自动驾驶成为汽车行业发展趋势，汽车也越来越像一台超级计算机，许多传统跟计算相关的概念和技术逐渐进入汽车领域，如虚拟化和微服务。并且，随着自动驾驶从L2/L3向L4/L5迈进，对算力的需求也是突飞猛进。
计算面临的核心问题是：性能和灵活性的矛盾。在汽车领域，也是一致的：用户基于CPU开发软件可以随心所欲，但CPU性能羸弱，难当大任；定制SOC性能够用，但却约束了很多上层软件自由发挥以及更新迭代的空间。
自动驾驶汽车芯片，需要同时解决两个本质问题。问题1：如何持续不断的数量级的提升性能？问题2：如何在提升性能的同时，确保用户软件定义一切？
讲师简介：
黄朝波，上海矩向CEO
课程特色：
通过本课程你可以了解到：
关于各类处理器引擎的基础知识学习；
关于性能和算力的系统性分析；
关于超异构计算未来架构的发展趋势分析；
关于云网边端融合的趋势分析；
了解国际大厂Intel/NVIDIA的超异构布局。
支持单位：汽车·创新港
