Thor 是 Nvidia 的新汽车平台，已被中国电动汽车品牌全面整合。该解决方案开发高达 2 petaflops 的速度，旨在简化电子设计。通过用单个芯片替换通常控制车辆不同功能的大量处理器和控制器。
再见阿特兰，你好托尔！虽然英伟达在 2021 年 4 月推出了新一代汽车平台“Atlan”，但美国公司修改了其副本，用“Thor”取代了旧芯片。不仅第一批车辆的部署仍计划在 2025 年进行，而且雷神也有一定的优势：雷神将部署不少于 2000 万亿次浮点运算，而不是计划的 1000 万亿次浮点运算。
两个 petaflops 的功率分布在 CPU、GPU 和张量核心 (Tensor Core) 之间。致力于人工智能，新一代芯片的 Tensor Core 是一种新型的“变形金刚”（i互感器用英语讲）。这种深度神经网络有一个关键优势：它无需专门编程即可学习。为并非所有场景都可以编写的汽车世界带来一种受欢迎的适应性形式。
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Thor 混合了 CPU、GPU 和 AI 处理器，受益于 Grace (CPU) 和 Hopper (GPU) 架构引入的所有改进。还有面向 AI 的优化，例如支持 8 位浮点 (FP8) 计算。在 32 位和 16 位模型（FP32 和 FP16）的复杂性与 8 位整数计算（Int8）的限制之间，FP8模型正在成为AI计算的“中庸之道”。这就是托尔应该发光的地方。提供现代系统所需的所有功能，不仅可以分析来自众多摄像机、激光雷达等的信息。而且还可以控制汽车的所有技术元素。只需一颗芯片。
一台计算机可以取代它们（并且在人工智能中驱动一切）
正如 Nvidia 的新闻稿指出的那样，目前有非常多（有时是几十个）控制器控制车辆中的不同功能。当然，会产生冗余，但会使汽车的设计变得更加复杂——你必须让所有这些小大脑进行通信和同步，供应链更加复杂，等等。
Thor 的 2 petaflops 功率使其能够取代车辆的所有各种控制器（制动、车窗控制、摄像头分析等）。虽然芯片本身可能比它所取代的所有小芯片更昂贵，但它控制内部多个操作系统的能力应该能够简化车辆电子设计。它确实会降低电气图的复杂性、故障点的数量等。更不用说重量的增加（芯片、主板、电缆、保护装置等），这是降低能耗的重要因素。因此，我们有权预期即使价格不会下降，至少也会保持不变。开发平台成本的降低可以限制更昂贵组件的成本。
雷神也应该如此强大，以至于它可以完全致力于驾驶部分，特别是自主驾驶。或者，对于非自动驾驶车辆，在一侧驾驶的基本构建块和车辆界面的控制（驾驶员显示屏、信息娱乐等）另一方面。
中国和美国首先上平台
英伟达的新闻稿显然谈到了合作汽车制造商……但它们都是中国的。从将于 2025 年率先推出汽车的 Zeekr，到小鹏汽车，唯一提到的品牌都是中国品牌。大多数与自动驾驶相关的科技公司——Qcraft AI、Aeva、Aeye、Cerence 都是美国公司。那么欧洲人呢？
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Nvidia 副总裁兼汽车部门负责人丹尼·夏皮罗 (Danny Shapiro) 表示，我们能够向他提问，“d汽车公司当然有兴趣，但目前我不能宣布任何消息”。虽然欧洲汽车巨头显然正在研究市场上的所有解决方案，但中美两国的过度代表性很好地总结了电动汽车和“智能”汽车领域两个“集团”的活力——看看特斯拉的成功或者阅读我们的中国 MG4 与雷诺梅甘娜 E-Tech Electric 之间的对决来说服自己这一点。
与所有汽车平台公告一样，Nvidia DRIVE Thor 平台明天不会出现在车辆中。第一批利用该技术的汽车将于 2025 年离开中国 Zeeker 工厂。
