Теги → drive px

Новая статья: Автодайджест №425: армейский водородный грузовик GM

Данные берутся из публикации Автодайджест №425: армейский водородный грузовик GM

NVIDIA представила Drive PX Pegasus — платформу для автопилота нового поколения

Во время мероприятия GTC Europe 2017 в Германии NVIDIA представила Drive PX Pegasus — новое семейство вычислительных модулей для автономных автомобилей. По словам компании, система с поэтическим названием в честь летающей лошади обеспечивает качество автопилота уровня 5, то есть возможность созданиях абсолютно автономных машин. Если это так, то компания может рассчитывать на значительный успех на возникающем рынке.

Drive PX Pegasus — во многом продукт, рассчитанный на будущее. Во время анонса NVIDIA сообщила, что даже наборы инструментов для разработчиков будут доступны ближе к концу следующего года, а о времени коммерческого запуска пока и вовсе говорить рано. Характеристики Drive PX Pegasus тоже говорят о расчёте на будущее: плата включает два не анонсированных пока дискретных ускорителя следующего за Volta поколения (архитектура post-Volta), которые возьмут на себя большую часть вычислений. Чтобы было понятно: NVIDIA только приступила к отгрузкам ускорителей Big Volta (GV100) для рынка высокопараллельных расчётов, а GPU Volta более доступного уровня не ожидаются до 2018 года, так что речь идёт о достаточно отдалённой перспективе.

Между тем сердцем платформы Pegasus является пара готовящихся к выходу однокристальных систем Xavier (в честь профессора-телепата Чарльза Ксавьера из вселенной «Людей Икс»), которые тоже довольно мощные. В их основе лежит 8-ядерный CPU неназванной конфигурации с модифицированной NVIDIA архитектурой ARM и мощный интегрированный GPU с архитектурой Volta и 512 ядрами CUDA (а также специальными блоками для ускорения ИИ-вычислений).

Drive PX Pegasus, по мнению NVIDIA, будет применяться в коммерческих задачах вроде роботизированных такси и магистральных путешествиях без водителя. Она будет сосуществовать с готовящейся к выходу платформой Drive PX Xavier, которая по сути вмещает в небольшой 30-Вт плате с однокристальной системой возможности представленной ранее 250-Вт Drive PX 2.

Drive PX Pegasus будет охлаждаться при помощи воздушного, а не жидкостного отвода тепла, в отличие от старой Drive PX 2. NVIDIA постаралась уместить максимум мощности на одну плату, так что заявленное энергопотребление оказалось немалым — 500 Вт. Конечно, для автомобиля это не так уж критично, но всё же с точки зрения дизайна машин любопытно, что существенная мощность отведена на немеханическую нагрузку.

Возвращаясь к производительности, NVIDIA обещает 320 триллионов операций в секунду с поддержкой ИИ-вычислений TensorCore (TOPS) — это более чем в 10 раз превышает возможности Drive PX 2. Вдобавок пропускная способность платформы заявлена на уровне 1 Терабайта в секунду. PX Pegasus способна обрабатывать данные с 16 камер (шесть из которых — лидары, то есть лазерные локаторы). Вдобавок GPU следующего поколения будут включать NVLink и выпускаться в формате SXM2, как и в случае с Tesla V100 (против MXM в PX 2). TSMC остаётся производителем, но на каких именно нормах будут печататься дискретные ускорители — не сообщается. Однокристальные системы Xavier будут выпускаться по 16-нм нормами FinFET+.

С учётом того, что заявленная производительность одного чипа Xavier составляет 30 TOPS при энергопотреблении 30 Вт, производительность отдельного дискретного ускорителя составляет 130 TOPS при мощности около 220 Вт. Другими словами, перед нами ускорители высокого класса. Кстати, производительность современной Volta V100, оценивается в 120 TOPS при энергопотреблении 300 Вт.

В прошлом году NVIDIA представила свою платформу для автопилотов уровня 4, но до сих пор демонстрируются и сообщается о разработке машин с автопилотом лишь уровня 3. Таким образом, даже если оставить за скобками появление «Пегаса» в 2019 или 2020 году, реальных автомобилей на базе этой платформы мы можем не увидеть ещё несколько лет. Стоит добавить, что NVIDIA создаёт платформу с расчётом минимум на 10 лет эксплуатации.

Кстати, в этом году на GTC Europe компания сообщила о партнёрстве с Deutsche Post DHL Group и ZF в области тестирования автономных грузовиков, которое начнётся в 2018 году.

Tesla + AMD + GlobalFoundries: брак на небесах или беспочвенные слухи?

Пару недель назад один из американских телеканалов опубликовал сообщение о том, что якобы автопроизводитель Tesla подписал контракт с AMD на разработку микросхемы для автопилотирования транспортных средств. Телеканал при этом ссылался на руководителя GlobalFoundries как на одного из источников данной информации, однако пресс-служба GlobalFoundries опровергла причастность своего исполнительного директора к возможному раскрытию планов партнёра. Поскольку дыма без огня не бывает, а AMD действительно создаёт процессоры на заказ для различных применений, давайте попробуем разобраться, что известно до сих пор, что является слухами и какие перспективы могли бы быть у сотрудничества трёх упомянутых компаний.

Что известно достоверно?

Одним из главных преимуществ автомобилей Tesla Model S/X/3 на данный момент является наличие работающего автопилота второго уровня (согласно классификации департамента по национальной безопасности движения на шоссе министерства транспорта США, более подробно о классификации можно прочитать здесь и здесь). Так, автопилотом экипированы все Model S, выпущенные начиная с конца сентября 2014 года, а также все Model X и Model 3. При этом Model S и Model X, изготовленные с сентября 2014 по конец сентября 2016, используют для автопилота аппаратную платформу MobilEye EyeQ3 (в Tesla её называют Hardware 1), а более поздние (включая Model 3) — экипируются NVIDIA Drive PX2 и новым набором датчиков и камер (Hardware 2). В Tesla говорят, что Hardware 2 способна обеспечить все возможности для полностью автономного вождения пятого уровня в долгосрочной перспективе, а кроме того сам компьютер для автопилота является модернизируемым (т. е. может быть заменён на что-то помощнее).

Tesla Model S

Tesla Model S

Полагая, что решения сторонних компаний не всегда могут обеспечить требуемую производительность и возможности для автопилота пятого уровня, некоторое время назад в Tesla создали собственное подразделение по разработке микросхем и другого аппаратного обеспечения. Разработкой аппаратного обеспечения для автопилотирования в Tesla руководит Джим Келлер (Jim Keller), известный разработчик микросхем, создавший прорывные процессорные архитектуры для AMD и Apple. При этом отдел по разработке компьютерного зрения (Computer Vision, CV) и искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI) в рамках автопилота Tesla возглавляет Андрей Карпатый (Andrej Karpathy), известный эксперт в данных областях.

Следует понимать, что «железо» для автопилота — это далеко не только мощный процессор и программное обеспечение, но и набор из радаров, лидаров, камер, различных коммуникационных технологий, а постоянное соединение по сетям 5G — перспектива для автомобилей в ближайшие пять лет. Предполагается, что основной задачей Джима Келлера является создание системы на кристалле (system-on-chip, SoC) с широкими возможностями в области искусственного интеллекта. Однако поскольку речь идёт о комплексе, можно предполагать, что задачи руководителя подразделения несколько шире разработки одной SoC.

Tesla Model X

Tesla Model X

Согласно сообщениям…

Ранее в сентябре телеканал CNBC сообщил, что Tesla подписала договор с AMD на разработку процессора на заказ, который стал бы сердцем будущей системы автопилотирования транспортных средств компании. При этом компания указала на то, что якобы данный факт подтвердил в том числе Санджей Джа (Sunjay Jha), исполнительный директор GlobalFoundries на конференции GTC 2017. По данным CNBC, под руководством господина Келлера находится «более 50 человек», а Tesla стремится к вертикальной интеграции разработки и производства компонентов своих автомобилей.

Технология создания микросхем на заказ у AMD

Технология создания микросхем на заказ у AMD

Хотя данное сообщение подняло акции AMD на 5 %, оно содержит целый ряд неточностей, которые заставляют усомниться в его достоверности.

Во-первых, Санджей Джа не делал заявлений касательно работы AMD с Tesla в рамках конференции GTC 2017 (я это знаю потому, что присутствовал в зале). Компания GlobalFoundries действительно предлагает немалое количество технологических процессов, ориентированных на разработчиков микросхем для транспортных средств. Кроме того, в конце выступления главы GF был показан видеоролик с футуристическим автомобилем, а в дальнейших маркетинговых материалах в качестве иллюстраций была использована Model S (GF — калифорнийская компания, какой ещё известный автомобиль ей использовать в качестве иллюстраций?). Однако делать выводы о контракте Tesla с AMD на основе визуальных материалов GlobalFoundries является довольно странным действием.

Во-вторых, команда разработчиков автопилота в количестве «более 50 человек» смотрится скорее как стартап, нежели подразделение Tesla, в которой работает в общей сложности 33 тысячи человек. К примеру, MobilEye на момент покупки Intel имела 750 работников.

В-третьих, Tesla действительно стремится к вертикальной интеграции. Однако все автопроизводители закупают целый ряд компонентов и узлов своих транспортных средств на стороне. Это касается в том числе бортовых компьютеров, достаточно вспомнить партнёрство Intel и BMW, а также NVIDIA и Audi.

Tesla Model 3

Tesla Model 3

Несмотря на целый ряд странностей в сообщении телеканала, рациональность работы Tesla с AMD и GlobalFoundries есть, причём существенная.

(Возможный) Союз Трёх: перспективы

Любая современная высокоинтегрированная микросхема включает в себя как вычислительные ядра общего назначения, так и специализированные блоки, нацеленные на определённые рабочие нагрузки. В настоящее время немалое количество компаний разрабатывают различные микросхемы для работы AI-приложений со специализированными вычислительными ядрами. Тем не менее, тягаться с AMD, Intel, IBM и некоторыми другими компаниями в области высокопроизводительных ядер общего назначения отваживаются немногие. К примеру, даже среди разработчиков ARMv8-совместимых процессоров лишь Apple, Qualcomm, Samsung и NVIDIA создают собственные ядра (при этом опыт Samsung трудно назвать удачным). Остальные создатели SoC — лицензируют готовые у ARM, иногда дорабатывая их. Таким образом, есть очень ограниченный список компаний, способных создать действительно быстрые процессорные ядра общего назначения. Если же говорить о создании микросхемы на заказ для систем автопилотирования, то из списка смело можно вычёркивать по меньшей мере две из них.

Микросхема AMD

Микросхема AMD

Следует помнить, что ни один автопроизводитель пока не решился на разработку даже собственного компьютера для автопилотирования, не говоря о создании процессорных ядер для своих SoC. Судя по всему, Tesla хочет стать первой компанией из автоиндустрии с собственным SoC для автопилота, однако разрабатывать под эти цели микроархитектуру — что займёт годы и обойдётся в сотни миллионов, если не миллиарды, долларов — едва ли имеет большой смысл.

Проработав в AMD с 2012 по 2015 годы и создав микроархитектуры Zen и K12, Джим Келлер знает, на что способны современные вычислительные ядра AMD. Кроме того, господин Келлер изнутри знает, как устроена работа в подразделении AMD, ответственном за создание чипов на заказ. Принимая во внимание нежелание создавать собственные ядра общего назначения, а также недавнее прошлое господина Келлера, вероятность сотрудничества Tesla с AMD существенно возрастает. Она возрастает ещё больше, если вспомнить о том, что технологический процесс GlobalFoundries 12LPP рассчитан не только на CPU и GPU AMD, но и на SoC для автомобилей. Если бы AMD создавала микросхему на заказ для Tesla, то она смогла бы использовать в ней целый ряд уже готовых блоков.

Как упомянуто выше, система автопилотирования — это не только компьютер и программное обеспечение, а целый комплекс устройств. Разработка специализированного SoC с AMD или другим разработчиком может быть лишь частью плана по созданию собственной системы автопилотирования. Современные радары для автомобилей используют для обнаружения объектов радиоволны с частотой 77 ГГц и базируются на микросхемах, произведённых по основе соединения кремния и германия (SiGe). При этом техпроцессы SiGe не могут похвастаться большой плотностью транзисторов. Нормы производства с шириной затвора транзистора в 90 нм считаются передовыми.

Современный радар для автомобилей производства Bosch (справа) против радара предыдущего поколения (слева))

Современный радар для автомобилей производства Bosch (справа) против радара предыдущего поколения (слева))

GlobalFoundries является одной из немногих, кто вообще предлагает SiGe и при этом разрабатывает 55-нм SiGe техпроцесс. Создание радаров по последней технологии имеет большой смысл, поскольку позволяет переместить часть вычислений непосредственно в микросхему данного устройства, что снизит задержки при обработке данных и принятию решений автопилотом. Иными словами, если бы Tesla решила делать собственные радары для своих машин, а затем выбрала бы технологию 55 нм SiGe для их производства, её автопилот получил бы конкурентное преимущество. При этом создание собственного радара никак не связано с работой с AMD.

Мысли по поводу

На сегодняшний день возможное сотрудничество Tesla c AMD и GlobalFoundries является слухом. Кроме того, мы не знаем, насколько серьёзную вертикальную интеграцию планирует Tesla и что именно компании могло бы понадобиться от указанных технологических фирм. К примеру, все автомобили Tesla Model S экипированы модемами, а AMD едва ли смогла бы интегрировать таковой в SoC на заказ (что является аргументом против участия AMD в проекте).

Tesla Model S

Tesla Model S

Тем не менее, принимая во внимание прошлое Джима Келлера, наличие у AMD высокопроизводительных процессорных ядер и бизнеса по созданию SoC на заказ, а также перспективные техпроцессы GlobalFoundries (12LPP и 55 нм SiGe), вероятность сотрудничества Tesla с AMD и/или GlobalFoundries видится довольно высокой. От подобного сотрудничества Tesla могла бы получить передовые ядра общего назначения, отличные возможности в области обработки графики, а также продвинутые нормы производства и ряд других возможных преимуществ.

Tesla Model X

Tesla Model X

Микросхемы для автомобилей и других подобных устройств всегда продаются с большой премией — это плата за повышенную надёжность — которая будет делиться AMD и GlobalFoundries. Однако даже если Tesla начнёт устанавливать собственный автопилот вместо NVIDIA Drive PX начиная с 2019 года, то будет интересно узнать, сколько именно микросхем удастся реализовать AMD. Следует помнить, что продажи автомобилей Tesla Model S и Tesla Model X составляли в последний год в общей сложности по 25 тысяч за квартал. Если продажи Model 3 будут составлять 40 тысяч в квартал, то общее количество электромобилей Tesla составит около 65 тысяч за четверть, или 260 тысяч в год с возможностью роста. Это неплохая цифра. Но даже если AMD будет получать по $300 за готовый чип (что является весьма высокой ценой), это принесёт ей $78 млн в год, что явно не так много по сравнению с консольным бизнесом AMD (около $2 млрд за 2016 финансовый год).

Новая статья: Автодайджест №403: в Нидерландах изобрели восстанавливающийся асфальт

Данные берутся из публикации Автодайджест №403: в Нидерландах изобрели восстанавливающийся асфальт

Bosch и NVIDIA разработают системы автопилотирования для массовых автомобилей

Компании Bosch и NVIDIA объявили о совместной работе над системой автопилотирования для массовых транспортных средств. Устройство будет использовать аппаратную платформу NVIDIA на базе системы на кристалле следующего поколения, а также наработки калифорнийской компании в области искусственного интеллекта. В свою очередь, Bosch сможет предложить технологии автонавигации и экспертизу в области создания автомобильной электроники.

Сердцем разрабатываемой Bosch и NVIDIA системы для автопилотирования транспортных средств станет платформа Drive PX на базе процессора, известного под кодовыми именем Xavier. Последний является перспективной системой на кристалле (system-on-chip, SoC) семейства Tegra, массовое производство которой намечено на 2018 или 2019 год. Судя по всему, примерно тогда же появится Drive PX на базе Xavier, а затем система автопилотирования разработки Bosch и NVIDIA.

NVIDIA Drive PX на базе процессора Xavier

NVIDIA Drive PX на базе процессора Xavier

На данный момент известно, что Xavier включает в себя восемь высокопроизводительных вычислительных ядер общего назначения, разработанных NVIDIA и совместимых с набором команд ARMv8-A, графический процессор на базе архитектуры Volta с 512 потоковыми процессорами, специализированные аппаратные кодеры/декодеры видео с разрешением до 7680 × 4320, а также различные возможности ввода/вывода. С точки зрения производительности Xavier сможет предложить около 30 триллионов 8-разрядных целочисленных операций в секунду (30 deep learning tera-ops, 30 DL TOPS), что выше, чему у платформы NVIDIA Drive PX2 (примерно 20 DL TOPS), на базе которой строится целый ряд систем автопилотирования известными производителями машин (например, соответствующие системы у Tesla Motors).

В NVIDIA и Bosch говорят, что вычислительных возможностей Xavier достаточно для анализа окружающей среды нейронными сетями, понимания текущей обстановки в трёхмерном пространстве, предсказанию действий других объектов, а также вычисления динамики автомобиля и его безопасного пути вперёд. Учитывая, что Drive PX на основе Xavier представляет собой высокоинтегрированную версию Drive PX 2 на базе двух процессоров Tegra (Parker), все возможности новинки полностью соответствуют требованиям производителей автомобилей сегодняшнего дня.

NVIDIA Drive PX на базе процессора Xavier

NVIDIA Drive PX на базе процессора Xavier

NVIDIA ещё предстоит обнародовать детальные спецификации Xavier, а пока известно лишь, что микросхема содержит 7 млрд транзисторов и будет производиться при помощи технологии TSMC 16 нм FinFET+ (CLN16FF+). В NVIDIA рассчитывают, что энергопотребление Xavier будет в районе 30 Вт (смелое заявление, учитывая, что Drive PX2 потребляет 80 Вт и производится при помощи аналогичного техпроцесса), что существенно облегчит интеграцию модуля в автомобили. Судя по всему, именно высокая производительность вкупе с низким энергопотреблением и привлекли внимание специалистов из Bosch.

Что касается последних, то они займутся созданием конкретных систем на базе Xavier и помогут производителям автомобилей интегрировать их в транспортные средства. Мы не знаем, о каких марках автомобилей идёт речь, а также о том, когда же коммерческие транспортные средства на основе NVIDIA Drive PX/Xavier выедут на дороги. Среди клиентов Bosch значится немалое количество автопроизводителей, включая PSA, которая владеет марками Peugeot, Citroën и Opel. Что касается времени появления системы автопилотирования Bosch и NVIDIA на коммерческих машинах, то, принимая во внимание циклы разработки автомобилей, мы говорим о 2020 г. и далее.

Власти Калифорнии разрешили тесты самоходных автомобилей NVIDIA на общественных дорогах

На днях NVIDIA получила разрешение от Калифорнийского управления моторизованной техники на начало тестирования своих самоходных автомобилей на обычных общественных дорогах этого американского штата. Таким образом, NVIDIA присоединилась к почётному списку компаний, получивших такое право: Google, Mercedes-Benz, Tesla, Ford, General Motors, а также стартапам вроде Faraday Future и NextEV и другим.

Причём NVIDIA не тратила время после получения разрешения — читатель ресурса The Verge прислал в редакцию фотографии автомобиля компании на одной из Калифорнийских дорог:

 

Хотя NVIDIA более всего известна благодаря своим видеокартам, в последние годы компания активно развивает технологии искусственного интеллекта с акцентом на автопилот для автомобилей. Во время выставки Consumer Electronics Show 2015 года NVIDIA представила программно-аппаратную платформу с машинным зрением для автопилота, а в этом году на том же мероприятии показала следующую версию — Drive PX2.

С тех пор NVIDIA заявила о сотрудничестве с китайским интернет-гигантом Baidu в деле построения платформы для полуавтоматических автомобилей (кстати, у Baidu тоже есть разрешение тестировать машины с автопилотом на дорогах Калифорнии). NVIDIA создала тестовые автомобили и обкатывала их на частных дорогах и парковках. А этим летом было заявлено, что в соревновании автономных электроболидов Roborace используется Drive PX2.

Первоначально именно Калифорния стала колыбелью для тестирования самоходных автомобилей в США, но в настоящее время такая техника тестируется уже в целом ряде штатов. Например, в Мичигане на днях был принят пакет законов, который существенно расширяет возможности тестирования автономных машин в штате и открывает путь производителям в перспективе продавать автономные автомобили или даже создавать сети из таких машин.

Летнее видео с демонстрацией автопилота NVIDIA:

NVIDIA анонсировала компактную версию платформы Drive PX 2

В рамках мероприятия GPU Technology Conference (GTC) в Пекине компания NVIDIA представила миниатюрную версию платформы для беспилотных автомобилей Drive PX 2. В отличие от первоначального варианта, новая разработка «зелёного» лагеря оказалась гораздо компактнее, а её энергопотребление минимальным — в пределах 10 Вт.

Система выполнена в виде одноплатного компьютера на основе 16-нм SoC NVIDIA Tegra «Parker». Данный процессор содержит шесть ядер архитектуры ARMv8 (два NVIDIA Denver 2 и четыре ARM Cortex-A57) с поддержкой 64-разрядных вычислений и графическую подсистему Pascal в составе 256 шейдерных блоков (ядер CUDA). Объём оперативной памяти типа LPDDR4 у мини-версии Drive PX 2 может достигать 16 Гбайт.

NVIDIA Drive PX 2 (одна SoC)

Разумеется, новая модификация платформы не сравнится с исходной по «чистой» производительности, ведь у последней имеется два аналогичных SoC Tegra. Процессорные (ARM) ядра характеризуются быстродействием в 2,5 TFLOPS при операциях с числами одинарной точности, а два GPU Pascal — в 5 FLOPS. Соответственно, можно предположить, что «половинная» Drive PX 2 обеспечит от 1 до 1,5 TFLOPS производительности блока ядер ARMv8 и 2–3 TFLOPS производительности интегрированной графики.

«Компактный и экономичный автомобильный компьютер — мечта многих автопроизводителей, — заявил вице-президент и руководитель подразделения NVIDIA Automotive Роб Чонгор (Rob Csongor). — NVIDIA Drive PX 2 соответствует всем требованиям и может быть отличным решением для наших партнёров. Кроме того, Drive PX 2 дополняет собой наши проекты для центров обработки данных».

NVIDIA Drive PX 2 (одна SoC)

Возможности платформ Drive PX уже испытали более 80 клиентов NVIDIA, включая автопроизводителей и исследовательские центры. Что касается непосредственно мини-версии Drive PX 2, то она войдёт в состав беспилотного автомобиля китайского гиганта Baidu. Другие партнёры корпорации из Санта-Клары смогут получить заказанные платы с одним SoC Tegra «Parker» на протяжении четвёртого квартала, то есть в октябре-декабре текущего года.

Тем временем GTC 2016 держит путь в Амстердам

Подробную спецификацию платформы NVIDIA не привела, как и не указала круг задач, которые могут быть на неё возложены. Скорее всего, в подразделении Automotive рассчитывают на непосредственную коммуникацию с клиентами и совместный поиск оптимальных решений для реализации той или иной функции.

Baidu и NVIDIA работают вместе над самоходными автомобилями

Во время конференции Baidu World в Пекине исполнительный директор китайского интернет-гиганта Baidu Робин Ли (Robin Li) вместе с главой NVIDIA Дженсеном Хуангом (Jen-Hsun Huang) сообщили о заключении партнёрского соглашения по использованию искусственного интеллекта в создании платформы для подключённых к облаку автономных автомобилей, рассчитанных как на китайский, так и на мировой рынок.

В рамках партнёрства облачная платформа и картографические службы Baidu будут объединены с вычислительной платформой NVIDIA для самоходных автомобилей с целью разработки HD-карт, а также третьего поколения автопилота и системы автопарковки. «Мы собираемся объединить технические возможности, опыт в области искусственного интеллекта и масштабы двух ИИ-компаний мирового класса для создания полноценной архитектуры самоходных машин, от начала и до конца, от облака до автомобиля», — подчеркнул господин Хуанг.

NVIDIA и Baidu уже сотрудничали ранее в области искусственного интеллекта. Например, с помощью GPU исследователи Baidu вроде Эндрю Нга (Andrew Ng) добились ряда ключевых прорывов, приведших к буму современных технологий ИИ и появлению сотен успешных стартапов в последние годы. Теперь свои наработки в области ИИ компании собираются применить для принципиального решения проблемы беспилотных автомобилей.

В результате автомобили должны стать безопаснее, существенно снизится число смертей на дорогах в результате аварий, а личный транспорт станет доступен каждому, в том числе глубоким старикам, инвалидам, детям и даже пьяным, ведь работу водителя будет выполнять автоматика. Хуанг отмечает, что создание таких машин — комплексная задача: нужно оснастить автомобиль бортовым суперкомпьютером, необходимыми датчиками, продвинутыми ИИ-алгоритмами и постоянно обновляемой в облаке 3D-картой.

На мероприятии Baidu World калифорнийская компания продемонстрировала представленную недавно «суперкомпьютерную» платформу DRIVE PX 2, а также программное обеспечение DriveWorks, отвечающее за работу «мозга» автономного автомобиля. NVIDIA сообщает, что создаваемое вместе с Baidu решение будет доступно как для китайских автокомпаний, так и для мировых марок.

NVIDIA: 50 компаний используют Drive PX для разработки автомобилей с автопилотом

Ранее в этом году корпорация NVIDIA изменила стратегию развития своего бизнеса систем на чипе Tegra, переориентировав их с потребительской электроники на автомобильную индустрию. Продажи микросхем Tegra для автомобилей растут довольно быстро, но составляют лишь небольшую часть от всей выручки компании. Но всё может измениться в ближайшие годы. На этой неделе NVIDIA рассказала, что 50 компаний используют Drive PX для исследования технологий автономных транспортных средств.  Более того, некоторые из них уже разрабатывают автомобили с автопилотом.

«В дополнение к нашему бизнесу информационно-развлекательных систем для автомобилей, мы работаем с более чем 50 компаниями, заинтересованными в использовании NVIDIA Drive PX в своих научно-исследовательских программах автономного вождения», — сказала Колетт Кресс (Colette Kress), финансовый директор NVIDIA, на отчётной телеконференции компании с инвесторами и финансовыми аналитиками.

NVIDIA Drive PX

NVIDIA Drive PX

NVIDIA Drive PX является платформой для разработки для автопроизводителей, заинтересованных в производстве транспортных средств с автопилотом. Drive PX базируется на двух системах на чипе Tegra X1, которые обеспечивают вычислительную производительность в 2,3 триллиона операций с плавающей запятой в секунду при половинной точности. Платформа имеет возможности для подключения 12 камер высокого разрешения и может обрабатывать до 1,3 гигапикспелей визуальной информации в секунду.

Одним из ключевых преимуществ Drive PX является технология объединения датчиков (sensor fusion) — сочетание аппаратных и программных средств, которое позволяет разного рода сенсорам, вроде камер, лидаров, сонаров, работать сообща. Это даёт возможности платформе предлагать продвинутые функции помощи водителю, например, предотвращение столкновений, обнаружение пешеходов, мониторинг пересекающихся потоков движения и состояния водителя. Ещё одной ключевой особенностью Drive PX является способность программного комплекса к глубокому обучению, что даст возможность «натренировать» систему для любого события на дороге.

Салон Audi A3

Салон Audi A3

Хотя комплексы Drive PX потенциально могут быть использованы в коммерческих транспортных средствах, они являются, прежде всего, платформой для разработки. Многие возможности, требующие глубокого обучения, потребуют значительно более серьёзных вычислительных мощностей, чем может предложить пара микросхем Tegra X1.  Тем не менее, автопроизводители уже разрабатывают транспортные средства с автопилотом, которые появятся на рынке через четыре–пять лет. Как следствие, им требуются соответствующие платформы для своих исследований уже сейчас.

«Мы разрабатываем автономные транспортные средства со многими из компаний», — сказал Дженсен Хуанг (Jen-Jsun Huang), исполнительный директор NVIDIA. «Я ожидаю, что наш автомобильный бизнес продолжит расти».

Tesla Model S

Tesla Model S

В настоящее время невозможно сказать, когда и какие именно транспортные средства с автопилотом на базе технологий NVIDIA появятся на рынке. Компания признаёт, что не все 50 компаний, с которыми она работает, являются производителями легковых транспортных средств. Более того, даже NVIDIA не может знать, сколько из 50 компаний, большинство из которых являются автопроизводителями и которые в настоящее время используют платформу Drive PX для научно-исследовательских работ, будут использовать Tegra в своих автомобилях. Тем не менее, уже сам факт того, что 50 компаний применяют Drive PX, означает, что шансы NVIDIA на рынке автомобилей серьёзно увеличиваются.

Кроме того, исследования технологий автопилота почти пятью десятками производителей автомобилей означают, что фактически каждый сколько-то значимый игрок рынка разрабатывает автономные транспортные средства. Судя по всему, в будущем нас ожидает множество автомобилей, которые будут управлять собой самостоятельно.

Продажи NVIDIA Tegra для автомобилей выросли до $71 млн, или на 76 процентов по сравнению с аналогичным периодом год назад, во втором квартале финансового 2016 года компании. За всю историю поставок Tegra для автоиндустрии разные производители выпустили 8 млн машин с микросхемами NVIDIA. В компании уверены, что количество автомобилей на дорогах с Tegra внутри вырастет до 30 млн единиц в ближайшие годы.

CES 2015: NVIDIA представила платформы Drive для автомобилей

Хотя планшеты и смартфоны до сих пор остаются ключевыми устройствами для большинства производителей однокристальных систем, рынок информационно-развлекательных систем для автомобилей тоже имеет большой потенциал, особенно в связи с разработкой различных самоуправляемых машин.

Неудивительно, что вместе с новым и весьма мощным чипом Tegra X1 компания NVIDIA представила интересные платформы DRIVE CX и DRIVE PX на базе этой однокристальной системы. DRIVE CX — вычислительная платформа, созданная для построения автомобильных навигационных и развлекательных систем.

DRIVE CX оснащается чипом Tegra X1, обеспечивает поддержку Bluetooth, модемов, аудиосистем и прочих интерфейсов, необходимых в автомобильной платформе. Поддерживается вывод на дисплеи общим разрешением до 16,6 Мп, то есть можно подключить два 4K-экрана или теоретически восемь 1080p (впрочем, каждый модуль DRIVE CX поддерживает вывод только на три дисплея одновременно). Согласно пресс-изображениям, платформа разработки включает активное охлаждение, которое необходимо для непрерывной работы Tegra X1 с максимальной производительностью.

NVIDIA показала несколько примеров, где DRIVE CX может улучшить существующие автомобильные платформы: более богатая визуализация 3D-навигации или соответствующие современным приборным панелям 3D-интерфейсы. В целом главное преимущество DRIVE CX — выдающаяся вычислительная мощь, а также сокращение времени и издержек на разработку информационно-развлекательных систем.

Куда более интересным решением (хотя и для более отдалённой перспективы) является DRIVE PX — платформа для создания автомобилей с автоматическими функциями. DRIVE PX использует целых два чипа Tegra X1, чтобы обеспечить работу двенадцати камер с совокупной пропускной способностью 1300 мегапикселей в секунду. Это позволяет всем 12 камерам захватывать видео в разрешении 1080p при 60 кадрах/с или 720p при 120 кадрах/с.

NVIDIA также разработала почти полностью весь программный комплекс, необходимый для работы интеллектуальных систем, так что заинтересованным производителям не придётся тратить время на реализацию таких функций, как круговое машинное зрение, автоматическая парковка или продвинутая система помощи водителю. DRIVE PX автоматически сшивает все видеоролики в общее круговое видео с компенсацией визуальных артефактов и различных условий освещённости.

Автоматическая парковка построена на базе системы кругового машинного зрения и использует камеры для построения 3D-модели автостоянки. При этом система умеет выбирать на стоянке подходящее место самостоятельно, даже при отсутствии разметки, и при обнаружении такового производить парковку. NVIDIA также разработала симулятор системы автоматической парковки на базе пяти ускорителей GeForce GTX 980 — с её помощью автопроизводители могут тестировать собственные алгоритмы парковки.

Последняя функция DRIVE PX — продвинутая система помощи водителю. Вероятно, это самая требовательная к вычислительным ресурсам функция. Чтобы создать действительно полезную систему помощи, NVIDIA использовала технологии нейронных сетей, позволяющих распознавать объекты с высокой точностью. Стоит отметить, что технологии нейронных сетей легко распараллелить, так что мощный ускоритель Tegra X1 на базе архитектуры Maxwell здесь активно используется.

DRIVE PX умеет определять цвета светофора, кареты скорой помощи на дороге с включёнными или отключёнными сиренами, замечает, отвлечены ли пешеходы или внимательно следят за дорожной ситуацией, а также считывает информацию с дорожных знаков. Нейронная сеть умеет распознавать объекты с различных углов и при изменении освещения, даже если они перекрыты частично другими.

Для обучения нейронных сетей NVIDIA использует мощные облачные системы на базе высокопараллельных процессоров Tesla. Результаты обучения загружаются в DRIVE PX вместо самообучения. Кроме того, ошибочно идентифицированные объекты можно загружать в облако для улучшения нейронной сети. Обновления могут поступать как автоматически из облака, так и посредством обслуживания в сервисном центре, так что со временем возможности технологии будут улучшаться. В будущем DRIVE PX может стать основой полноценного самоуправляемого автомобиля.

Платформы DRIVE будут доступны заинтересованным производителям уже в следующем квартале, а вот конечные коммерческие продукты на их базе появятся не ранее 2016 года.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
ЦРУ предупреждало Госдеп об отсутствии доказательств получения доступа Китая к данным TikTok 3 мин.
Трейлер The Elder Scrolls Online: Stonethorn — штурм древней крепости 45 мин.
Видео: Синдзи Миками подтвердил возможность «потискать симпатичного пёсика» в GhostWire: Tokyo 49 мин.
12 млрд мёртвых демонов и почти 3 млрд зверских убийств: авторы DOOM Eternal рассказали о коллективных достижениях игроков 2 ч.
Новый трейлер NBA 2K21 показывает игровой процесс на текущем поколении консолей 4 ч.
Новая статья: Paper Mario: The Origami King — сворачиваемся. Рецензия 12 ч.
Пользователи Google+ получат по $12 компенсаций за утечку личных данных 15 ч.
Запрет Трампом Tencent может аукнуться игровой индустрии — Fortnite, League of Legends и другим играм 16 ч.
Бой ещё не окончен: вышел тизер-трейлер первого дополнения к DOOM Eternal 16 ч.
Microsoft попытается оптимизировать разработку Windows с помощью очередных перестановок 18 ч.