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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，美國麻省理學院（MIT）研究人員進行的最研究顯示，如果動駕駛汽車被廣采用，那么將引另一個未計算的排放源 —— 為它們提供算力的算機大腦，可能超過目前世界上數(shù)據(jù)中心的排放。圖源 Unsplash當然，這是以能夠?qū)崿F(xiàn) L4 級或 L5 級自主的自動駕汽車為前提的，麻省理工學院的位研究人員說，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引起人們對隱藏碳成本的關注，幫助汽車行業(yè)規(guī)一個更綠色的未。麻省理工學院研究人員表示，果到 2050 年自動駕駛汽車以獲得高達 95% 的市場份額，假設全球 10 億輛自動駕駛汽每天平均行駛一時，使用一臺 840W 的計算機，一年將崍山生相于 2018 年全球數(shù)據(jù)中心的碳排放量。IT之家了解到，根據(jù)際能源署的數(shù)據(jù)2018 年全球數(shù)據(jù)中心占全球排放的 0.3%，大約相當于阿廷整個國家的排量。研究人員還現(xiàn)，在超過 90% 的模擬場景中，為了龜山自動駕汽車的排放量不過目前數(shù)據(jù)中心排放量，每輛車須使用低于 1.2 千瓦功率的車載計算機，這橐要更高效的硬件如果 2050 年全球 95% 的車輛是自動駕車輛，計算工作每三年翻一番，界繼續(xù)以目前的度進行脫碳，研發(fā)現(xiàn)硬件效率需以至少每 1.1 年翻一番的提升來保持女祭放量在些水平之下。研人員建立了一個架來探索全球電汽車車隊上的計機的運行排放，些電動汽車是完自主的，這意味它們不需要一個備的人類司機。得一提的是，該究模型的變量中每一個都包含很不確定性，例如一些研究表明，動駕駛汽車的駕時間可能會增加因為人們在駕駛可以處理其它事，年輕人和老年可以駕駛更長時。但也有研究表，開車的時間可會減少，因為算可以找到最佳路，讓人們更快地達目的地。除了慮這些不確定性外，研究人員還要對目前還不存的先進計算硬件軟件進行建模。了實現(xiàn)這一目標他們對自主車輛一種流行算法的作負荷進行了建，這種算法被稱多任務深度神經(jīng)絡，因為它可以時執(zhí)行許多任務他們探討了如果種深度神經(jīng)網(wǎng)絡時處理來自許多機的高幀率的高辨率輸入，會消多少能量。當他使用概率模型來索不同的場景時研究人員對算法工作量增加得如之快感到驚訝。如，如果一輛自駕駛汽車有 10 個深度神經(jīng)網(wǎng)絡處理來自 10 個攝像頭的圖像而該車輛每天行一小時，它每天進行 2160 萬次推斷（Inference），10 億輛汽車將做出 216 千萬億（quadrillion）次推斷。從這個角來看，F(xiàn)acebook 在全球的所有數(shù)據(jù)中心每都會進行幾萬億trillion）次的推斷（1 quadrillion 等于 1,000 trillion）。此外，他們的模型考慮了計算機，沒有考慮到車輛感器所消耗的能或制造過程中產(chǎn)的排放。提高計效率的一個方法能是使用更多專的硬件，這些硬被設計用來運行定的駕駛算法。外，未來研究人還可以使算法更有效，需要更少計算能力。研究員稱，希望汽車商會把排放和碳率作為重要的指，在他們的設計加以考慮?