52734 人形機(jī)器人,需要多少算力?

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人形機(jī)器人,需要多少算力?
08/29
000多T的端側(cè)算力,能為人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)帶來(lái)的好處。
本文來(lái)自于微信公眾號(hào)“鋅產(chǎn)業(yè)”(ID:xinchanye2021),作者:山竹,投融界經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

作為人形機(jī)器人的鐵粉,黃仁勛這兩天又放了一個(gè)大招:

算力高達(dá)2070TFLOPS的端側(cè)算力Jetson T5000,專為人形機(jī)器人打造。

至此,造芯片的黃仁勛,又將人形機(jī)器人的端側(cè)算力拉升到了一個(gè)新高度。

一個(gè)在不依賴云計(jì)算情況下,可以在本地執(zhí)行更多AI推理計(jì)算和多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)工作處理的高度。

這意味著,模型側(cè)和傳感器上的最新產(chǎn)研成果,在人形機(jī)器人上有了更快落地的可能。

這是我們看到的,2000多T的端側(cè)算力,能為人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)帶來(lái)的好處。

當(dāng)然,這更多類似數(shù)學(xué)推導(dǎo)公式,是理論上的可行。

那么,實(shí)際上,現(xiàn)在的人形機(jī)器人又需要多大的算力?

01

無(wú)人不喜機(jī)器人

作為幾乎所有科技產(chǎn)品的終極形態(tài),機(jī)器人,尤其是人形機(jī)器人,在科技領(lǐng)域的地位是絕無(wú)僅有,也讓很多科技大佬神往。

這其中,有兩位科技大佬對(duì)人形機(jī)器人的推崇,直接讓原本處于邊緣地帶的人形機(jī)器人,飆升到了如今科技領(lǐng)域的頭牌。

一位是科技狂人馬斯克,那個(gè)成功發(fā)射了商業(yè)運(yùn)載火箭、搞出了衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)、研發(fā)了自動(dòng)駕駛汽車,同時(shí)還在搞腦機(jī)接口的“造物主”。

在2021年的首屆AI Day上官宣要進(jìn)入人形機(jī)器人領(lǐng)域后,僅用一年就造出了人形機(jī)器人原型機(jī)。

由于馬斯克創(chuàng)造了太多奇跡,做成了太多大家想都不敢想的事,當(dāng)他官宣要造人形機(jī)器人時(shí),直接將人形機(jī)器人這一經(jīng)歷過(guò)諸多坎坷的概念,重新拉回到了歷史舞臺(tái)中央。

另一位則是掌管著全球第一家4萬(wàn)億美元市值公司英偉達(dá)的創(chuàng)始人,黃仁勛。

黃仁勛是一個(gè)鐵腕管理者,同樣也是一位對(duì)技術(shù)極為敏感的企業(yè)家,在英偉達(dá)的企業(yè)發(fā)展史上,黃仁勛在技術(shù)萌芽期相信過(guò)兩個(gè)重要技術(shù)趨勢(shì):

一個(gè)是人工智能,在深度學(xué)習(xí)還沒成為潮流的2014年,黃仁勛就關(guān)注到了人工智能,并相信人工智能就是未來(lái)。

于是,英偉達(dá)設(shè)計(jì)的GPU在隨后幾年里成了那些美國(guó)老教授訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的利器,黃仁勛甚至在GTC 2015上直接喊話,“我們不是硬件公司,我們是AI公司?!?/span>

人工智能就此被寫入了英偉達(dá)的企業(yè)戰(zhàn)略。

另一個(gè)正是機(jī)器人,英偉達(dá)面向機(jī)器人領(lǐng)域研發(fā)的Jetson系列計(jì)算平臺(tái),遠(yuǎn)早于這波人形機(jī)器人浪潮。

英偉達(dá)第一代Jetson系列計(jì)算平臺(tái),是2014年發(fā)布的Jetson TK1,作為Jetson系列計(jì)算平臺(tái)首款產(chǎn)品,Jetson TK1的發(fā)布成了英偉達(dá)面向嵌入式AI和機(jī)器人領(lǐng)域戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的起點(diǎn)。

在這之后的十年里,我們看到,英偉達(dá)Jetson系列平臺(tái)持續(xù)演進(jìn),從最初不到1TFLOPS算力的Jetson TK1,一直演進(jìn)到了如今擁有2070 FP4 TFLOPS算力的Jetson AGX Thor。

在此過(guò)程中,Xavier、Orin、Thor又成了英偉達(dá)在機(jī)器人產(chǎn)業(yè)中濃墨重彩的三代計(jì)算平臺(tái)。

以Jetson AGX Xavier為例,京東和美團(tuán)就曾基于這一產(chǎn)品打造了自家的物流配送機(jī)器人,主流工業(yè)機(jī)器人廠商如發(fā)那科這樣的企業(yè),同樣有采用這款產(chǎn)品打造工業(yè)機(jī)械臂。

隨后,擁有100 TFLOPS算力的Orin系列產(chǎn)品,更是成了如今國(guó)內(nèi)諸如智元、宇樹等企業(yè)人形機(jī)器人明星產(chǎn)品背后的AI算力平臺(tái)。

人形機(jī)器人,需要多少算力?

從某種意義上來(lái)看,如果說(shuō)馬斯克讓全世界看到了人形機(jī)器人的商業(yè)價(jià)值,那么,黃仁勛則是一步步拔高了機(jī)器人算力平臺(tái)的性能,讓人形機(jī)器人在端側(cè)有了越來(lái)越強(qiáng)的算力平臺(tái)可用。

不過(guò),即便是對(duì)機(jī)器人如此偏愛的黃仁勛,也依然覺得機(jī)器人這個(gè)概念不夠性感,至少在現(xiàn)在來(lái)看已經(jīng)不夠獨(dú)特,所以,黃仁勛造了一個(gè)新概念——物理AI(Physical AI)。

相較于英偉達(dá)現(xiàn)在在虛擬世界里的絕對(duì)霸主地位,物理AI也體現(xiàn)了黃仁勛更大的野心。

02

既要大算力,也要小模型

人形機(jī)器人需要多少端側(cè)算力?

這是我在過(guò)去這幾個(gè)月和行業(yè)里專家聊天時(shí),都會(huì)提到的一個(gè)問(wèn)題,當(dāng)然,也是一個(gè)注定不會(huì)有統(tǒng)一答案的問(wèn)題。

從目前市面上人形機(jī)器人搭載的端側(cè)算力來(lái)看,大都是在100-200T。

這倒不是因?yàn)?00T的算力是人形機(jī)器人的頂配,而是這樣的算力對(duì)于現(xiàn)在的人形機(jī)器人而言,已經(jīng)完全夠用。

關(guān)于人形機(jī)器人的技能,現(xiàn)在倒是有一個(gè)共識(shí),那就是,人形機(jī)器人依然停留在執(zhí)行抓取、分揀這樣的簡(jiǎn)單動(dòng)作,在具身模型加持下,正在不斷突破長(zhǎng)程任務(wù)的執(zhí)行。

訓(xùn)練、執(zhí)行這樣的任務(wù),100T的算力做AI推理已經(jīng)基本夠用。

如果要涉及更復(fù)雜的多傳感器數(shù)據(jù)處理與融合計(jì)算,以及更大參數(shù)規(guī)模的端到端模型的運(yùn)行,100T算力就顯得有些捉襟見肘,而以往的方法是啟用云端算力。

當(dāng)然,還有另一個(gè)思路,一個(gè)必然是未來(lái)主流技術(shù)路徑的思路——將端側(cè)模型做得更小。

就在前不久,機(jī)器人界的網(wǎng)紅波士頓動(dòng)力在網(wǎng)上公布了Atlas的近況視頻,采用端到端LBM模型的Atlas已經(jīng)能夠在加入各種干擾情況下,很好地執(zhí)行抓取、分揀、折疊等任務(wù)。

據(jù)波士頓動(dòng)力官方透露,此次LBM模型采用的是基于Transformer架構(gòu)的4.5億參數(shù)規(guī)模的模型,結(jié)合流匹配目標(biāo),就可以將包括30Hz圖像、人體感覺、語(yǔ)言指令等輸入信息轉(zhuǎn)化為控制Atlas運(yùn)動(dòng)的動(dòng)作指令。

相較于動(dòng)輒十億、百億參數(shù)規(guī)模的大模型,4.5億參數(shù)規(guī)模只能算是小模型,而這樣的小模型在計(jì)算負(fù)載上帶來(lái)的減壓,讓人形機(jī)器人有更多算力用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和處理。

實(shí)際上,不只是波士頓動(dòng)力,即便是不斷在提升計(jì)算平臺(tái)算力上限的英偉達(dá),也在積極主張端側(cè)小模型這條路子。

英偉達(dá)研究員在近期發(fā)布的一篇標(biāo)題為《小模型是智能體的未來(lái)》的論文中就指出,小模型通過(guò)優(yōu)化硬件資源和智能體規(guī)劃設(shè)計(jì),可以更高效地執(zhí)行智能體任務(wù)。

在大部分智能體執(zhí)行任務(wù)時(shí),智能體需要大模型進(jìn)行工具調(diào)用、任務(wù)拆解、流程控制、推理規(guī)劃等操作,而其執(zhí)行任務(wù)時(shí),往往并不需要大模型來(lái)執(zhí)行簡(jiǎn)單重復(fù)的任務(wù),而是為每個(gè)子任務(wù)選擇合適的工具。

英偉達(dá)研究員認(rèn)為,與其用通用大模型處理這些任務(wù),還不如將多個(gè)經(jīng)過(guò)專業(yè)微調(diào)的小模型執(zhí)行每個(gè)特定任務(wù)。

人形機(jī)器人,需要多少算力?

這樣的方法自然也適用于當(dāng)下對(duì)算力有著獨(dú)特需求的人形機(jī)器人領(lǐng)域。

這樣的思路聽上去也很“波士頓動(dòng)力”,好似又回到了程序化的“定式”里,但卻是大模型范式下的“程序化定式”。

而在推理調(diào)度不斷優(yōu)化、大模型推理系統(tǒng)持續(xù)模塊化發(fā)展的未來(lái),這一范式也不失為未來(lái)十年,人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化落地一條必不可少的先導(dǎo)路徑。

人形 機(jī)器人
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