【IT168 资讯】去年，Tesla悄悄地聘请了世界上最好的芯片设计师之一吉姆·凯勒(Jim Keller)。他帮助苹果创建了自己的移动处理器，并带动了一些重要的AMD芯片的开发。在埃隆·马斯克(Elon Musk)的带领下，Tesla一直专注于制造各种产品，所以定制芯片很可能正在设计进行中。

　　凯勒的前芯片雇主AMD似乎可能会帮助Tesla。根据美国全国广播公司财经频道(CNBC)的一份报告，Tesla目前正在使用AMD的知识产权开发一种定制芯片。该芯片可能专注于加速人造智能的算法，如深度学习。

　　该报告说，凯勒手下有超过50人的一个研发团队。还有其他高级AMD芯片工程师也加入了Tesla，其中包括Ganesh Venkataramanan、Bill McGee和Dan Bailey。

　　CNBC报告还表示，芯片厂周三在技术会议上与Tesla合作。而GlobalFoundries发言人则表示，CEO被误报，GlobalFoundries并没有对客户或潜在客户发表评论，Sanjay只是指出像苹果、谷歌和Tesla这样的公司表现出与硅公司密切合作来区分他们的产品。“Tesla并没有承诺在任何自主驾驶技术或产品上与我们合作。”

　　Tesla和AMD之间的任何合作伙伴关系都将对图形处理器公司Nvidia及其自主的汽车野心造成巨大的损失。Nvidia在AI市场早期是领先于其他芯片制造商的，并在去年的Tesla Autopilot 2.0大会宣布获得了一席之地。当宣布推出下一代自动驾驶仪时，Musk称这个决定是与Nvidia在AMD上的“紧急通话”。

　　Musk表示，到2019年，Tesla司机将完全可以自主驾驶。

　　在Nvidia之前，Tesla一直在使用Mobileye进行高级驾驶辅助。但Mobileye最终在今年早些时候被英特尔以150亿美元收购。英特尔突然就这样成为自主驾驶市场的大玩家。本周早些时候，谷歌的Waymo公开透露，它已经在其自主车队中使用了英特尔硬件。Xeon处理器为Waymo的Pacificas自主供电，而Arria FPGA芯片则为图像分析和千兆以太网和XM调制解调器提供连接和通信。

　　为处理高级图像识别和人工智能软件而设计的定制芯片正在迅速成为一个热门市场。被称为深度学习的大众型AI则被应用于图像和语音识别等领域。 Nvidia的图形处理器(或GPU)在其并行处理能力方面已经变得流行。但是，更专业的芯片可能需要更多的功率和效率。

　　这些专业的AI芯片已经开始在数据中心和手机上广泛应用。 Google已经建立了两个版本的芯片，称为Tensor处理单元，为的是通过海量数据中心加速其深度学习算法。而苹果的iPhone X包含的A11 仿生芯片，有一个专门的处理器，用于加速面部识别等应用的深度学习。