"Nükleer bombanın lideri" 3 milyar dolarlık bir çip yayınladı ve eski şoför gelecekte onun tarafından elenebilir.
Avuç içi boyutu dünyada tek ... Ar-Ge yatırımı 3 milyar ABD dolarını aşıyor ve 21 milyar transistör entegre ...
Elektrikli araçların yapısı basit olsa da, otonom sürüşü gerçekleştirmek için basit elektrikli araçların bile gelişmiş bir "beyin" e ihtiyacı vardır.
Yukarıda gösterilen çip, NVIDIA'nın kurucusu ve CEO'su Huang Renxun tarafından bu sabah erken saatlerde GTC konferansının açılış konuşmasında yayınlanan hızlandırılmış bir işlemcidir. Öngörülebilir gelecekte, bu güçlü işlemci sürücüsüz arabaları eğitmek için kullanılacak.
8 günlük hesaplama miktarı 8 saate düşürüldü Korkuyor musunuz?
Huang Chang, iki saatlik konuşma sırasında yapay zeka ve sanal gerçeklikle ilgili bir dizi teknoloji ve üründen bahsetti.Araba hayranlarının en çok dikkat etmesi gereken donanım, az önce bahsettiğimiz hızlandırılmış işlemci TESLA V100 ve TESLA tabanlı. V100 tarafından üretilen süper bilgisayar DGX-1.
TESLA V100
Lao Huang ve Tesla CEO'su Elon Musk iyi arkadaşlar olsa da, bu hızlandırılmış işlemcinin Tesla ile doğrudan bir ilgisi yok.
V100 ile ilgili ayrıntılara girmeden önce, öncelikle Nvidia'nın en yeni GPU mimarisi-Volta'yı bilmeliyiz. Volta'nın performansı, önceki nesil Pascal NVIDIA mimarisinden 5 kat, iki yıl önce piyasaya sürülen Maxwell mimarisinden 15 kat daha yüksek.
TESLA V100 tarafından kullanılan GPU, Volta mimarisinin ilk ürünü olan GV100'dür. Bu avuç içi büyüklüğündeki çip, 7.000'den fazla Nvidia mühendisi tarafından 3 yıldan fazla araştırma ve geliştirmeyi yoğunlaştırdı ve 3 milyar ABD doları yatırım yaptı. TESLA V100, 21 milyar transistörü, 5120 CUBA çekirdeğini, çift hassasiyetli kayan noktalı aritmetik performansı 7,5 TFLOP / sn ve bellek bant genişliğini 900 GB / sn entegre eder.
Verileri anlamamanız önemli değil, sadece arabanızı kendi kendine hareket ettirecek kadar hızlı olduğunu bilin.
Yeni sürüm DGX-1
GPU yükseltildi ve AI araştırması için kullanılan süper bilgisayarların elbette yükseltilmesi gerekiyor.
Güncellenmiş DGX-1, sekiz TESLA V100 ile donatılmıştır. Başlangıçta TITAN X grafik kartı DGX-1'de tamamlanması 8 gün süren hesaplamalar 8 saatte tamamlanabilir. DGX-1149.000 ABD Doları olarak fiyatlandırılıyor ve seri üretim ve sevkiyat bu yılın üçüncü çeyreğinde başlayacak.
(Resim: Scoopnest)
DGX-1'e ek olarak Nvidia, sırasıyla küçük yapay zeka girişimlerini ve bulut bilişimini hedefleyen TESLA V100 ile donatılmış DGX Station ve HGX-1 süper bilgisayarlarını da piyasaya sürdü.
Bu, sürücüsüz arabalar için en iyi "koç" olabilir
TESLA V100'ün piyasaya sürülmesinden sonra NVIDIA, otonom sürüş alanında TESLA serisi GPU'lar, DGX süper bilgisayarlar ve DRIVE PX otonom sürüş bilgi işlem platformları tarafından yönetilen bir ürün grubu oluşturdu. Bu ürünler, yaşlı sürücülerin seyahat şeklini nasıl etkileyecek?
ADAS'ın gelişmiş sürüş destek sistemlerinden farklı olarak, otonom araçların son derece bağımsız bir yargı yeteneğine sahip olması gerekir.Kameralar, lidarlar ve ultrasonik radarlar gibi tüm sensörler aracılığıyla, çevrelerindeki yayalara ve çevredeki yayalara ilişkin eksiksiz bir anlayış oluşturabilirler. , Araçlar, trafik işaretleri nasıl sürüleceğini belirlemek için.
(Resim: venngage)
Tüm bunları kendi kendine giden arabalarla başarmak için anahtar nokta yüksek hassasiyetli haritalar ve aracın sürüş sırasında meydana gelen tüm koşullara daha doğal bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olmak için bir dizi yapay zeka algoritmasına ihtiyaç var.
Tıpkı antropolojik sürüş gibi, kendi kendine giden arabaların da bir dizi sürüş mantığını (algoritmaları) öğretmek için bir "koça" ihtiyacı vardır ve bu DGX-1'in rolüdür. TESLA V100'ün anlamı, DGX-1'in hesaplama çekirdeği olarak hareket etmektir. V100'ün güçlü bilgi işlem gücünün desteğiyle, OEM'ler veya Tier 1 Tier 1 tedarikçiler, derin nöron ağlarını eğitmek için DGX-1'i kullanabilir ve mevcut yüksek hassasiyetli haritaları ve otonom sürüş prototiplerinin sürüş kayıtları gibi büyük miktarda veriyi sürekli olarak ayarlamak için kullanabilir. Okul daha iyi bir otomatik sürüş algoritması.
DGX-1 otonom araçların "eğitmeni" ise, DRIVE PX bilgi işlem platformu, sürücü ehliyetini alan "sürücüdür".
(Nvidia sürücüsüz arabası BB8, resim: Ars Technica)
2016'da CES sırasında Nvidia, Huang Renxun'un "dünyanın ilk araç içi yapay zeka süper bilgisayarı" olarak adlandırdığı DRIVE PX 2'yi piyasaya sürdü. 2 CPU ve 2 GPU'dan oluşan bu bilgi işlem platformu, performans açısından 150 MacBook Pro'ya eşdeğerdir.Otonom araçlar için gerekli görüntü analizi görevlerini tamamlamak için DGX-1 tarafından eğitilen sinir ağı modelini çalıştırabilir.
Bununla birlikte, DRIVE PX 2'nin işlevi sadece insan sürüşünün yerini almak kadar basit değildir.
Daha önce de belirtildiği gibi, yüksek hassasiyetli haritalar, yoldaki otonom araçların anahtarıdır.Hiçbir otomobil üreticisi veya araştırma şirketi, dünyanın dört bir yanındaki bu kadar çok yol için bağımsız olarak yüksek hassasiyetli haritalar çizemez. Doğruluk haritaları ölçeği daha hızlı oluşturur.
DRIVE PX 2, aracı etkili bir yüksek hassasiyetli harita toplayıcıya dönüştürebilir. Nvidia, DRIVE PX 2'de sürücüsüz otomobiller için uçtan uca bir haritalama sistemi sağlayarak, başlangıçta arabadan bağımsız olarak yapılması gereken haritalama işini araca aktarır. Ek olarak, DRIVE PX 2'nin bir ağ oluşturma işlevi olduğundan, teorik olarak araç tarafından toplanan haritaları üreticiye geri göndererek daha büyük ölçekli, yüksek hassasiyetli bir harita ağını entegre etmek mümkündür.
Bir "sürücü kursu" var ve sürücüler kendi başlarına yola çıkma yeteneğine sahipler. Kendi kendine giden arabaların artık ihtiyaç duyduğu şey, gerçek yollarda algoritmaları optimize etmeye ve yeterli harita verisi toplamaya devam etmektir.
(Delphi sürücüsüz arabanın merkezi kontrolünde görüntülenen gerçek zamanlı harita bilgileri)
Şu anda NVIDIA, otonom araçlar ve ilgili teknolojileri ortaklaşa geliştirmek için Bosch, ZF, Baidu, Audi, Tesla, Volvo ve Mercedes-Benz ile işbirliğine dayalı ilişkiler kurmuştur. NVIDIA bugünkü GTC konferansında Toyota'yı kazandığını ve önümüzdeki birkaç yıl içinde piyasaya sürülen sürücüsüz araçlarda DRIVE PX'i kullanacağını duyurdu.
Geçen ay Şangay'da deneyimlediğimiz Delphi sürücüsüz otomobili Lenovo, güçlü çipler, derin öğrenme, yüksek hassasiyetli haritalar ve diğer teknolojilerin yardımıyla, otonom sürüşün geliştirilmesi için yeterli zaman verildiği sürece eski insan sürücülerin eninde sonunda değiştirileceğini düşünebiliriz. .
Kendi kendine giden arabaların seri üretimi muhtemelen düşündüğümüzden daha hızlı olacak.
Başlığın resmi: ZDNET
