Por que os supercomputadores precisam alimentar carros autônomos | tim bajarin

Há alguns meses, na conferência de desenvolvedores da Nvidia, passei muito tempo conversando com as pessoas sobre a Nvidia e os planos de veículos autônomos de seus parceiros.

O CEO da Nvidia, Jen-Hsun Huang, usou sua palestra para apresentar uma versão atualizada do sistema Drive PX da Nvidia para veículos autônomos, que é basicamente um supercomputador localizado no porta-malas de um carro. Suas ferramentas de mapeamento em HD podem detectar, planejar e reagir a todos os tipos de estrada e condições de direção. Uma demonstração mostrou um carro que poderia aprender a dirigir autonomamente nas estradas principais e estradas de terra desconhecidas com apenas 3.000 horas de treinamento.

A palavra operativa aqui é "supercomputador". Nos últimos 10 anos, a Nvidia criou alguns dos processadores mais rápidos do mundo em torno de sua arquitetura de GPU. Anunciou recentemente um produto inovador que chama de o primeiro sistema de supercomputação do mundo dedicado ao aprendizado profundo, o DGX-1. Esse sistema empilha até oito processadores Tesla P100 uns sobre os outros e fornece 170 teraflops em uma caixa, 2 petalops em um rack a um preço incrível de US $ 129.000.

Essa arquitetura foi um dos maiores anúncios da conferência, e agora seu trabalho está chegando a veículos autônomos.

Isso ficou claro quando Gill Pratt, CEO do Toyota Research Institute, enfatizou sua parceria com a Nvidia e o papel que um sistema semelhante a um supercomputador em um carro desempenhará em futuros planos de veículos autônomos. Pratt apontou que a principal razão pela qual a Toyota se comprometeu com carros autônomos é porque "o fato de tolerarmos 1, 2 milhão de pessoas mortas por ano é impressionante, e é uma pena. Excede em muito o número de pessoas mortas em guerra.."

Meu amigo Dean Takahashi, da VentureBeat, resume muito bem o pensamento de Pratt sobre a estratégia de carros autônomos da Toyota, mas, em geral, a palestra de Pratt nos deu a sensação de que a Toyota desempenhará um papel de liderança no desenvolvimento de carros seguros e autônomos. De fato, Pratt continuou dizendo que a pesquisa que a Toyota está fazendo é tão importante para a segurança geral do público que a empresa está abrindo grande parte de sua pesquisa para seus concorrentes, ou algo que ele chama de "cooptação".

Também vejo a Nvidia desempenhando um papel importante nessa área. Passei algum tempo com Danny Shapiro, o guru do programa de veículos inteligentes da Nvidia, e ele me mostrou a placa-mãe Drive PX 2.

O sistema é baseado no tipo de redes neurais que serão necessárias para processar as principais decisões para praticamente todos os tipos de situações de condução imagináveis. Percebo que a maioria das grandes empresas de semicondutores possui chips para uso em veículos autônomos, mas, ao me afastar da demonstração do Drive PX 2, pensei comigo mesmo que, se estivesse em um carro autônomo, gostaria de ter um motor de alta potência. supercomputador pilotando.

Eu suspeito que esse é o pensamento por trás de muitos clientes de automóveis da Nvidia também. O trabalho que a Nvidia está realizando internamente, juntamente com o novo sistema Drive PX 2, faz dele uma das empresas de semicondutores mais importantes que enfrentam os problemas e desafios na entrega de um veículo autônomo. E pelo que vi no evento, pode levar processadores de nível de supercomputação para entregar o tipo de veículos autônomos ultra seguros em nosso futuro.