l3演算法

① 長安沖，奧迪退 L3級別自動駕駛的矛與盾

綜合來看，包括福特、奧迪等車企選擇了放棄L3級別自動駕駛，專注於L4與L2級別技術的研發，呈現在市售量產車型上，就是L2.幾級別自動駕駛技術的搭載。包括長安、賓士等汽車製造商則明確表示將在今年完成這一級別自動駕駛汽車的量產。

一團亂麻糾結在一起，選擇退縮並不丟人，迎難而上需要勇氣，更需要智慧。在國內相關法規尚未出台，UNI-T尚未上市之前，筆者難以分析長安選擇了什麼樣的方法去規避或解決上述問題。但可以預見的是，這將成為自動駕駛技術發展史上的一次里程碑式事件。

文/秦志聰

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

② cpu的l1,l2,l3速度各是多少比內存快多少

你說的是緩存把 L1 L2 L3 一級緩存 二級緩存 三級緩存 理所當然 的確要比內存快上很多 而且是集成在CPU裡面的 以下是復制的 讓你更好的理解

CPU緩存（Cache Memory）位於CPU與內存之間的臨時存儲器，它的容量比內存小但交換速度快。在緩存中的數據是內存中的一小部分，但這一小部分是短時間內CPU即將訪問的，當CPU調用大量數據時，就可避開內存直接從緩存中調用，從而加快讀取速度。由此可見，在CPU中加入緩存是一種高效的解決方案，這樣整個內存儲器（緩存+內存）就變成了既有緩存的高速度，又有內存的大容量的存儲系統了。緩存對CPU的性能影響很大，主要是因為CPU的數據交換順序和CPU與緩存間的帶寬引起的。

緩存的工作原理是當CPU要讀取一個數據時，首先從緩存中查找，如果找到就立即讀取並送給CPU處理；如果沒有找到，就用相對慢的速度從內存中讀取並送給CPU處理，同時把這個數據所在的數據塊調入緩存中，可以使得以後對整塊數據的讀取都從緩存中進行，不必再調用內存。

正是這樣的讀取機制使CPU讀取緩存的命中率非常高（大多數CPU可達90%左右），也就是說CPU下一次要讀取的數據90%都在緩存中，只有大約10%需要從內存讀取。這大大節省了CPU直接讀取內存的時間，也使CPU讀取數據時基本無需等待。總的來說，CPU讀取數據的順序是先緩存後內存。

最早先的CPU緩存是個整體的，而且容量很低，英特爾公司從Pentium時代開始把緩存進行了分類。當時集成在CPU內核中的緩存已不足以滿足 CPU的需求，而製造工藝上的限制又不能大幅度提高緩存的容量。因此出現了集成在與CPU同一塊電路板上或主板上的緩存，此時就把 CPU內核集成的緩存稱為一級緩存，而外部的稱為二級緩存。一級緩存中還分數據緩存（Data Cache，D-Cache）和指令緩存（Instruction Cache，I-Cache）。二者分別用來存放數據和執行這些數據的指令，而且兩者可以同時被CPU訪問，減少了爭用Cache所造成的沖突，提高了處理器效能。英特爾公司在推出Pentium 4處理器時，用新增的一種一級追蹤緩存替代指令緩存，容量為12KμOps，表示能存儲12K條微指令。

隨著CPU製造工藝的發展，二級緩存也能輕易的集成在CPU內核中，容量也在逐年提升。現在再用集成在CPU內部與否來定義一、二級緩存，已不確切。而且隨著二級緩存被集成入CPU內核中，以往二級緩存與CPU大差距分頻的情況也被改變，此時其以相同於主頻的速度工作，可以為CPU提供更高的傳輸速度。

二級緩存是CPU性能表現的關鍵之一，在CPU核心不變化的情況下，增加二級緩存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二級緩存上有差異，由此可見二級緩存對於CPU的重要性。

CPU在緩存中找到有用的數據被稱為命中，當緩存中沒有CPU所需的數據時（這時稱為未命中），CPU才訪問內存。從理論上講，在一顆擁有二級緩存的CPU中，讀取一級緩存的命中率為80%。也就是說CPU一級緩存中找到的有用數據占數據總量的80%，剩下的20%從二級緩存中讀取。由於不能准確預測將要執行的數據，讀取二級緩存的命中率也在80%左右（從二級緩存讀到有用的數據占總數據的16%）。那麼還有的數據就不得不從內存調用，但這已經是一個相當小的比例了。目前的較高端的CPU中，還會帶有三級緩存，它是為讀取二級緩存後未命中的數據設計的—種緩存，在擁有三級緩存的CPU中，只有約 5%的數據需要從內存中調用，這進一步提高了CPU的效率。

為了保證CPU訪問時有較高的命中率，緩存中的內容應該按一定的演算法替換。一種較常用的演算法是「最近最少使用演算法」（LRU演算法），它是將最近一段時間內最少被訪問過的行淘汰出局。因此需要為每行設置一個計數器，LRU演算法是把命中行的計數器清零，其他各行計數器加1。當需要替換時淘汰行計數器計數值最大的數據行出局。這是一種高效、科學的演算法，其計數器清零過程可以把一些頻繁調用後再不需要的數據淘汰出緩存，提高緩存的利用率。

CPU產品中，一級緩存的容量基本在4KB到64KB之間，二級緩存的容量則分為128KB、256KB、512KB、1MB、2MB等。一級緩存容量各產品之間相差不大，而二級緩存容量則是提高CPU性能的關鍵。二級緩存容量的提升是由CPU製造工藝所決定的，容量增大必然導致CPU內部晶體管數的增加，要在有限的CPU面積上集成更大的緩存，對製造工藝的要求也就越高

簡單點說，電腦讀取數據的時候先在CPU一級緩存裡面尋找，找不到再到二級緩存中找，最後才到內存中尋找
因為它們的速度關系是
一級緩存>二級緩存>內存
而製造價格也是
一級緩存>二級緩存>內存

③ CPU的L3 有什麼用

cpu的L3就是三級緩存。
緩存對cpu來說至關重要……運算所需的數據都是從緩存中得到的。緩存的大小、讀寫速度、演算法等都對cpu的運算性能有直接影響。

④ 高斯消元法是什麼意思看不懂…

高斯消元法可用來找出下列方程組的解或其解的限制：
2x
+
y
-
z
=
8
(l1)
-3x
-
y
+
2z
=
-11
(l2)
-2x
+
y
+
2z
=
-3
(l3)
這個演算法的原理是：
首先，要將l1
以下的等式中的x
消除，然後再將l2
以下的等式中的y
消除。這樣可使整毎方程組變成一個三角形似的格式。之後再將已得出的答案一個個地代入已被簡化的等式中的未知數中，就可求出其餘的答案了。
在剛才的例子中，我們將3/2
l1和l2相加，就可以將l2
中的x
消除了。然後再將l1
和l3相加，就可以將l3
中的x
消除。
我們可以這樣寫：
l2
+
3/2
l1
->
l2
l3
+
l1
->
l3
結果就是：
2x
+
y
-
z
=
8
1/2
y
+
1/2
z
=
1
2y
+
z
=
5
現在將
−
4l2
和l3
相加，就可將l3
中的y
消除：
l3
+
-4
l2
->
l3
其結果是：
2x
+
y
-
z
=
8
1/2y
+
1/2z
=
1
-z
=
1
這樣就完成了整個演算法的初步，一個三角形的格式(指:變數的格式而言,上例中的變數各為3,2,1個)出現了。
第二步，就是由尾至頭地將已知的答案代入其他等式中的未知數。第一個答案就是：
z
=
-1
然後就可以將z
代入l2
中，立即就可得出第二個答案：
y
=
3
之後，將z
和y
代入l1
之中，最後一個答案就出來了：
x
=
2
就是這樣，這個方程組就被高斯消元法解決了。

⑤ CPU的L3緩存是什麼意思

緩存就是數據交換的緩沖區（稱作Cache），當某一硬體要讀取數據時，會首先從緩存中查找需要的數據，如果找到了則直接執行，找不到的話則從內存中找。由於緩存的運行速度比內存快得多，故緩存的作用就是幫助硬體更快地運行。

CPU中有至少2級的緩存，也就是L1和L2，有一些比較好的CPU上面則會有第三級的緩存，也就是L3，緩存最多也就只有三級。
比如i7 965的L3，三級緩存是8192K，K就是KB，就是電腦中基礎的儲存大小單位，代表著這款CPU具有著8192K這么大的三級緩存。

一般來說，同系列的CPU，緩存大的性能會更高，但是不同系列是不能比較的。

⑥ L3自動駕駛滲透率提升將從哪些方面帶來機會呢智能駕駛行業有哪些變化

首先是智能駕駛普遍處於從L2到L3的過渡階段。L3級車輛即將上路，標志著高水平智能駕駛滲透的開始。自動駕駛汽車的大量道路數據也將帶動L4、L5級自動駕駛演算法的更新迭代，大大加快全自動駕駛的進程。著陸過程。同時，這也是國內自動駕駛面臨的一大難點。這部即將出台的《規定》關於自動駕駛的法律，為自動駕駛測試、完全無人駕駛、充電、保險、數據管理等提供法律指導，或為L3商業化帶來新機遇。

要知道智能駕駛空間廣闊，成長周期長。我國自動駕駛正處於從L2到L3級別的轉型階段。預計到2030年，L4級自動駕駛汽車滲透率將達到20%。成長軌跡坡長、積雪厚，投資機會不斷涌現。車輛行駛安全關繫到人身安全。行業壁壘高、技術難度大，相關行業的投資機會很多。聚焦上游感知層激光雷達、操作系統、自動駕駛加速晶元和高精地圖。

⑦ l3+孤電子對數

舉例PCl3 第一種演算法,成鍵數為3,孤電子對=（5-3×1）/2=1 所以價層電子對數=4
第二種演算法,價層電子對數=（5+3）/2=4
Cl最外層7個電子,三個成對,一個孤電子
Cl最為配位原子只能提供一個電子和P形成價層電子對.

⑧ Arm現在的NPU能達到自動駕駛L3級別的算力嗎

自動駕駛L3級別算力基本上主要以CPU+GPU/NPU為主， 一般來說CPU用Cortex A核去堆，8-16個，看系統有多大， 在這個部分可以提供200K以上的DMIPS。L3入門級晶元通過GPU/NPU提供額外幾十TOPS左右的算力，向上通過堆疊GPU可以達到幾百TOPS， 量產晶元這種架構較多，相對成熟。NPU方案，ARM方面可以通過周易NPU來堆疊，Arm還有ML IP，後續在車里也可能會應用。 量產的平台上還有用CPU加FPGA和ASIC電路等，有很多方案實現異構計算平台的。對L3系統來說硬體的算力也不是絕對的，需要和演算法等搭配。

⑨ 自動駕駛進入L3時代，為什麼大家都需要高精地圖

前不久我們的一篇內容指出，目前自主廠商所推出的L3級量產車上都搭載了高精地圖。高精地圖究竟是什麼？為什麼自動駕駛需要它？今天我們就來詳細講一講。
在講高精地圖本身之前，我們先來回顧一下自動駕駛的基本邏輯。
簡單來講，自動駕駛的實現主要有三個步驟：感知、決策規劃、行車控制。這與你走路上班/上學的邏輯是相似的：眼睛看到畫面，告訴大腦，然後你就知道了自己在哪裡，以及要往哪個方向走，並指揮你的腿邁開步伐。
在自動駕駛系統中，感知主要解決兩個問題：車周圍有什麼，以及車在哪。車沒有眼睛，我們就要賦予它「眼睛」。這就是它的環境感知系統，一般由視覺感測器（攝像頭）、雷達（毫米波、超聲波、激光）等多種感測器融合而成。
在這些感測器的協同工作下，感知系統就可以知道，車輛周圍都有哪些東西，比如車、人、路、樹、牆、路牌等等。在將這些數據提供給決策系統後，決策系統根據演算法，就知道車輛可不可以行駛，可以以最大多少的速度行駛，以及是否需要控制前輪轉彎，並傳輸指定給行車控制系統。
在特定條件下，感知系統也會直接傳輸數據給行車控制系統，這主要應用在AEB上，也就是緊急主動安全系統，以保證在最短的時間內對緊急情況進行響應。
但這里有個問題，你走路之所以知道要怎麼走，是因為你對這條路線很熟悉，腦子里有地圖，知道接下來要怎麼走。但車輛僅憑感知系統，是無法知道接下來應該如何行使的，就像你到了一個陌生的城市。
這時候，就需要定位和地圖了。
自動駕駛系統中，車輛定位是及其關鍵的。它影響到幾乎所有的環節。通過GPS（衛星定位）、IMU（慣性測量單元）以及車輪測程儀等，車輛可以清晰地知道自己所在的位置，當前的運動狀態（時速，加速度）等。
這時，感知系統就不僅知道了車周圍有什麼，還知道了車在哪條道路上，在往哪個方向行進。決策系統也知道了整片地區的道路信息，並會根據目的地規劃合理的路線，以對行車控製做出指令。
這就是一套完整的自動駕駛流程，在理想狀態下，這些就足以讓車輛載著你安全到達任何一個地方。
但遺憾的是，以目前的技術水平，這種「理想狀態」很難達到，因為車輛的感知和定位系統依然無法像人一樣，可以識別出路上的所有信息，判斷自己的准確位置，並且不受環境的影響。
例如，在高樓林立的市中心，GPS信號可能會被阻擋，這時車輛就會丟失自己的位置信息，讓自動駕駛行程中斷。
又或者，在雨雪天氣，路上的車道線被積雪或積水覆蓋，車輛僅憑環境感知系統難以實現車道的判別，從而可能導致事故徵候。
再或者，目前的感知系統，還難以識別路上的坑洞、減速帶、較低矮的路肩等等，在高速行駛過程中如果漏判了這些東西的存在，也會導致相對嚴重的後果。
更或者，在高速上下匝道時，有時會出現左右分流的車道，這時如果僅憑導航地圖和環境感知，可能會讓車輛出現快速變道的情況，乘坐體驗會很差。
在這種技術條件下，想要實現L3級以上的自動駕駛，就需要高精地圖出場了。
高精地圖，顧名思義就是精度非常高的地圖，一般來講高精地圖的精度都是分米級的，但它不僅僅是精度高，在數據的維度上相較普通的地圖也更加豐富。
高精地圖將大量的行車輔助信息存儲為結構化數據，其中一類是道路數據，比如車道線的位置、類型、寬度、坡度和曲率等車道信息。另一類是車道周邊的固定對象信息，比如交通標志、交通信號燈等信息、車道限高、下水道口、障礙物及其他道路細節，還包括高架物體、防護欄、數目、道路邊緣類型、路邊地標等基礎設施信息。
圖片出處：未來汽車大講堂 - 網易雲課堂 高精地圖，自動駕駛的必由之路
簡單來說，在高精地圖的幫助下，車輛不需要環境感知就已經知道了道路的走向、曲率、詳細的車道、限速，以及道路邊線離路肩有多遠，路邊有幾棵樹，幾個消防栓，幾根電線桿，哪裡有個限速標志，哪裡有顯著的地標等等等等。
而這些信息，讓自動駕駛系統直接開了「上帝模式」。
有了高精地圖的幫助，可以讓車輛的定位更加精準，即便在路況復雜區域定位也可以讓定位系統向決策系統反饋更精準的車道信息，並讓決策系統進行車道/線路規劃。
同時，由於高精地圖中含有大量的靜態參照物，定位系統可以通過環境感知系統獲取到的環境信息與地圖信息進行比對，以此在GPS信號不佳的情況下，推算出車輛的實際位置，提高了整套系統的魯棒性。
對於感知系統來說，高精地圖可以對需要重點識別的區域進行劃定，向感知系統表明這個區域是你的圖像分析所關注的重點，並減少對其他區域的識別，這就是感興趣區域（ROI）。使用ROI，可以降低感知系統的負荷，解放算力，以並增加關鍵區域的識別精度。
例如，一般情況下，前置攝像頭只要重點識別畫面的下半部分就可以了，因為畫面的上邊是天空，車輛和人員都不會從天上出現。但信號燈是個例外，它往往掛得比較高，所以要想事實識別信號燈，就要不停地從整個畫面中搜尋，對算力的壓力很大。但如果開啟了ROI，在高精地圖中標註上，在定位的某個點，畫面的某個區域會出現信號燈，那麼系統只要重點識別標注的這個區域就可以搜尋到信號燈，並完成識別。
對於決策系統來說，有高精地圖的幫助，可以降低決策演算法的復雜度，只要保證在不撞車的前提下，將車輛盡量平穩地開到目的地就可以。因為在高精地圖中已經存有了詳細的車道、固定障礙物信息，只要按照規劃的路線走，就一定不會壓到坑、騎上路肩，甚至撞到電線桿。
同時，詳細的車道信息也可以讓系統規劃出更合理、更平穩的行車路徑。例如前文提到的匝道問題，如果系統早已提前知道了岔路的存在，那麼就會在還沒看到路時早早變到相應道，提高行車舒適性。
而且，由於高精地圖中詳細標注了每條道路上的車道劃分、車道寬度、每條車道的速度限制，這就讓系統可以實現計劃好更高效率的路線，讓決策系統可以在行車過程中更專注於行車安全。
通俗點說，沒有高精地圖的車輛，在自動駕駛時所做出的的反應都是「條件反射」：看到紅綠燈時才知道要減速；識別到電線桿時才知道不能撞上去。而有了高精地圖的協助，車輛在行駛到紅綠燈之前就已經准備減速了；在碰到電線桿之前就已經提前規劃好了規避路線。
可以說，高精地圖讓自動駕駛汽車「有備而來」。
但從目前講，高精地圖也有一定的不足。首先因為其信息量大，在採集上難度會更高，採集的周期也會相應拉長，所以目前的高精地圖，並不能做到大小路的全覆蓋，基本上只覆蓋了高速公路及主要的城市道路。
同時，在城市的不斷建設中，高精地圖所標注的要素有可能會出現改變，這就對高精地圖的實時更新提出了很高的要求，而這也是高精地圖在城市路況中應用的一大難點。
看到這你會發現，其實高精地圖是個「可有可無」的東西：如果自動駕駛系統的識別成功率足夠高，那麼只需要人類常用的平面導航地圖，一樣可以實現全自動駕駛。
比如特斯拉，一直堅持表示自己不需要高精地圖，因為他們認為自己的識別和決策演算法足夠強大，在不久的將來，只依靠實時識別和處理（條件反射），就可以在普通地圖的基礎上完成全自動的自動駕駛。
但遺憾的是，目前大部分的廠商包括即將推出L3量產車的這些自主廠商，在自動駕駛演算法的積累上是不如特斯拉的，為了彌補感知上的不足，就需要高精地圖所提供的超視距的感知能力和大量先驗信息的補充。
在高精地圖的幫助下，實現國標下的L3級自動駕駛完全沒有問題。這也解釋了，為什麼自動駕駛進入L3時代後，高精地圖也開始大范圍應用。
既宣傳了自己的技術力，又可以當成一個賣點和噱頭，何樂而不為呢，你說是不是？
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。