Perché i supercomputer devono alimentare auto autonome | Tim Bajarin

Alla conferenza degli sviluppatori di Nvidia alcuni mesi fa, ho trascorso molto tempo a parlare con Nvidia e i piani di veicoli autonomi dei suoi partner.

Il CEO di Nvidia, Jen-Hsun Huang, ha usato il suo keynote per presentare una versione aggiornata del sistema Drive PX di Nvidia per veicoli a guida autonoma, che è fondamentalmente un supercomputer che si trova nel bagagliaio di un'auto. I suoi strumenti di mappatura HD sono in grado di rilevare, pianificare e reagire a tutti i tipi di condizioni stradali e di guida. Una demo ha mostrato un'auto che potrebbe imparare a guidare autonomamente su strade principali e strade sterrate inesplorate con solo 3.000 ore di allenamento.

La parola chiave qui è "supercomputer". Negli ultimi 10 anni, Nvidia ha creato alcuni dei processori più veloci al mondo attorno alla sua architettura GPU. Ha recentemente annunciato un prodotto rivoluzionario che chiama il primo sistema di supercomputer al mondo dedicato all'apprendimento profondo, il DGX-1. Questo sistema raggruppa fino a otto processori Tesla P100 uno sopra l'altro e offre 170 teraflop in una scatola, 2 petardi in un rack ad un prezzo rivoluzionario di $ 129.000.

Questa architettura è stata uno dei più grandi annunci alla conferenza e il suo lavoro ora sta scendendo anche ai veicoli autonomi.

Ciò è diventato chiaro quando Gill Pratt, CEO del Toyota Research Institute, ha sottolineato la sua partnership con Nvidia e il ruolo che un sistema simile a un supercomputer in un'auto svolgerà nei futuri piani di veicoli autonomi. Pratt ha sottolineato che il primo motivo per cui la Toyota si è impegnata nelle auto a guida autonoma è perché "il fatto che tolleriamo 1, 2 milioni di persone uccise ogni anno è sorprendente ed è un peccato. Supera di gran lunga il numero di persone uccise in guerra ".

Il mio amico Dean Takahashi di VentureBeat riassume bene il pensiero di Pratt sulla strategia di auto a guida autonoma di Toyota, ma in generale, il keynote di Pratt ci ha dato la sensazione che la Toyota svolgerà un ruolo chiave nello sviluppo di auto sicure e a guida autonoma. In effetti, Pratt ha continuato dicendo che la ricerca che Toyota sta facendo è così importante per la sicurezza generale del pubblico che la società sta aprendo gran parte della sua ricerca ai suoi concorrenti, o qualcosa che lui chiama "coopetection".

Vedo Nvidia svolgere un ruolo importante anche in questo settore. Ho trascorso un po 'di tempo con Danny Shapiro, il guru del programma per veicoli intelligenti di Nvidia, e mi ha mostrato la scheda madre Drive PX 2.

Il sistema si basa sul tipo di reti neurali che saranno necessarie per elaborare le decisioni chiave per quasi ogni tipo di situazione di guida immaginabile. Mi rendo conto che la maggior parte delle grandi aziende produttrici di semiconduttori hanno chip per l'uso in veicoli autonomi, ma mentre mi allontanavo dalla demo di Drive PX 2, ho pensato a me stesso che se fossi in un'auto a guida autonoma, vorrei un motore ad alta potenza supercomputer che lo pilota.

Sospetto che sia questo il pensiero dietro molti clienti automobilistici di Nvidia. Il lavoro che Nvidia sta svolgendo internamente, unito al nuovo sistema Drive PX 2, lo rende una delle più importanti aziende di semiconduttori che affrontano i problemi e le sfide nella consegna di un veicolo autonomo. E da quello che ho visto all'evento, potrebbero essere necessari processori di livello supercomputer per fornire il tipo di veicoli autonomi ultra sicuri nel nostro futuro.