Mobil pazarda çöküşe geçen Tegra, NVIDIA'nın otonom sürüşü için nasıl bir süngü haline geldi?
Lei Feng'in web sitesine göre: Siyah bir arka plan üzerinde yalnızca yeşil flüoresanslı "gözü" görebilirsiniz. Şimdi, Nvidia bu "gözü" arabaya doğru uzattı.
Nvidia'nın geçtiğimiz üç yılda CES'te Drive PX, Drive PX2'den Xavier'e kadar sunduğu bilgilere geri dönüp bakarsanız, Nvidia otonom sürüşü vurguluyor ve her yıl yeni ürünler ve ilerlemeler ile bu alana yatırım yapmaya devam ediyor.
Bu sonuçlar çoğu insana bir his veriyor: Otomotiv endüstrisinde varoluş duygusu olmayan Nvidia bu alana daha önce ne zaman girmişti?
Aslında, bu PC dönemi çip tedarikçisi uzun süredir otomobil üreticileriyle örtüşüyor.
2015 CES'te Nvidia CEO'su Huang Renxun bir ayrıntıdan bahsetti: Audi ve Nvidia 2005'ten beri birlikte çalışıyorlar. Huang Renxun'u en çok etkileyen şey, Audi o zamanlar Nvidia'yı bulduğunda, ikincisine "Gelecekteki otomobiller birçok bilgisayar teknolojisiyle donatılacak ve tekerlekler üzerinde süper bilgisayarlar olacak" demişti.
Bu, Nvidia'nın daha sonra otomotiv endüstrisine girmesi için bir tohum ekmiş olabilir.
Nvidia otomotiv alanına giriyor
Nvidia'nın Tegra yongası, temel bant desteğinin olmaması, kendi güç tüketimi kontrolü ve pazar yönelimi nedeniyle cep telefonu ve tablet pazarında başarısız oldu. Nvidia, 2011'de Icera ana bant işini satın almak için 367 milyon ABD doları harcadı. Piyasadaki zayıf tepki nedeniyle, Nvidia bu işi 2015'te paketlemek ve satmak zorunda kaldı.
Ancak otomotiv pazarında Nvidia, Tegra'yı büyük bir fark yaratmak için kullandı.
2005 yılında geliştirilen Tegra işlemci başlangıçta cep telefonlarına ve tabletlere uygulandı, ancak 2011'de Tegra'nın otomotiv alanındaki ana uygulamaları arasında bilgi-eğlence ve navigasyon sistemleri, çok işlevli gösterge panoları ve sürücü destek sistemleri yer aldı. üç yön.
2011 yılında Audi, yeni A8 otomobilinde Nvidia'nın 3D navigasyon sistemi ekran çipini benimsedi ve ikincisi bu çipi geliştirmek için tam 6 yıl harcadı.
Aynı yıl, Nvidia, BMW ile BMW'nin tüm otomobillerde tüm araç navigasyon ve bilgi-eğlence sistemlerinde Nvidia GPU'larla donatılacağı, canlı ve gerçekçi grafik efektleri sunmak için grafik işleme yeteneklerine güveneceği ve otomobil ekranının 1280x600 veya daha yüksek bir seviyeye ulaşacağı konusunda bir anlaşmaya vardı. Çözüm.
2013 yılında Tesla Model S'nin bilgi-eğlence sisteminin Nvidia'nın Tegra 3 işlemcisini çalıştırdığı keşfedildi.
"Araba seviyesini" anlayın
Daha sonraki bir röportajda, bir muhabir Nvidia'nın otomotiv iş birimi direktörü Danny Shapiro'ya şaşkınlıkla sordu: Bir oyun çipi üreticisi aniden otomotiv alanına nasıl girdi? Biliyorsunuz, dizüstü bilgisayarlar veya oyun konsolları için tasarlanmış Nvidia çipleri doğrudan arabalarda kullanılamaz.
Shapiro şu cevabı verdi: "" Araba seviyesinde "olmanın ne anlama geldiğini öğrenmemiz gerekiyor. NVIDIA ürünleri çalışma sırasında yeniden başlatılamıyor ve araçtaki zorlu çalışma ortamı ve güvenilirlik gereksinimlerini karşılayabilir."
"Otomotiv sınıfı, kalite için derecelendirilmiş bir terimdir. Genel olarak, araçlar için gereken çalışma sıcaklığı, genel tüketici ürünlerinin erişemeyeceği en az -30 derece ila 90 derece arasındadır. Aynı zamanda, EMC ve EMI için uluslararası tanım tüketici sınıfıdır. Ek olarak, araç seviyesi spesifikasyonunun 26262 performans gereksinimlerini de karşılaması gerekiyor. "Bir otomotiv mühendisi Leifeng.com'a" araç seviyesi "nin katı standartlarını açıkladı.
Audi ve Nvidia arasındaki işbirliğine aşina olan bir sektör içerisinden Leifeng.com'a verdiği demeçte, "O sırada Audi, istikrarlı ve verimli bir çoklu yürütme modülü kontrol çözümü bulmaya hevesliydi. O sırada şirket temelde istikrar arıyordu. Yalnızca Nvidia verimli bir Zamanlamada her iki tarafın ihtiyaçlarını karşılayan Tegra modülü. "
Shapiro, Nvidia'nın yaptığı şeyin otomotiv müşterileri için modüler bir çözüm geliştirmek olduğunu hatırlattı. Audi ve Tesla bu çözümü benimsedi. Bu hesaplamalı görüntü modülü (VCM) programlanabilir bir araba bilgisayarıdır.
Nvidia'nın Tesla ile işbirliği 2009'da başladı. O zamanlar Tesla Model S'nin 17 inçlik merkezi dokunmatik ekranı ve dijital gösterge paneli Tegra ile donatılmıştı. O zamanlar, Volkswagen'in Almanya'daki bir yan kuruluşu olan Audi, NVIDIA Tegra işlemcilerini de kullanan yeni bir navigasyon sistemi sunuyordu.
Audi ile Nvidia arasındaki işbirliğinin ilk günlerinde, bir Audi yöneticisi Nvidia mühendislerini Almanya'daki Audi fabrikasına davet etti.
Audi Connected Car Technology'nin kıdemli sistem mimarı Matthias Halliger şunları hatırladı: "Nvidia mühendislerine" Siz sadece bir parça üretiyorsunuz ve burada 10.000 parçayı bir arabaya monte etmemiz gerekiyor. Bir bileşen hasar görse bile, biz Sorunlarla karşılaşacak. "
Sorunun ciddiyetini göstermek için Audi personeli, boya kusurları nedeniyle reddedilen lüks bir otomobil olduğuna dikkat çekti. Nvidia'nın otomobil üreticilerinin ihtiyaçlarını anlamasına, otomobil üreticilerinin ne istediğini anlamasına ve otomobil endüstrisinin kültürünü kabul etmesine yardımcı olmak için Audi'nin niyeti açıktır.
Nvidia da bu sorunun farkındadır. Nvidia'nın otomotiv bölümünün genel müdürü Rob Csongor, Nvidia'nın müşterileri desteklemek için çok sayıda yazılım mühendisini Audi'nin Almanya'daki merkezine ve Tesla'nın Kaliforniya'daki genel merkezine gönderdiğini belirtti.
Csongor, Nvidia'nın basitçe ikinci kademe tedarikçi olarak sınıflandırılamayacağına inanıyor, çünkü Nvidia'nın yazılım hata ayıklaması gibi önemli şeyler için doğrudan ve yakın işbirliği için otomobil üreticilerine girmesi gerekiyor. Nvidia, otomobil üreticileriyle bu bağlantıyı ilk günlerde kurdu ve gelecekte otomotiv alanına hızlı girişinin temelini attı.
Temel olarak, 2005'ten 2015'e kadar, Nvidia'nın otomotiv endüstrisi tarafından bir bileşen tedarikçisi olarak kabul edilmesi ve işini tüketici elektroniğinden otomotiv bileşenlerine genişletmesi 10 yıl sürdü.
Shapiro, Temmuz 2016'da Nvidia'nın resmi blogunda, Nvidia'nın otomotiv sınıfı zorlu testleri nasıl geçtiğinin etkisine dair bir makale yazdı. Yine de, Nvidia'nın araba tasarım döngüsünü, otomobil üreticilerinin ve tedarikçilerinin çalışma şeklini anlamak gibi çok şey öğrenmesi gerekiyor. Normal otomobil üretim döngüsü 5 yıl veya daha fazlasına ulaşırken, birçok tüketici ürününün sadece 1 yılı vardır.
Buna ek olarak, NVIDIA'nın bellek ve güç modülleri gibi temel bileşenlerin daha uzun bir kullanım ömrü boyunca ihtiyaç duyulduğunda yükseltilebilmesini sağlamak için kendi tedarikçileriyle çalışması gerekir.
Otomotiv çip pazarı
Nvidia Asya Ar-Ge merkezi 2011 yılında Tianjin'e yerleştiğinde, Nvidia Otomotiv Bölümü Direktörü Danny Shapiro Çin'e geldi ve o sırada Nvidia'nın otomotiv alanına girmesinin avantajlarını açıkladı:
Geleneksel araç içi bilgi sistemi entegratörleri ile karşılaştırıldığında, Nvidia yüksek performanslı grafik teknolojisinde zengin deneyime sahiptir.Sadece bu teknolojilerin boyutunu ve enerji tasarrufunu azaltarak mükemmel bir multimedya deneyimi sağlayabilir. Başka bir deyişle, Nvidia'nın otomotiv endüstrisine girmedeki avantajı, grafik işleme ve hesaplama performansında yatıyor.
Ancak geleneksel otomotiv yongası pazarında Nvidia hala küçük bir üretici. Freescale, STMicroelectronics, Infineon, Texas Instruments, Renesas Electronics, NXP, Fujitsu, Bosch, Xilinx ve diğer birçok büyük üretici gibi bazı deneyimli oyuncular, otomotiv yarı iletken pazarında hala sıkı bir şekilde yer almaktadır. Girmek için çok az fırsat var.
NXP ve Renesas Electronics, otomotiv çipleri alanında en büyük iki tedarikçidir.Şu anda piyasadaki yüz milyonlarca otomobil, bu iki şirketin tedarik ettiği çip ürünleriyle donatılmıştır.
Nvidianın mevcut pazar payı yüksek olmasa da, bazı otomotiv mühendisleri Nvidia'nın "sektörde çok özel bir varlık" olduğuna inanıyor.
Lei Feng.com'a, geleneksel otomobil çipi üreticilerinin önceki ihtiyaçlara göre çipler tasarladığını söyledi. Nvidia, otomobil şirketlerine sınır ötesi bir entegrasyon etkisi elde etmek için özel bir bilgi işlem ve görüntü işleme yetenekleri sağlamak için sektördeki diğer birikimleri kullanıyor.
"Otomobil şirketleri diğer endüstrilerden öğrenmeyi ve olgun teknolojileri entegre etmeyi seçiyor. Düşük performans gereksinimleri durumunda, Nvidia yalnızca belirli yüksek kaliteli arabaları geliştirip piyasaya sürebilir. Az miktardan dolayı herkes bilmiyor." Dedi.
Yerli bağımsız bir markadan bir otomotiv mühendisi de benzer görüşler dile getirdi. Leifeng.com'a NVIDIA'nın güçlü olduğunu ancak henüz büyük ölçekli tanıtımlar için uygun olmadığını söyledi. "(Araba şirketlerinin) çok pahalı ve performansta fazlalık olan Nvidia'nın (yongaları) kullandığını nadiren duydum."
Mevcut ana akım otomotiv yongalarının hala büyük ölçüde istikrarlı olduğunu söyledi. Çünkü pazarınızın bel kemiği, sadece yanlış gitmeyecek bir otomobildir. Her bir OEM'in ana karı hala düşük kaliteli modellere bağlıdır.
Bu nedenle ilk günlerde Nvidia'nın otomobillerdeki uygulamaları lüks modellere yönelmişti.
2011 yılında NVIDIA'nın otomotiv çipi işi yalnızca 23 milyon ABD doları tutarında satış gerçekleştirdi. 2016 itibariyle, geliri 320 milyon ABD dolarına ulaştı. Nvidia, çiplerinin 2020 yılına kadar 32 milyon arabada kullanılacağını tahmin ediyor. Shapiro, "Ürünlerimiz halihazırda 10 milyondan fazla arabanın içine yerleştirilmiştir." Dedi.
"Otomotiv sektöründe büyümek için hâlâ çok yer var çünkü küresel otomobil üreticileri her yıl 90 milyon araba satıyor." Shapiro, Teslanın geniş dokunmatik ekranı, Audinin kumandası, navigatörü ve sanal kokpitinin hepsi olduğunu söyledi. Nvidia çipleri tarafından sürülür.
Nvidia yöneticileri, 2014 kazanç çağrısında, otomobillerin mobil işinin en hızlı büyüyen alanı olduğunu ve gelecekte de bu gelişme eğilimini sürdürmeye devam edeceğini belirtti.
Shapiro o yılın Mart ayındaki yıllık toplantısında geleceğin arabasının bir resmini çizdi: her araba sonunda bir süper bilgisayar olacak.
Otonom sürüşe girin
Nvidia sadece sığ grafik işleme yetenekleri sağlamaktan memnun değil, hırsı daha potansiyel otonom sürüşte yatıyor. Otonom sürüşü gerçekleştiren arabaların çevredeki ortamı tanıması, büyük veri analizi ve güçlü bilgi işlem yetenekleri gerektirmesi gerekir.
Otonom sürüş teknolojisi açısından otomobiller, kameralar ve radarlar gibi sensörler aracılığıyla görüntü verilerini toplar, bu bilgileri derin öğrenme yoluyla işler ve analiz eder ve son olarak, aracı kontrol etmek ve otonom sürüşü gerçekleştirmek için talimatlar yayınlar.
Bu süreçte, derin öğrenme için gereken paralel hesaplama yetenekleri oldukça önemlidir Nvidianın GPU'su bu konuda doğal bir avantaja sahiptir: oldukça paralel, büyük ölçekli bir mimari derin öğrenmenin ihtiyaçlarını iyi karşılayabilir.
Son yıllarda Nvidia, saniyede trilyonlarca kayan nokta işlemiyle verileri işleyebilen Drive PX, Drive PX2'den Xavier'e kadar kendi kendini süren araç bilgi işlem platformlarını arka arkaya piyasaya sürdü.
Buna karşılık, 2000 yılında, saniyede 1 trilyon kayan nokta işleminin aynı uygulaması 10.000 işlemci gerektiriyordu.Bu devasa bilgi işlem sistemi, yüksek hassasiyetli sürüşün güvenilirliğini açıkça etkileyecekti.
Bir otomotiv mühendisi Leifeng.com'a, otonom sürüşün aynı anda birden fazla sensörden gelen gerçek zamanlı sinyalleri işlemesi gerektiğini ve daha verimli veri işlemleri ve sinyal işleme yetenekleri gerektirdiğini söyledi. Bu şüphesiz Nvidia için doğal bir avantajdır. Yüksek hassasiyetli haritaların görüntüleme uygulamasıyla birleştiğinde, mevcut ana akım araba sınıfı IC'lerin performansının yetersiz olduğu görülmektedir.
"Bence otonom sürüşün zayıflığı, aracın yeteneklerinin platform arayüzü ve ağ veri erişimiyle, yani donanım kenetlenmesiyle sınırlıdır. Arabalarda ağ sunucusu gibi süper donanım olamaz." Dedi. Ve bu tam olarak NVIDIA'nın avantajıdır.
Bu yılki GTC'de Toyota, NVIDIA'nın Drive PX platformu tarafından emilen dördüncü otomobil fabrikası oldu.Diğer üç üretici ise Audi, Daimler ve Volkswagen Group'tur. Bunlar arasında, Volkswagen Grubu ve Toyota Motor, geçmişte otomobil satışlarında sürekli olarak dünyanın ilk iki arasında yer aldı (bu yılın ilk çeyreğinde Renault-Nissan ittifakının önüne geçti).
Gelecekte, dünyanın en iyi 10 otomobil üreticisinin çoğu Nvidia'nın bilgi işlem platformunu kullanırsa, Nvidia'nın "işi" hayal gücü için daha fazla alana sahip olacak.
Geçtiğimiz yıl, otonom sürüş teknolojisinin yükselişiyle birlikte, akıllı arabaların bilgi işlem ve veri işleme yeteneklerine olan talep hızla artmıştır. Büyük miktarda verinin işleme ve hesaplama yetenekleri, NVIDIA, Intel ve Qualcomm gibi şirketlerin üstünlük sağladığı alanlardır.
Bu nedenle, sektördeki bazı insanlar bunun tüketici çip şirketlerinin otomotiv çip pazarına girmesi için bir fırsat sağladığına inanıyor:
Geleneksel otomotiv yarı iletken şirketleriyle karşılaştırıldığında, Nvidianın gerçek avantajı yonga tasarım yetenekleri değil, derin sinir ağları, bulut bilişim ve vizyon gibi teknolojilerin otomotiv yongalarına girmesidir.
IDC tahminlerine göre 2015 ve 2020 yılları arasında otomotiv yongalarının ortalama yıllık büyüme oranı% 7,7'ye ulaşacak. Günümüzde tüketici elektroniği endüstrisinin çıkış noktası, otonom araçlara, yapay zekaya ve sanal gerçekliğe yöneliyor. Nvidia zaten bu yeni sınırda durdu.
