Автомобильный суперкомпьютер Drive PX 2 от Nvidia для автономного вождения

Нет, игр не будет

^[1]Год назад на Международной выставке потребительской электроники CES 2015 производитель видеоускорителей Nvidia показал ^[2] свой продукт для беспилотных автомобилей. Это был компьютер Drive PX. В этом году на CES 2016 глава Nvidia Жэнь-Сунь Хуан рассказал о обновлении этого продукта. Новый компьютер носит название Drive PX 2, обладает тепловыделением 250 ватт и системой жидкостного охлаждения.

На плате установлены чипы, полный анонс которых пока не состоялся: это 2 процессора Tegra следующего поколения. Суммарно на плате 4 ядра Denver ARMv8 и 8 ядер Cortex-A57. Все 12 ядер 64-битные. Также на задней стороне есть 2 видеоускорителя архитектуры Pascal. Это видеочипы архитектуры, которая будет следовать за текущей Maxwell, используемой в девятисотой серии видеокарт GeForce.

Хуан жестикулирует платой компьютера со сцены.

Техпроцесс микросхем — 16 нм FinFet, а не прежние 28 нм. Но даже новый техпроцесс не спасает от высокого тепловыделения: Drive PX 2 рассеивает 250 ватт. Поэтому Nvidia пришлось пойти на использование жидкостного охлаждения. В компании считают, что для автопроизводителей это не проблема: суперкомпьютер просто подключат к специальной системе охлаждения. Но опция с вентиляторами всё равно будет.

^[3]

Два чипа и два видеоускорителя дают огромную производительность: 8 триллионов операций общего назначения, 24 триллиона операций глубокого обучения в секунду. (Nvidia не объясняет, что это за операции, но вероятно, что это 64- и 32-битные вычисления.) Преимущество Drive PX 2 над прошлогодним Drive PX составляет более 4 и более 10 раз, соответственно. Как и Microsoft при анонсе Surface Book, Nvidia использовала MacBook Pro в качестве эталона производительности. Drive PX 2 эквивалентен ^[4] 150 13-дюймовым «прошкам» с видеоускорителем Intel Iris Graphics 6100. Drive PX 2 может распознавать до 2800 изображений в секунду.

^[5]
Сравнение с характеристиками десктопной видеокарты Titan X, Nvidia ^[6].

Чтобы данные обрабатывать, их для начала нужно получить. Drive PX 2 может захватывать видеосигнал с 12 камер, а также лидаров, радаров и ультразвуковых датчиков. Всё это позволяет компьютеру определять местоположение и делать полный круговой обзор, что важно для вычисления безопасной траектории движения.

Но «железо» бесполезно без соответствующего софта. Nvidia помнит об этом, и компания представила программное обеспечение Drivenet. Это нейросеть с 37 миллионами нейронов, которую в течение месяца обучали на 120 млн объектов. Со временем она будет становиться всё лучше и лучше. В этом поможет облачность. Автомобиль узнаёт что-то новое о мире и передаёт это обратно в «облако», что заставляет обновиться всех остальных. У каждого автопроизводителя будет своё собственное «облако», Nvidia поможет создать инфраструктуру.

Глубокое обучение важно в изменчивых условиях дороги, когда постоянно появляются новые препятствия, полосы перекрываются на ремонт, мешают погодные условия. Drivenet в состоянии различать пять классов объектов, в том числе пешеходов и мотоциклистов.

^[7]
Так нейросеть видит окружающее пространство, Nvidia ^[8].

DriveWorks — это другой программный продукт Nvidia, который представляет из себя набор программных инструментов, библиотек и модулей. Он нужен ^[9] для калибровки датчиков, сбора данных, синхронизации, записи и обработки потоков с помощью алгоритмов, которые запускаются на процессорах Drive PX 2.

Как утверждает Nvidia, предыдущая Drive PX привлекла ^[10] внимание: 50 автопроизводителей, разработчиков и исследовательских организаций начали работать с платформой. Для разработки и тестирования Drive PX 2 компания сотрудничала с Audi, Daimler, BMW и Ford. В работе компании роботакси ZMP компьютер Drive PX 2 оказывает ^[11] немалую помощь.

^[12]

Сейчас уже заключено соглашение с Volvo. Автопроизводитель установит ^[13] новый мобильный суперкомпьютер в сотню XC90 в рамках программы Drive Me ^[14]. В результате эти внедорожники смогут самостоятельно двигаться около родины Volvo Гётеборга и полуавтономно вдали от города.

Демонстрация захвата видеопотока с камер и распознавания образов.

Архив текстовой трансляции пресс-конференции Nvidia ^[15]

Автор: atomlib

Источник ^[16]