Новости про 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.

Автомобили Tesla оснащены довольно производительной информационно-развлекательной системой на базе процессоров AMD с графикой Radeon. И такие компьютеры вполне пригодны для видеоигр. Однако сейчас библиотека видеоигр для Tesla весьма ограничена, и, если для Tesla будет доступен Steam, это откроет для владельцев машин доступ к огромному числу видеоигр.

Вполне вероятно, что для этого на компьютерах Tesla будет использована форма SteamOS, с той же библиотекой, что обладает портативная машина Valve Steam Deck. В результате, владельцы смогут играть в такие игры высшего класса, как Elden Ring, God of War и Dying Light 2, но, очевидно, с ограничениями для игры во время вождения.

Теперь можно с уверенностью говорить, что автомобильный компьютер в Tesla основан на процессоре архитектуры Zen1+, заказной версии Ryzen Embedded. Хотя по слухам, это должен был быть чип Zen 2.

Чип получил код YE180FC3T4MFG. Этот код не встречается в существующих продуктах, так что полная спецификация неизвестна.

Тем не менее, известно, что это четырёхъядерный APU мощностью 45 Вт, 0,5 МБ кэша L2 и 4 МБ кэша L3.

Также компьютер имеет дискретную видеокарту Navi 23, которая оснащена GPU на 28 вычислительных блоков, 1792 потоковых процессора, и частотой 2,8 ГГц. Частота не подтверждена Tesla, зато ранее Илон Маск утверждал, что производительность GPU составит 10 Терафлопс, на уровне консолей.

Кроме этого бортовой компьютер в Tesla оснащается WiFi/BT-модулем LG Innotek ATC5CPC001, сотовым модемом Quectel AG525R-GL, звуковыми процессорами ADSP-SC587W SHARC+ Dual Core DSP с ARM Cortex-A5 и AD21584 SHARC+ Dual Core DSP с ARM Cortex-A5 и сетевым свитчем Realtek RTL9068ABD.

Приобрести новый бортовой компьютер Tesla можно только с электрокаром, по цене 123 тысячи долларов.

Представленный формат Ultra Temperature расширяет стандартные для промышленности рабочие температуры модулей памяти. Теперь для промышленности открыта дверь к новым решениям, недоступным ранее. Повышенная надёжность подтверждена различными экстремальными тестами. В первую очередь это касается беспилотных автомобилей и авиации, которые работают в тяжёлых условиях.

Серия памяти Ultra Temperature обладает скоростью DDR4-3200 и представлена в версиях SODIMM и ECC SODIMM в объёмах 16 ГБ и 32 ГБ. Память обладает повышенной защитой, а также утолщёнными золотыми контактами в 1,1 мм, против 0,76 мм в обычных модулях. Кроме того, разработчики защитили и усилили хрупкие паянные соединения, сделав их стойкими к термическому и механическому воздействую. Дополнительным защитным уровнем уязвимых деталей стала защита от серы, которая вызывает коррозию серебра.

Память серии Ultra Temperature от Innodisk уже доступна для опытного заказа избранным потребителям.

По словам Гелсингера, это изменение произойдёт к 2030 году. Директор утверждает, что поддерживал исследование этого вопроса, которое проводил Роланд Бергер-МакКинси.

В 2019 году автомобильные микросхемы занимали лишь 4% рынка всего производства чипов, и большинство из них предназначались для электронных систем контроля и опциональных инфоразвлекательных систем. К 2030 году искусственный интеллект будет способен управлять автомобилем в любом месте. Транспортные средства, которые полностью автономны, в будущем создадут персональную транспортную систему. Ожидается, что к концу десятилетия рынок автомобильной электроники будет стоить 115 миллиардов долларов, а в составе автомобиля цена микросхем будет достигать 20%.

Первая машина Apple должна стать полностью автономным электромобилем. Источники, близкие к производству, сообщают, что в отличие от существующих автомобилей, машина Apple Car предложит исключительно автоматическое управления. Вести машину самому будет невозможно.

«Первый автомобиль Apple будет разработан без учёта водителя», — отмечает источник. «Это будет автономное электрическое транспортное средство, спроектированное для работы без водителя и сфокусированное на последней миле». Это может значить, что Apple Car, по крайней мере поначалу, может заниматься доставкой продуктов или же работать в качестве роботакси для предприятий.

При этом CNBC отмечает, что сделка ещё не подписана и Apple может выбрать другого производителя автомобилей. В любом случае, начала производства начнётся в лучшем случае в 2024 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.