Pourquoi les supercalculateurs doivent alimenter des voitures autonomes | tim bajarin

Il y a quelques mois, lors de la conférence des développeurs de Nvidia, j'ai passé beaucoup de temps à parler aux gens des projets de véhicules autonomes de Nvidia et de ses partenaires.

Le PDG de Nvidia, Jen-Hsun Huang, a utilisé son discours pour présenter une version mise à jour du système Drive PX de Nvidia pour les véhicules autonomes, qui est essentiellement un supercalculateur installé dans le coffre d'une voiture. Ses outils de cartographie HD peuvent détecter, planifier et réagir à tous types de conditions de route et de conduite. Une démonstration a montré une voiture capable d’apprendre à conduire de manière autonome sur les routes principales et les routes de terre non cartographiées avec seulement 3 000 heures de formation.

Le mot clé ici est "superordinateur". Au cours des 10 dernières années, Nvidia a créé certains des processeurs les plus rapides au monde autour de son architecture GPU. Il a récemment annoncé un produit révolutionnaire qu'il appelle le premier système de superinformatique au monde dédié à l'apprentissage en profondeur, le DGX-1. Ce système empile jusqu'à huit processeurs Tesla P100 les uns sur les autres et fournit 170 téraflops dans une boîte, 2 pétales dans un rack à un prix exceptionnel de 129 000 $.

Cette architecture a été l’une des annonces les plus importantes de la conférence, et son travail se réduit désormais aux véhicules autonomes.

Cela est devenu évident lorsque Gill Pratt, PDG du Toyota Research Institute, a souligné son partenariat avec Nvidia et le rôle qu’aura un système de type supercalculateur dans une voiture dans les futurs projets de véhicules autonomes. Pratt a souligné que la principale raison pour laquelle Toyota s’engageait à utiliser des voitures autonomes était "le fait que nous tolérions 1, 2 million de personnes tuées par an est stupéfiant et c’est dommage, mais dépasse de loin le nombre de personnes tuées à la guerre.""

Mon ami Dean Takahashi de VentureBeat résume bien la réflexion de Pratt sur la stratégie de conduite autonome de Toyota, mais en général, le discours de Pratt nous donnait l’impression que Toyota jouerait un rôle de premier plan dans le développement de voitures sûres et autonomes. En fait, Pratt a poursuivi en affirmant que la recherche menée par Toyota était si importante pour la sécurité du public que la société ouvrait une grande partie de ses recherches à ses concurrents, ou quelque chose qu'il qualifiait de "coopération".

Je vois que Nvidia joue également un rôle majeur dans ce domaine. J'ai passé un peu de temps avec Danny Shapiro, le gourou du programme véhicules intelligents de Nvidia, qui m'a montré la carte mère Drive PX 2.

Le système est basé sur le type de réseaux de neurones qui seront nécessaires pour traiter les décisions clés pour pratiquement tous les types de situations de conduite imaginables. Je me rends compte que la plupart des grandes entreprises de semi-conducteurs ont des puces destinées aux véhicules autonomes, mais en m'éloignant de la démo de Drive PX 2, je me suis dit que si j'étais dans une voiture autonome, je voudrais une puissance élevée superordinateur le pilotant.

Je soupçonne que de nombreux clients de l'automobile de Nvidia sont également concernés par cette idée. Le travail effectué en interne par Nvidia, associé au nouveau système Drive PX 2, en fait l'une des sociétés de semi-conducteurs les plus importantes, qui s'attaque aux problèmes et aux défis de la fourniture d'un véhicule autonome. Et d'après ce que j'ai vu lors de l'événement, il faudra peut-être des processeurs supercalculateurs pour fournir le type de véhicules autonomes ultra-sûrs à l'avenir.