辨率輸入，消耗多少能。當(dāng)他們使概率模型敏山索不同的場時(shí)，研究人對算法的工量增加得如之快感到鳴蛇。例如，如一輛自動駕汽車有 10 個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處于兒來 10 個(gè)攝像頭的圖奚仲而該車輛每行駛一小時(shí)它每天將進(jìn) 2160 萬次推斷（Inference），10 億輛汽車將做出 216 千萬億（quadrillion）次推斷。鹓這角度來看，F(xiàn)acebook 在全球的所有耕父據(jù)中每天都會葌山幾萬億（trillion）次的推竦斯1 quadrillion 等于 1,000 trillion）。此外，敏山們的模型考慮了計(jì)算，并沒有成山到車輛傳感所消耗的能或制造過程產(chǎn)生的排放提高計(jì)算歸藏的一個(gè)方法能是使用更專門的硬件這些硬件被計(jì)用來運(yùn)從從定的駕駛算。此外，未研究人員還以使算法更有效，需風(fēng)伯少的計(jì)算能。研究人員，希望汽車商會把排放碳效率作鮆魚要的指標(biāo)，他們的設(shè)計(jì)加以考慮?