Waarom supercomputers autonome auto's moeten aandrijven | tim bajarin

Op de ontwikkelaarsconferentie van Nvidia een paar maanden geleden bracht ik veel tijd door met mensen over Nvidia en de autonome voertuigplannen van haar partners.

Nvidia's CEO Jen-Hsun Huang gebruikte zijn keynote om een ​​bijgewerkte versie van Nvidia's Drive PX-systeem voor zelfrijdende voertuigen te introduceren, wat in feite een supercomputer is die in de kofferbak van een auto zit. De HD-kaarttools kunnen alle soorten wegen en rijomstandigheden detecteren, plannen en reageren. Een demo toonde een auto die kon leren autonoom te rijden op hoofdwegen en onbekende wegen met slechts 3.000 trainingsuren.

Het woord hier is "supercomputer". In de afgelopen 10 jaar heeft Nvidia enkele van 's werelds snelste processors rond zijn GPU-architectuur gecreëerd. Het heeft onlangs een doorbraakproduct aangekondigd dat het 's werelds eerste supercomputersysteem voor diep leren noemt, de DGX-1. Dit systeem stapelt maximaal acht Tesla P100-processors op elkaar en levert 170 teraflops in een doos, 2 petalops in een rek voor een doorbraakprijs van $ 129.000.

Deze architectuur was een van de grootste aankondigingen op de conferentie, en het werk druppelt nu ook naar autonome voertuigen.

Dit werd duidelijk toen Gill Pratt, CEO van het Toyota Research Institute, zijn partnerschap met NVIDIA benadrukte en de rol die een supercomputer-achtig systeem in een auto zal spelen in toekomstige autonome voertuigplannen. Pratt wees erop dat de nummer 1 reden waarom Toyota een toezegging deed om zelfrijdende auto's te rijden, is omdat "het feit dat we 1, 2 miljoen gedode mensen per jaar tolereren verbazingwekkend is, en het is een schande. Het overtreft veel meer dan het aantal mensen gedood in oorlog."

Mijn vriend Dean Takahashi van VentureBeat vat het denken van Pratt over de zelfrijdende auto-strategie van Toyota goed samen, maar in het algemeen gaf Pratt's keynote ons het gevoel dat Toyota een belangrijke leidende rol zal spelen in de ontwikkeling van veilige, zelfrijdende auto's. Pratt zei zelfs dat het onderzoek dat Toyota doet zo belangrijk is voor de algemene veiligheid van het publiek dat het bedrijf veel van zijn onderzoek openstelt voor zijn concurrenten, of iets dat hij "co-opetetie" noemt.

Ik zie dat Nvidia ook op dit gebied een belangrijke rol speelt. Ik bracht wat tijd door met Danny Shapiro, de slimme voertuigprogramma-goeroe van Nvidia, en hij liet me het Drive PX 2-moederbord zien.

Het systeem is gebaseerd op het soort neurale netwerken dat nodig zal zijn om belangrijke beslissingen te verwerken voor zowat elk denkbare rijomstandigheden. Ik realiseer me dat de meeste grote halfgeleiderbedrijven chips hebben voor gebruik in autonome voertuigen, maar toen ik wegliep van de Drive PX 2-demo, dacht ik bij mezelf dat als ik in een zelfrijdende auto zou zijn, ik een krachtige supercomputer die het bestuurt.

Ik vermoed dat dat ook de gedachte is achter veel autoklanten van Nvidia. Het werk dat Nvidia intern doet, in combinatie met het nieuwe Drive PX 2-systeem, maakt het een van de belangrijkste halfgeleiderbedrijven die de problemen en uitdagingen bij het leveren van een autonoom voertuig aanpakken. En van wat ik tijdens het evenement zag, zijn er mogelijk supercomputing-level processors nodig om het soort ultraveilige autonome voertuigen in onze toekomst te leveren.