スーパーコンピューターが自動運転車に電力を供給する必要がある理由| ティム・バジャリン

数か月前のNvidiaの開発者カンファレンスでは、Nvidiaとそのパートナーの自動運転車計画について多くの時間を人々と話しました。

NvidiaのCEO Jen-Hsun Huangは基調講演を使用して、自動運転車用のNvidiaのDrive PXシステムの更新バージョンを紹介しました。これは基本的には車のトランクにあるスーパーコンピューターです。 そのHDマッピングツールは、あらゆるタイプの道路および運転状況を検知、計画、および対応できます。 デモでは、わずか3, 000時間のトレーニングで主要道路と未知の未舗装の道路を自動運転することを学習できる車が示されました。

ここで有効な言葉は「スーパーコンピューター」です。 過去10年間で、NvidiaはGPUアーキテクチャを中心に世界最速のプロセッサを作成しました。 最近、世界初のディープラーニング専用のスーパーコンピューティングシステムであるDGX-1と呼ばれる画期的な製品を発表しました。 このシステムは、最大8台のTesla P100プロセッサーを積み重ね、1箱で170テラフロップス、ラックで2ペタロップスを129, 000ドルという画期的な価格で提供します。

このアーキテクチャは、会議での最大の発表の1つであり、その作業は現在、自動運転車にも浸透しています。

これは、トヨタ研究所のジルプラットCEOがNvidiaとのパートナーシップと、将来の自動運転車計画でのスーパーコンピューターのようなシステムの役割を強調したときに明らかになりました。 プラットは、トヨタが自動運転車にコミットした最大の理由は、「年間120万人が殺されたという事実は驚くべきことであり、残念だ。戦争で殺された人の数をはるかに超えているからだ」と指摘した。 」

VentureBeatの友人である高橋ディーンは、トヨタの自動運転車戦略に対するプラットの考えをうまくまとめていますが、一般的に、プラットの基調講演は、トヨタが安全な自動運転車の開発において重要な指導的役割を演じるという感覚を与えてくれました。 実際、プラットは、トヨタが行っている研究は一般の人々の安全にとって非常に重要であるため、同社がその研究の多くを競合他社に公開している、または彼が「共作」と呼んでいると述べました。

Nvidiaもこの分野で重要な役割を果たしています。 Nvidiaのスマートビークルプログラムの第一人者であるDanny Shapiroと一緒に過ごし、Drive PX 2マザーボードを見せてくれました。

このシステムは、考えられるほぼすべてのタイプの運転状況の重要な決定を処理するために必要な種類のニューラルネットワークに基づいています。 大規模な半導体企業のほとんどが自動運転車で使用するチップを持っていることを認識していますが、Drive PX 2デモから離れると、私は自動運転車にいるなら、高性能のそれを操縦するスーパーコンピューター。

Nvidiaの自動車顧客の多くの背後にある考え方でもあると思います。 Nvidiaが内部で行っている作業と、新しいDrive PX 2システムとの組み合わせにより、自動運転車を提供する際の問題と課題に取り組む最も重要な半導体企業の1つになっています。 そして、このイベントで私が見たものから、スーパーコンピューティングレベルのプロセッサを使用して、将来的にある種の超安全な自動運転車を提供することができます。