NVIDIA的公版驱动344.75WHQL版。
目前NVIDIA的公版驱动是344.75WHQL版。注意必须是WHQL版。这类版本的稳定性和兼容性是最好的。其它的最新版。恐怕都会有一些问题存在的。而地平线5的驱动版本过低。
极限竞速地平线5(ForzaHorizon5)是一款趣味十足、操作自由、画面精美的赛车竞速游戏。
极限竞速地平线5中泥地拉力赛使用哪些车辆比较好呢?想必大家不太清楚，下面给大家分享的是极限竞速地平线5泥地拉力赛车辆推荐。
极限竞速地平线5泥地拉力赛车辆
1.Hoonigan rs200，横跨4，5两代的神车
2.保时捷 911 极限竞速特别版 s1拉力
3.第一场表演赛给你的Hoonigan Escort改到S1级就很好用
4.福特puma fe 绝对好用，极速能到300，算s1拉力里面很好用的
5.谢尔比gt500 2013 是s1极速370绝对
6.那必然是hoonigan rs200，神车
7.红泥岗rs200，车展直购，值得拥有
极限竞速地平线5怎么才能胜过所向披靡难度的AI呢?想必大家不太清楚具体方法，下面给大家分享一个极限竞速地平线5所向披靡AI十连胜速刷技巧。
极限竞速地平线5所向披靡AI十连胜速刷技巧
快速刷所向披靡ai十连胜
现在的ai难度是有bug的(弹射起步，无损过弯，贴地飞行等)，但是可以用bug打败bug
方法1：首先在选车界面找到一辆很慢的车，推荐用D级100的车。然后在准备开始界面点进***，然后在最下面一栏找到***浏览器，然后选一个满改的***。装好后神奇的事情发生了，你的所向披靡ai对手还是D级，你却变成a级或者s级了，好了，这回弹射起步的是你了
打完一把之后要在菜单里把***解除(在提示你***已锁定的时候点确认就行)，不用回嘉年华，直接在漫游里就行。然后再开始重复相同的操作
方法2：还有一种方法，是在自己创建的蓝图里把ai数量调成0
驾驶功能作为车企在新能源时代新的技术护城河之一，在当下受到的关注与日俱增，决定一台车驾驶能力的，除了有能够看得见摸得着的激光雷达、摄像头这类感知传感器，在看不到的地方自动驾驶芯片同样至关重要，它的性能高低直接决定，感知传感器集到的信息能否被准确、快速的处理。那么对于高阶的驾驶功能，甚至是自动驾驶，我们需要什么样性能的自动驾驶芯片呢？
日前，在地平线征程5芯片的技术开放日上，地平线联合创始人&CTO黄畅这样介绍到“如果L2级别的驾驶10TOPS以内就能搞定，L2+需要几十TOPS，到了L3需要100TOPS以上，L4到1000TOPS。要走向真的全自动驾驶、无人驾驶，L4甚至L5，算力至少是几千TOPS有效算力才能够支撑。”
那么接下来我们来聊聊这次活动的主角，地平线专为高等级自动驾驶应用打造的——征程5芯片，它也将是国内首款实现前装量产的百TOPS大算力AI芯片。
算力不是衡量芯片性能的唯一指标
如今在我们谈到一颗驾驶芯片性能的时候，首先想到的大多都是它的TOPS（算力），TOPS数值越高，代表芯片算力越高，不过在地平线看来TOPS并非是评判芯片性能的唯一标准，他们认为要真正去评估一颗AI芯片，最合理的标准应该是FPS/Watt或FPS/$，即为了达成这样的AI处理性能所付出的功耗或芯片的成本，一定是算法达成处理的速度。
具体解释上方等式，左边是刚刚提到的“FPS/Watt或FPS/$”，能够影响它的因素有三个，首先是由硬件架构带来“TOPS/Watt&TOPS/＄”，它有赖于工艺、制程的不断演进，也就是我们常说的制造工艺从28nm、16nm、7nm，再到5nm；其次是“FPS（Frames Per Second）”单位有效算力所实现算法处理的速度，它服从于算法领域的新摩尔定律，目前每9-14个月的时间内完成相同AI任务需要的计算次数、复杂度会降低一半；最后是软件架构“Utilization”，当前面提到的硬件架构和算法架构被锁定时，软件架构还可以持续改善，编译器还可以持续地把同样一个算法在同样一个芯片上通过编译、拆解、重组，部署和运行调度它，从而让性能不断提升。
由此带来的成效是，得益于以上地平线对于芯片性能的理解，征程5芯片通过不断优化软件架构，使其最大计算性能从2021年7月份发布时的1283FPS，提升到了如今的1531FPS，实现征程5芯片性能近20%的提升。
进一步深挖，在背后造就征程5强大性能的，是地平线专为高等级自动驾驶打造的第三代BPU（Brain Processing Unit）架构贝叶斯，它最大特点我们经常说的高性能、低延迟、低能耗。
在设计这款BPU贝叶斯伊始，地平线就将注意力聚焦到最新的神经网络架构，以及自动驾驶场景中所关注的算法上，坚持高度软硬件的并行化、近存计算，最大程度上同时把尽可能多的存储和计算都利用起来，使它能够在非常灵活的条件下提供足够好的算力密度和足够好的能效比，同时BPU通过编译优化，使它能够在更短的时间内去完成一个AI的推理任务。
到此我们可以来看一下，在活动上地平线为我们展示的，征程5在典型分类模型上和英伟达Orin的性能对比，不过事先说明，这组数据并非是通过Orin实测得来的，而是地平线基于对英伟达上一代自动驾驶芯片Xier的间接演算得来的。
同样，针对高效模型（EfficientNet）更接近自动驾驶场景的物体检测，同精度下，征程5的性能优势全面领先，达到近3倍于Orin的优势，由于征程5的功耗非常低仅有30W，在达到更高性能的条件下，还有更低的功耗，所以它的能效比是Orin的接近9倍。
全链路产品矩阵让产品更易用
在芯片之外，地平线还希望能够通过其提供的丰富、成熟、完善的整套系统工具，让车企、生态合作伙伴用更高效的方式去开发和交付他们相关的产品。
为此地平线推出了对应的整车智能开发平台，包含AI芯片及软件栈、天工开物AI工具链和艾迪AI开发平台。其中天工开物AI工具链可以提供一个非常高效的自动化环节，帮助客户以最小的精度损失实现量化的过程。艾迪AI开发工具平台面向软件2.0趋势的驱动引擎，基于地平线之前提供的芯片各类工具之后，做好相应的算法、模型、应用，利用这样一套端到端的工具实现后续的迭代，高效地去解决问题。
引用地平线智能驾驶产品规划与Marketing高级总监吕鹏的话，“从最上层的参考算法到下面的应用中间件、基础中间件、操作系统以及硬件参考平台，再到芯片、工具链、AI开发平台，完整的一套开发环境其实是帮助我们的客户大幅地降低了他在地平线芯片平台上开发的难度、花的时长、投入的成本，这就带来整个开发效率的提升。我们的合作伙伴在效率的提升上就可以去接到更多的项目，拿到更多的车型，更好地服务好车企。这也是地平线的理念，希望帮助我们的合作伙伴和车企去降低开发的难度和成本。”
在现实中，他们也的确做到了，活动中地平线提到了一个鉴智机器人的例子，在地平线芯片工具链相关的配套工具帮助下，鉴智只花了不到2个月的时间就完成了功能迁移，迅速地实现了系统各个量产级指标的要求，最终帮助他们后续在芯片上不断地做量产交付节省了大量的时间和成本。
芯片安全不容忽视
最后要说的一定是安全，尤其是在关系到自动驾驶领域时，芯片的安全会变得更加重要。征程5芯片在安全领域的表现很出众，地平线可以说是国内安全认证体系最为完整的AI芯片公司，征程5完整芯片方案均符合ASIL-B产品认证标准，将会取得全套的认证，地平线是国内首个获得ISO 26262功能安全流程认证的AI芯片公司，征程5也是国内首颗完全基于ISO 26262流程开发的车规级芯片。
写在最后
在今年4月，这颗来自地平线的征程5已经在实车上完成了城市道路测试，今年Q4将在量产整车上SOP，此外截至目前，征程5已经获得比亚迪、一汽红旗和自游家等多家车企的量产车型定点项目。那你对于它未来在驾驶领域的表现有什么期待呢，欢迎点击上方“+关注”与我留言讨论。
