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感謝IT之家網(wǎng)友 OC_Formula 的線索投遞！IT之家 1 月 15 日消息，美國麻省理工學(xué)院（MIT）研究人員進行的最新研究顯示，如果自動駕豐山汽車廣泛采用，那么將引入另一未計算的碳排放源 —— 為它們提供算力的計算機大腦可能會超過目前世界上的數(shù)中心的排放量。圖源 Unsplash當然，這是以能夠?qū)崿F(xiàn) L4 級或 L5 級自主的自動駕駛汽車為前提，但麻省理工學(xué)院的三位研人員說，他們建立的用于模自動駕駛汽車（AV）內(nèi)的計算機的碳排放的框架應(yīng)該引人們對隱藏的碳成本的關(guān)注并幫助汽車行業(yè)規(guī)劃一個更色的未來。麻省理工學(xué)院的究人員表示，如果到 2050 年自動駕駛汽車可以獲得高達 95% 的市場份額，假設(shè)全球 10 億輛自動駕駛汽車每天平均行駛一小時使用一臺 840W 的計算機，一年將產(chǎn)生相當于 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%，大約相當于阿根廷整個國家的排放駁研究人員還發(fā)現(xiàn)，在超過 90% 的模擬場景中，為了使自動駕駛汽帶山的排放量不超目前數(shù)據(jù)中心的排放量，每車必須使用低于 1.2 千瓦功率的車載計算機，這將要更高效的硬件。如果 2050 年全球 95% 的車輛是自動駕駛車輛，計算工量每三年翻一番，世界繼續(xù)目前的速度進行脫碳，研究現(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。研人員建立了一個框架來探索球電動汽車車隊上的計算機運行排放，這些電動汽車是全自主的，這意味著它們不要一個后備的人類司機。值一提的是，該研究模型的變中的每一個都包含很多不確性，例如，一些研究表明，動駕駛汽車的駕駛時間可能增加，因為人們在駕駛時可處理其它事情，年輕人和老人可以駕駛更長時間。但也研究表明，開車的時間可能減少，因為算法可以找到最路線，讓人們更快地到達目地。除了考慮這些不確定性外，研究人員還需要對目前不存在的先進計算硬件和軟進行建模。為了實現(xiàn)這一目，他們對自主車輛的一種流算法的工作負荷進行了建模這種算法被稱為多任務(wù)深度經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因為它可以同時執(zhí)許多任務(wù)。他們探討了如果種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時處理來許多相機的高幀率的高分辨輸入，會消耗多少能量。當們使用概率模型來探索不同場景時，研究人員對算法的作量增加得如此之快感到驚。例如，如果一輛自動駕駛車有 10 個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理來自 10 個攝像頭的圖像，而該車輛每天行駛一時，它每天將進行 2160 萬次推斷（Inference），10 億輛汽車將做出 216 千萬億（quadrillion）次推斷。從這個角度來看，F(xiàn)acebook 在全球的所有數(shù)據(jù)中心每天都會進行幾萬億（trillion）次的推斷（1 quadrillion 等于 1,000 trillion）。此外，他們的模型只考慮了計算機，并沒有慮到車輛傳感器所消耗的能或制造過程中產(chǎn)生的排放。高計算效率的一個方法可能使用更多專門的硬件，這些件被設(shè)計用來運行特定的駕算法。此外，未來研究人員可以使算法更加有效，需要少的計算能力。研究人員稱希望汽車廠商會把排放和碳率作為重要的指標，在他們設(shè)計中加以考慮?