Выпускающий редактор Geektimes
84,6
рейтинг
5 января в 18:51

Автомобильный суперкомпьютер Drive PX 2 от Nvidia для автономного вождения

Нет, игр не будет


Год назад на Международной выставке потребительской электроники CES 2015 производитель видеоускорителей Nvidia показал 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.



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 150 13-дюймовым «прошкам» с видеоускорителем Intel Iris Graphics 6100. Drive PX 2 может распознавать до 2800 изображений в секунду.


Сравнение с характеристиками десктопной видеокарты Titan X, Nvidia.

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.


Так нейросеть видит окружающее пространство, Nvidia.

DriveWorks — это другой программный продукт Nvidia, который представляет из себя набор программных инструментов, библиотек и модулей. Он нужен 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 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 немалую помощь.



Сейчас уже заключено соглашение с Volvo. Автопроизводитель установит новый мобильный суперкомпьютер в сотню XC90 в рамках программы Drive Me. 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
Анатолий Будько @atomlib
карма
290,0
рейтинг 84,6
Выпускающий редактор Geektimes
Реклама помогает поддерживать и развивать наши сервисы

Подробнее
Реклама

Самое читаемое

Комментарии (3)

  • –3
    Термин «суперкомпьютер» имеет давно устоявшееся другое значение.
  • 0
    Как, чёрт возьми, на 12-ти ядрах они смогут «распознавать до 2800 изображений в секунду»? Не распознавать же, а просто обрабатывать нейронной сетью на устройстве.
    А про 37 млн нейронов в указанном источнике написано, что нужно 40 млрд операций для одного «прогона» изображения. Как-то с 8 TFLOPS'ами не сходится. Мутно как-то всё.
    Опять маркетологи вперёд инженеров лезут что-ли?
    • +1
      «Как, чёрт возьми, на 12-ти ядрах»
      Alexnet работает на GPU

      Не знаю что означает Deep Learning Op, но учитывая соотношение с TFLOPS как 3:1 в то время как у Maxwell 1:1,
      скорее всего речь идёт об операциях с ограниченной разрядностью (< FP32).

Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.