Новости про NVIDIA и автомобильная электроника

По словам разработчиков, Thor обеспечит вдвое большую производительность, чем SoC Atlan, что означает производительность в 2000 триллионов операций в секунду. Для сравнения, Orin, автомобильная SoC нынешнего поколения, может обрабатывать «всего» 254 триллиона операций в секунду.

Drive Thor станет первой платформой для автомобилей с движком трансформатора решений, который может ускорить принятие решений нейронной сетью в 9 раз. Это обеспечивает массивную и сложную ИИ-работу, которая характерна для систем автоматического управления. При всём этом Thor будет более энергоэффективным, чем Atlan. В связи с явными преимуществами Thor, компания NVIDIA решила отказаться от внедрения Atlan и перейти сразу на новую платформу.

Новым решением уже заинтересовалась компания Zeekr. Она принадлежит Geely, и, по её уверениям, Thor будет предназначена для «следующего поколения интеллектуальных электрокаров», которые поступят в производство в 2025 году.

Процессор Orin является наследником Xavier. Он является плодом разработки, которая длилась 4 года. Процессор состоит из 17 миллиардов транзисторов и содержит GPU новой архитектуры, а также вычислительные ядра ARM Hercules, что обеспечивает процессору до 200 триллионов операций в секунду. При этом энергопотребление чипа составляет от 60 Вт до 70 Вт, при работе с максимальной скоростью.

Для сравнения, 200 терафлопс — это в 7 раз выше, чем демонстрирует Xavier. А у автомобилей Tesla процессор автопилота имеет производительность в 36 терафлопс, а количество транзисторов составляет 6 миллиардов штук.

Чип Orin сертифицирован для автомобилей и роботов и соответствует стандарту безопасности ISO 26262 ASIL-D. Производители автомобилей могут применять Orin для построения автоматизации от 2 до 5 уровней. Программируется чип посредством CUDA и TensorRT, а значит переход от Xavier будет максимально простым. В NVIDIA ожидают появление автомобилей с новыми SoC в 2022 году.

Идея работы заключается в создании флота автоматизированных (уровень 4 SAE) и беспилотных (уровень 5 SAE) роботакси, которые управляются приложением.

Теперь обе компании объявили о своём выборе платформы для создания беспилотного транспортного средства. Выбор пал на платформу NVIDIA Drive Pegasus. Эта система была специально создана для обеспечения беспилотного автомобиля 5-го уровня. Она построена на двух SoC Tegra Xavier и двух дискретных GPU «следующего поколения». Это позволяет системе выполнять поразительные 320 триллионов операций в секунду.

Такие вычислительные мощности необходимы, поскольку транспортное средство обрабатывает огромные массивы данных. К примеру, один видеосенсор создаёт 100 ГБ данных на километр пути. Робоавтомобиль 5-го уровня содержит несколько видеодатчиков, лидары, радары и ультразвуковые сенсоры, так что объём поступающих на процессор данных невероятно большой, и все их должен обработать искусственный интеллект.

Как часть соглашения NVIDIA обеспечит разработчиков платформой искусственного интеллекта и системным ПО, которое будет обрабатывать алгоритмы управления автомобилем, создаваемые Bosch и Daimler на основе методов машинного обучения.

Сами же Bosch и Daimler готовятся раскрыть планы по разработке роботакси и началу их тестирования в ближайшем будущем.

Её чипы на основе ARM архитектуры применяются для автомобильных автопилотов, и сейчас передовым решением компании является чип Xavier, а также многоядерный модуль Pegasus.

Эти чипы только начали поступать клиентам в автомобильной промышленности, однако NVIDIA уже объявила имя его наследника. Новый чип для самоуправляемых автомобилей будет называться Orin. Это будет одночиповое решение, но пока больше никаких деталей о процессоре нет.

В компании отметили, что пара Orin заменит модуль Pegasus, и это можно рассматривать как огромное достижение. Как известно, каждый чип Xavier, входящий в модуль Pegasus, содержит GPU с новой секретной архитектурой поколения пост-Volta (Ampere?), а общее энергопотребление модуля составляет 500 Вт. Очевидно, что замена модуля парой одночиповых SoC однозначно говорит о превосходной производительности Orin и его высокой энергоэффективности.

В таких условиях водить машину в удовольствие, как человеку, так и автопилоту. Но что делать, если нужно испытать автопилот в плохую погоду или другое время года?

Копания NVIDIA опубликовала работу Мин-Ю Ли под названием «Неконтролируемая сеть перевода изображения в изображение». В основе этой сети лежит сложная схема из двух самообучающихся искусственных интеллектов. Результатом работы этой сети стало превращение ясных дней в дождливые и хмурые, лета в зиму, а дня в ночь! Именно это и необходимо инженерам для успешного  тестирования и обучения автопилота.

Результат обучения искусственного интеллекта в неконтролируемой сети представлен в роликах и картинках. На них чётко видно, как AI ясные тёплые дни солнечной Калифорнии превращает совершенно другую погоду и время суток, полностью сохраняя и соответственно изменяя окружение.

Данная разработка позволит производителям создавать машины без ручных органов управления: руля и педалей, максимизируя размеры салона. По мнению NVIDIA, интерьер автомобиля будущего будет похож на гостиную или офис.

Компания заявила, что уже более 25 компаний заняты разработкой полностью автономных транспортных средств на базе платформы Drive PX. По сравнению с поколением Drive PX 2, плата Pegasus значительно увеличивает возможности разработчиков, работая в 13 раз быстрее и выполняя 320 триллионов операций в секунду.

Аппаратно Pegasus представлена парой SoC Xavier и двумя дискретными GPU следующего поколения. Также имеется массив автомобильных входов и выходов, включая CAN и Flexray, 16 высокоскоростных сенсоров для камеры, LIDAR и ультразвука. Также будут присутствовать несколько коннекторов Ethernet 10 Гб/с. Пропускная способность памяти превысит 1 ТБ на секунду.

Для партнёров, создающих автомобили, платформа Pegasus будет доступна в 2018 году.

И вот наконец-то компания NVIDIA получила разрешение на тестирование беспилотного автомобиля на дорогах общего пользования штата Калифорния. Так, Департамент моторизованных транспортных средств выдал NVIDIA разрешение на тестирование самоуправляемых машин, что позволило компании присоединиться к Google, Ford, Tesla.

Если автомобиль NVIDIA попадёт в дорожный инцидент, компания будет обязана проинформироваться об этом ДМТ в течение 10 рабочих дней. В то же время годовой отчёт, с описанием отказов в работе технологии, также потребует публичности.

Компания достаточно давно готовилась к этому событию. После снижения спроса на видеокарты и провала в сфере мобильных SoC, NVIDIA решила заняться автомобильной электроникой. Последним её достижением в этом вопросе стал суперкомпьютерный модуль PX 2 производительностью 8 терафлопс. Этот модуль содержит 12 вычислительных ядер, способных выполнять 24 триллиона операций в секунду, а для сохранения его температурного режима он оснащён встроенной системой водяного охлаждения.

Используя глубокое обучения NVIDIA создала «мозг» беспилотных автомобилей будущего, и выпуск прототипа на дороги общего пользования должен стать первым шагом к его приближению.