অটোপাইলটের উন্নয়নে এনভিআইডিএ: এটি কত মাইল ভ্রমণ করেছে তা গুরুত্বপূর্ণ নয়, তবে তাদের গুণমান

অনুষ্ঠানে RBC ক্যাপিটাল মার্কেটস NVIDIA অটোমোটিভ সিস্টেম সেগমেন্টের বিকাশের জন্য দায়ী ড্যানি শাপিরোকে অর্পণ করেছে এবং তার উপস্থাপনার সময় তিনি ড্রাইভ সিম প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে "রোবোটিক গাড়ি" এর পরীক্ষার সিমুলেশন সম্পর্কিত একটি আকর্ষণীয় ধারণা মেনে চলেন। পরবর্তী, আমাদের আপনাকে মনে করিয়ে দেওয়া যাক, আপনাকে আলো, দৃশ্যমানতা এবং ট্র্যাফিক তীব্রতার বিভিন্ন পরিস্থিতিতে সক্রিয় ড্রাইভার সহায়তা সিস্টেম সহ একটি গাড়ির ভার্চুয়াল পরিবেশ পরীক্ষায় অনুকরণ করতে দেয়। NVIDIA প্রতিনিধিরা নিশ্চিত যে সিমুলেটর ব্যবহার নিরাপদ স্বয়ংক্রিয় যানবাহন নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার বিকাশকে উল্লেখযোগ্যভাবে ত্বরান্বিত করতে পারে।

এই প্রক্রিয়ায় যা গুরুত্বপূর্ণ তা হল প্রোটোটাইপ ভ্রমণের মাইলের সংখ্যা নয়, শাপিরো ব্যাখ্যা করেছেন, কিন্তু মাইলের গুণমান। এই প্রেক্ষাপটে, আমরা সেই অবস্থার ঘনত্ব বলতে চাই যা আমাদেরকে জটিল পরিস্থিতিতে নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার আচরণ নির্ধারণ করতে দেয়। যখন অটোমেকাররা পাবলিক রাস্তায় প্রচলিত প্রোটোটাইপগুলি পরীক্ষা করে, তখন তারা দীর্ঘ সময়ের জন্য জটিল পরিস্থিতির সম্মুখীন নাও হতে পারে, তাই শেখার ধীরে ধীরে ঘটে। উপরন্তু, কিছু নির্দিষ্ট আবহাওয়া সংক্রান্ত অবস্থার অনুসন্ধানের জন্য, প্রত্যন্ত অঞ্চলে পরীক্ষকদের পাঠানো প্রয়োজন, যেখানে কেউ অ্যালগরিদমগুলি পরীক্ষা করার জন্য প্রয়োজনীয় কারণগুলির অবিচ্ছিন্ন উপস্থিতির গ্যারান্টি দিতে পারে না: বৃষ্টি বা তুষার বন্ধ হবে, কুয়াশা পরিষ্কার হবে, এবং পরীক্ষা বন্ধ করতে হবে। সিমুলেটর আপনাকে ভার্চুয়াল পরিবেশে এই সমস্ত কাজ করার অনুমতি দেয়।

NVIDIA কোনোভাবেই ভার্চুয়াল পরীক্ষা দিয়ে বাস্তব পরীক্ষা প্রতিস্থাপন করতে যাচ্ছে না; তাদের একে অপরের পরিপূরক হওয়া উচিত। এই কারণেই সংস্থাটি সিমুলেশনের জন্য একই সেট সরঞ্জাম ব্যবহার করে যা "রোবোটিক গাড়ি" এর আসল প্রোটোটাইপগুলিতে ইনস্টল করা হয়; এটি কেবলমাত্র তাদের সেন্সর এবং ক্যামেরাগুলি আসল ডেটা পায় না, তবে সিমুলেটেডগুলি।

টেসলা অংশীদার রয়ে গেছে NVIDIA, কিন্তু দ্বন্দ্বও আছে

টেসলার সাথে সম্পর্কের ক্ষেত্রে, মিঃ শাপিরো জোর দিয়েছিলেন যে এটি NVIDIA-এর ক্লায়েন্ট এবং অংশীদার হিসাবে রয়ে গেছে, কারণ এটি একই নামের সার্ভারের উপাদানগুলি ব্যবহার করে চলেছে। একই সময়ে, এনভিআইডিএ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে ত্বরান্বিত করার জন্য তাদের নিজস্ব প্রসেসরের কার্যকারিতা সম্পর্কিত টেসলার বেশ কয়েকটি বিবৃতি নিয়ে বিতর্ক চালিয়ে যাচ্ছে। টেসলার প্রতিনিধিরা, শাপিরোর মতে, ভুল তুলনা পদ্ধতি অবলম্বন করে NVIDIA ডেটা বিকৃত করে।

একটি NVIDIA প্রতিনিধির মতে, টেসলা অন-বোর্ড কম্পিউটার, একটি নতুন মালিকানাধীন প্রসেসরের উপর ভিত্তি করে, প্রতি সেকেন্ডে 144 ট্রিলিয়ন অপারেশনের কর্মক্ষমতা প্রদান করে এবং NVIDIA ড্রাইভ AGX প্ল্যাটফর্ম তার সর্বোচ্চ কনফিগারেশনে প্রতি সেকেন্ডে কমপক্ষে 320 ট্রিলিয়ন অপারেশনের কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করে।

NVIDIA তাদের প্রসেসরের শক্তি দক্ষতার বিষয়ে টেসলার বিবৃতিকেও বিতর্কিত করে। শাপিরোর মতে, সমস্ত বাজারের খেলোয়াড়, পদার্থবিজ্ঞানের একই আইনের অধীন, এবং এটি হতে পারে না যে টেসলা হঠাৎ একটি প্রসেসর গ্রহণ এবং বিকাশ করেছে যা গতি এবং শক্তি খরচের ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্যভাবে আরও দক্ষ হবে।

"রোবোটিক গাড়ি" এর ভূমিকা: তাড়াহুড়ো করার দরকার নেই

ডেনি শাপিরো সমগ্র শিল্পের জন্য একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ স্বীকৃতি তৈরি করেছেন। তিনি বলেছিলেন যে স্বয়ংক্রিয় যানবাহন নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার বিকাশের প্রথম দিকে, বাজারের অংশগ্রহণকারীরা সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলি সর্বজনীন রাস্তায় পৌঁছানোর সময় সম্পর্কে অনেক উচ্চাভিলাষী বিবৃতি দিয়েছিল। NVIDIA নিজেও অতীতে এর জন্য দোষী ছিল, কিন্তু আমরা সমস্যাটির অধ্যয়নের গভীরে অনুসন্ধান করার সাথে সাথে এটি পরিষ্কার হয়ে গেছে যে এই ধরনের সিস্টেম তৈরি করতে প্রাথমিকভাবে যা মনে হয়েছিল তার চেয়ে অনেক বেশি সময় লাগবে। NVIDIA পরিবহন ব্যবস্থাপনার স্বয়ংক্রিয়করণের সাথে জড়িত অন্যান্য কোম্পানির মতো বাজারে "অশোধিত" এবং অনিরাপদ কিছু আনতে চায় না।

যাইহোক, শাপিরো জোর দিয়েছিলেন যে NVIDIA নিজেই "রোবোটিক গাড়ি" প্রকাশ করতে যাচ্ছে না। হ্যাঁ, এটির বেশ কয়েকটি প্রোটোটাইপ রয়েছে যা গ্রহের বিভিন্ন অঞ্চলে পাবলিক রাস্তায় ভ্রমণ করে, তবে এই মেশিনগুলি শুধুমাত্র অনুশীলনে অ্যালগরিদম পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। Toyota, বিশ্বের বৃহত্তম অটোমেকারদের মধ্যে একটি, NVIDIA-এর সাথে সহযোগিতা শুরু করেছে, এবং এটি কেবল অন-বোর্ড যানবাহন সিস্টেমের জন্য উপাদানগুলিই নয়, সার্ভার সিস্টেমগুলিও ক্রয় করবে৷ সাধারণভাবে, শাপিরো বিশ্বাস করে যে ভবিষ্যতে যানবাহন নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার জন্য সার্ভারের উপাদানগুলির বিক্রয় এই অঞ্চলে NVIDIA-এর রাজস্বের প্রধান উত্স হয়ে উঠবে। চূড়ান্ত অন-বোর্ড ডিভাইসগুলির জন্য উপাদান বিক্রি করার তুলনায় এখানে অন্তত লাভের মার্জিন বেশি।

সঙ্গে প্রতিযোগিতা সম্পর্কে ইন্টেল এবং অধিগ্রহণের প্রয়োজন

ইন্টেল কর্পোরেশন, একটি গাড়ী "অটোপাইলট" এর জন্য উপাদান তৈরিতে অংশ নেওয়ার জন্য, কিছু সময় আগে ইস্রায়েলি কোম্পানি মোবাইলিয়ে অধিগ্রহণ করেছিল, যা প্রথমে তার উপাদানগুলির সাথে টেসলা বৈদ্যুতিক যানবাহন সরবরাহ করেছিল। অংশীদাররা যখন বিচ্ছিন্ন হয়ে যায়, তখন ইসরায়েলি বিকাশকারীরা ইন্টেলের উইংয়ের নীচে আশ্রয় পায়। NVIDIA স্বয়ংচালিত সেক্টরে ইন্টেলের প্রতিযোগিতামূলক সম্ভাবনাকে নিম্নরূপ মূল্যায়ন করে: পরবর্তী কোম্পানির অনেকগুলি আলাদা উপাদান রয়েছে (Mobileye ক্যামেরা, Xeon সার্ভার প্রসেসর, Nervana নিউরাল নেটওয়ার্ক এক্সিলারেটর, Altera প্রোগ্রামেবল ম্যাট্রিক্স এবং এমনকি একটি প্রস্তাবিত বিচ্ছিন্ন গ্রাফিক্স প্রসেসর), কিন্তু NVIDIA নিজেই পাল্টা দিতে পারে। এই সমস্ত উল্লম্বভাবে সমন্বিত খোলা বাস্তুতন্ত্র।

যখন ডেনি শাপিরোকে জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল যে তিনি অটোপাইলট সিস্টেমের জন্য সেন্সরগুলির কোনও বিকাশকারীকে (উদাহরণস্বরূপ, একই লিডার) অর্জনের বিষয়ে বিবেচনা করছেন কিনা, তিনি আপত্তি করেছিলেন যে এই ধরনের চুক্তি অন্য সমস্ত অপটিক্যাল রাডার বিকাশকারীদের সাথে ন্যায্য মিথস্ক্রিয়াকে জটিল করবে। এই কারণে, NVIDIA তাদের সবার সাথে সমান সম্পর্ক বজায় রাখতে পছন্দ করে এবং নিজের, আরও বন্ধ ইকোসিস্টেম গঠনের জন্য কাউকে কিনবে না।

অটোপাইলট বিকল্পগুলির দাম সম্পর্কে: কয়েকশ থেকে কয়েক হাজার ডলার

RBC ক্যাপিটাল মার্কেটস কনফারেন্সে একজন NVIDIA প্রতিনিধি কোম্পানির নির্বাহী পরিচালক দ্বারা পূর্বে কণ্ঠ দেওয়া থিসিসের পুনরাবৃত্তি করেছিলেন। সিস্টেমের স্বায়ত্তশাসনের স্তরের উপর নির্ভর করে অটোপাইলট গাড়ির খরচে কয়েকশ থেকে কয়েক হাজার ডলার যোগ করবে। দামের পার্থক্য শুধুমাত্র উপাদানগুলির বিভিন্ন সেট দ্বারা নির্ধারিত হবে না, যেহেতু আরও "স্বাধীন" গাড়িগুলির জন্য আরও সেন্সর প্রয়োজন হবে, তবে অ্যালগরিদমের জটিলতা দ্বারাও। NVIDIA আমাদের মনে করিয়ে দেয় যে এটি এখন হার্ডওয়্যারের পরিবর্তে তার সফ্টওয়্যার বিকাশকে অগ্রাধিকার দিচ্ছে, এবং সেইজন্য আরও জটিল যান পরিচালনার জন্য উচ্চতর সফ্টওয়্যার খরচের প্রয়োজন হবে।

কিন্তু "স্বয়ংক্রিয়" বিকল্পগুলির খরচ গাড়ির আকারের উপর নির্ভর করবে না, যেহেতু ট্রাক এবং কমপ্যাক্ট গাড়ি উভয়েরই একক সেট উপাদানের প্রয়োজন হবে। সম্ভবত তাদের সেন্সর এবং ক্যামেরা ভিন্নভাবে স্থাপন করা হবে, কিন্তু এটি খরচের উপর একটি নিষ্পত্তিমূলক প্রভাব ফেলবে না। যাইহোক, NVIDIA নিশ্চিত যে দীর্ঘ দূরত্বের কার্গো পরিবহন সেই ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি হয়ে উঠবে যেখানে পরিবহন ব্যবস্থাপনার স্বয়ংক্রিয়তা প্রথমে প্রয়োগ করা হবে। শেষ পর্যন্ত, এটি লজিস্টিক কোম্পানি এবং তাদের ক্লায়েন্টদের স্বার্থে, কারণ এটি সমস্ত পণ্য সরবরাহের পরিবহন খরচ কমিয়ে দেবে।

উত্স: 3dnews.ru