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英伟达发布自主机器平台,黄仁勋在华释放了哪些信号?

何奇
2019-12-18 · 17:58
[ 亿欧导读 ] 英伟达为自动驾驶领域带来了一款“硬核”产品。
英伟达,英伟达,黄仁勋,Nvidia,自动驾驶,滴滴

作者:何奇,图片来自“特定授权”

作者丨何奇

编辑丨郝秋慧

毫无疑问,自动驾驶依旧是英伟达的重头戏。

2019年12月18日,英伟达在苏州举办的GTC(GPU技术大会)CHINA 2019大会上,正式对外发布可用于自动驾驶和机器人的软件定义平台——NVIDIA DRIVE AGX Orin™,并将于2022年开始投产。

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋,身着皮衣,一出场就引燃全场氛围。

除了影视、医疗、游戏等领域,自动驾驶是黄仁勋两个小时演讲的重头戏。他坦言,打造安全的自动驾驶汽车,是当今社会所面临的最大计算挑战,“实现自动驾驶汽车所需的投入呈指数级增长,面对复杂的开发任务,像Orin这样的可扩展、可编程、软件定义的AI平台不可或缺。”

NVIDIA DRIVE AGX Orin™

据亿欧汽车现场了解,NVIDIA DRIVE AGX Orin™内置了英伟达全新的Orin系统级芯片。黄仁勋表示,该芯片由170亿个晶体管组成,Orin系统级芯片集成了NVIDIA新一代GPU架构和Arm Hercules CPU内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器,每秒可运行200万亿次计算,是英伟达上一代Xavier系统级芯片性能的7倍。

在2018年CES展上,英伟达发布了全球首款自主机器处理器——NVIDIA DRIVE Xavier。据悉,在当时,Xavier作为英伟达迄今为止打造的最复杂系统级芯片,共凝聚了两千多名工程师的四年努力研发成果,总研发投入达到20亿美元。

NVIDIA DRIVE Xavier一经面世,便引来外界瞩目。此次发布的Orin与Xavier相兼容,都是由软件定义的AV计算平台,并且Orin可处理在自动驾驶汽车和机器人中,同时运行的大量应用和深度神经网络,并且达到了ISO 26262 ASIL-D等系统安全标准。

作为一款软件定义平台,DRIVE AGX Orin能够赋力从L2级到L5级完全自动驾驶汽车开发的兼容架构平台,帮助OEM开发大型复杂的软件产品系列。由于Orin和Xavier均可通过开放的CUDA、TensorRT API及各类库进行编程,因此,开发者能够在一次性投资后使用跨多代的产品。

值得注意的是,在活动现场,滴滴与英伟达宣布成为合作伙伴 ,滴滴将使用NVIDIA GPU和其他技术开发自动驾驶和云计算解决方案。据了解,滴滴将在数据中心使用NVIDIA®GPU训练机器学习算法,并采用NVIDIA DRIVE™为其L4级自动驾驶汽车提供推理能力。

2019年8月5日,滴滴对外宣布,将旗下自动驾驶部门升级为独立公司,专注于自动驾驶研发、产品应用及相关业务拓展,滴滴CTO张博兼任自动驾驶新公司CEO。在独立成为公司的4个月期间,滴滴在自动驾驶领域的布局雷厉风行,不断落下“重子”,其将在上海开始测试车队。

滴滴自动驾驶

作为滴滴自动驾驶AI处理的一部分,NVIDIA DRIVE将借助深度神经网络,融合各类传感器(摄像头、激光雷达、雷达等)的数据,从而实现对汽车周围环境360度全方位的理解分析,并规划出安全的行驶路径。

据黄仁勋介绍,DRIVE是一个“端到端”平台,能够让运输公司打造自动驾驶汽车,平台采用AI和AV的开发流程和基础架构,配备了开放式、完全可操作自动驾驶和智能座舱的计算机。此外,平台采用了预先训练的优质AI模型,汽车制造商可以对其加以改造。

此外,黄仁勋表示,在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上,将向交通运输行业开源NVIDIA DRIVE™自动驾驶汽车开发深度神经网络。黄仁勋进一步解释到,NVIDIA DRIVE已成为自动驾驶汽车开发的行业标准,如今,英伟达向自动驾驶汽车开发者开源其预训练AI模型和训练代码。通过一套NVIDIA AI工具,开发者们可以自由扩展和自定义模型,从而提高其自动驾驶系统的稳健性与能力。

“AI自动驾驶汽车是软件定义的汽车,它必须基于大量数据集才能在全球范围行驶”,黄仁勋表示,向自动驾驶汽车开发者开源英伟达的深度神经网络,并为他们提供先进学习工具,使他们能够根据不同的数据集对这些网络进行优化。通过这一方式,正在实现跨企业、国家及地区的共享学习,并保护数据所有权和隐私,最终加快全球自动驾驶汽车的落地。

从技术迭代,到产品升级,从软件定义,到开放平台。在汽车变革时代,英伟达在垂直领域,正将GPU、深度专业知识、计算堆栈、算法和生态系统集于一体,不断扩大朋友圈。

编辑:郝秋慧

本文来源于亿欧,原创文章,作者:何奇。转载或合作请点击转载说明,违规转载法律必究。

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