Varför superdatorer behöver driva autonoma bilar | tim bajarin

På Nvidias utvecklarkonferens för några månader tillbaka tillbringade jag mycket tid på att prata med människor om Nvidia och dess partners autonoma fordonsplaner.

Nvidias VD Jen-Hsun Huang använde sin nyckel för att introducera en uppdaterad version av Nvidias Drive PX-system för självkörande fordon, som i princip är en superdator som sitter i bagagerummet i en bil. Dess kartläggningsverktyg för HD kan känna, planera och reagera på alla typer av väg- och körförhållanden. En demo visade en bil som kunde lära sig att köra autonomt på huvudvägar och omärkta grusvägar med bara 3 000 timmar utbildning.

Det operativa ordet här är "superdator". Under de senaste tio åren har Nvidia skapat några av världens snabbaste processorer kring sin GPU-arkitektur. Den tillkännagav nyligen en banbrytande produkt som den kallar världens första superdatasystem dedikerat till djup inlärning, DGX-1. Detta system staplar upp till åtta Tesla P100-processorer ovanpå varandra och levererar 170 teraflops i en låda, 2 kronblad i ett rack till ett genombrottspris på 129 000 dollar.

Denna arkitektur var en av de största tillkännagivandena på konferensen, och dess arbete lurar nu också ner till autonoma fordon.

Detta blev tydligt när Gill Pratt, VD för Toyota Research Institute, betonade sitt partnerskap med Nvidia och den roll som ett superdatorliknande system i en bil kommer att spela i framtida autonoma fordonsplaner. Pratt påpekade att nr 1-anledningen till att Toyota gjorde ett åtagande för självkörande bilar beror på att "det faktum att vi tolererar 1, 2 miljoner människor som dödas per år är häpnadsväckande, och det är synd. Det överstiger långt antalet dödade i krig."

Min vän Dean Takahashi på VentureBeat sammanfattar Pratts tankar om Toyotas självkörande bilstrategi snyggt, men i allmänhet gav Pratts nyckelord en känsla av att Toyota kommer att spela en viktig ledarroll i utvecklingen av säkra, självkörande bilar. Pratt fortsatte med att säga att den forskning som Toyota gör är så viktig för allmänhetens allmänna säkerhet att företaget öppnar upp mycket av sin forskning för sina konkurrenter, eller något som han kallar "samsamling."

Jag ser Nvidia också spela en viktig roll på detta område. Jag tillbringade lite tid med Danny Shapiro, Nvidias smart fordonsprogramguru, och han visade mig Drive PX 2 moderkort.

Systemet är baserat på den typ av neurala nätverk som kommer att behövas för att bearbeta viktiga beslut för nästan alla typer av körsituationer som kan tänkas. Jag inser att de flesta av de stora halvledarföretagen har marker för användning i autonoma fordon, men när jag gick bort från Drive PX 2-demo, tänkte jag för mig själv att om jag var i en självkörande bil skulle jag vilja ha en högdriven superdatorn styr den.

Jag misstänker att det är tankarna bakom många av Nvidias bilkunder också. Arbetet som Nvidia gör internt, tillsammans med det nya Drive PX 2-systemet, gör det till ett av de viktigaste halvledarföretagen som hanterar problemen och utmaningarna i att leverera ett autonomt fordon. Och från vad jag såg vid evenemanget kan det ta processorer på superdatornivå att leverera den typen av ultra-säkra autonoma fordon i vår framtid.