Chłodzony cieczą superkomputer w samochodzie i sztuczna inteligencja. Oto przyszłość motoryzacji

Na targach CES już od dawna stałym bywalcem jest branża motoryzacyjna. Szczególnie jest to widocznedziś, gdy stoimy u progu rewolucji na tym gruncie - autonomiczne samochody nie są już przecież jedynie bohaterami filmów s-f. Na wczorajszej konferencji zobaczyliśmy chłodzony cieczą superkomputer od Nvidii, który ma być najbardziej zaawansowaną jednostką tego typu i wynieść sztuczną inteligencję w autach na zupełnie nowy poziom.

Zdaniem Nvidii obecne komputery nie są w stanie sprostać wymaganiom, jakie stawia branża motoryzacyjna. Autonomiczne auta potrzebują czegoś więcej. Na ubiegłorocznych targach CES firma prezentowała komputer pokładowy Drive CX, który został zaprojektowany z myślą o kontrolowaniu systemów multimedialnych i rozrywkowych w autach. Wczoraj zaprezentowane zostało jego rozwinięcie - Drive PX2. Jak zapewnia Nvidia, jest to pierwszy superkomputer, który będzie stosowany w motoryzacji.

I faktycznie parametry komputera zamkniętego w obudowie wielkości pudełka śniadaniowego robią wrażenie. Zastosowano tutaj dwunastordzeniowy CPU (prawdopodobnie oparty na 64-bitowej architekturze ARM), GPU wykorzystujący architekturę Pascal oraz chłodzenie cieczą, które ma zapewnić stabilną i wydajna pracę jednostki. Jak przystało na Nvidię, szczególną rolę odgrywa tutaj procesor graficzny - jak to określono na prezentacji koń pociągowy dla nowoczesnej sztucznej inteligencji. Jest on produkowany w litografii 16 nm FinFet, posiada 17 mld tranzystorów i oferuje moc obliczeniową 16 TFLOPS. Ma to być ekwiwalent odpowiadający wydajnością aż 150 Macbookom Pro. Po co w samochodzie taki komputer?

Czytaj dalej poniżej

AutoMate na Androida to idealna aplikacja dla kierowców Konrad Kozłowski

Elon Musk nie założył Tesli Maciej Sikorski

Nvidia jest przekonana, że tylko w taki sposób możliwe jest efektywne i odpowiednio szybkie przetwarzanie danych, jakie w trakcie jazdy gromadzi autonomiczne auto. Drive PX2 może przetwarzać obraz z 12 kamer i równocześnie zajmować się danymi z radaru, lidaru oraz czujników ultradźwiękowych. Wszystkie te informacje mają służyć sprawniejszemu działaniu sztucznej inteligencji, która w miarę upływu czasu ma się uczyć i tym samym zyskiwać na skuteczności. Proces uczenia (deep-learning) ma dzięki temu przebiegać od 20 do nawet 40 razy szybciej niż dotychczas.

Przy czym Drive PX2 jest zaledwie jednym z elementów całej platformy end-to-end, jaką chce zapewnić producentom Nvidia. Drugi stanowi platforma obliczeniowa w chmurze. Dane z każdego komputera pokładowego po przetworzeniu trafiają właśnie tutaj, gdzie są dalej analizowane, a następnie współdzielone przez wszystkie autonomiczne auta oparte na komputerach Nvidii. W ten sposób konstruowana jest cała sieć neuronowa, która stale uczy się reakcji na nowe bodźce. Producent w ramach testów swojego rozwiązania wprowadził do bazy 1,2 mln zdjęć. W rezultacie pozwoliło to stworzyć sieć będącą ekwiwalentem dla 37 prawdziwych neuronów, która jest w stanie wykonywać 40 mld operacji w danym momencie. Co jednak najważniejsze - przy każdej operacji sieć nabywa nowych umiejętności oraz wiedzy. Jeszcze w lipcu Nvidia Drivenet cechował się skutecznością na poziomie 38 proc. Dziś jest to już 88 proc., a sieć jest w stanie rozpoznać i przeanalizować aż 120 mln różnych obiektów.

Wśród pierwszych partnerów Nvidii pojawiają się takie marki jak Volvo i Ford. Będzie ich jednak przybywać, bo obecnie niemal każdy koncern motoryzacyjny rozwija technologię autonomicznych samochodów. Spekuluje się, że wejdą one do masowej produkcji już w 2020 roku. Natomiast w 2030 r. sprzedaż ma osiągnąć pułap 1 mln rocznie. Jest zatem o co walczyć.