NVIDIA zur Entwicklung des Autopiloten: Es kommt nicht auf die Anzahl der zurückgelegten Kilometer an, sondern auf deren Qualität

Zur Veranstaltung RBC Capital Markets NVIDIA delegierte Danny Shapiro, der für die Entwicklung des Segments Automobilsysteme verantwortlich ist, und hielt während seiner Präsentation an einer interessanten Idee im Zusammenhang mit der Simulation von Tests von „Roboterautos“ mithilfe der DRIVE Sim-Plattform fest. Letzteres ermöglicht Ihnen, wir erinnern Sie daran, in einer virtuellen Umgebung Tests eines Autos mit aktiven Fahrerassistenzsystemen unter verschiedenen Licht-, Sicht- und Verkehrsintensitätsbedingungen zu simulieren. Vertreter von NVIDIA sind davon überzeugt, dass der Einsatz des Simulators die Entwicklung sicherer automatischer Fahrzeugsteuerungssysteme erheblich beschleunigen kann.

Dabei kommt es nicht auf die Anzahl der Kilometer an, die der Prototyp zurücklegt, erklärt Shapiro, sondern auf die Qualität der Kilometer. In diesem Zusammenhang meinen wir die Konzentration derjenigen Bedingungen, die es uns ermöglichen, das Verhalten des Steuerungssystems in kritischen Situationen zu bestimmen. Wenn Automobilhersteller herkömmliche Prototypen auf öffentlichen Straßen testen, kann es sein, dass kritische Situationen über einen längeren Zeitraum hinweg ausbleiben, sodass das Lernen langsam vonstatten geht. Um nach bestimmten meteorologischen Bedingungen zu suchen, ist es außerdem notwendig, Tester in entlegene Gebiete zu schicken, wo niemand das ständige Vorhandensein der zum Testen der Algorithmen erforderlichen Faktoren garantieren kann: Der Regen oder Schnee hört auf, der Nebel lichtet sich, und die Tests müssen gestoppt werden. Mit dem Simulator können Sie all dies in einer virtuellen Umgebung erarbeiten.

NVIDIA wird reale Tests keinesfalls durch virtuelle ersetzen, sie sollten sich gegenseitig ergänzen. Aus diesem Grund verwendet das Unternehmen für die Simulation dieselben Geräte, die auch in realen Prototypen von „Roboterautos“ verbaut sind; nur dass ihre Sensoren und Kameras keine echten, sondern simulierte Daten empfangen.

Tesla bleibt Partner NVIDIA, aber es gibt auch Widersprüche

In Bezug auf die Beziehungen zu Tesla betonte Herr Shapiro, dass das Unternehmen weiterhin Kunde und Partner von NVIDIA sei, da es weiterhin die gleichnamigen Serverkomponenten verwende. Gleichzeitig bestreitet NVIDIA weiterhin eine Reihe von Teslas Aussagen zur Leistung des eigenen Prozessors zur Beschleunigung neuronaler Netze. Laut Shapiro verzerren Tesla-Vertreter NVIDIA-Daten, indem sie auf falsche Vergleichsmethoden zurückgreifen.

Laut einem NVIDIA-Vertreter bietet der Tesla-Bordcomputer, der auf einem neuen proprietären Prozessor basiert, eine Leistung von 144 Billionen Operationen pro Sekunde, und die NVIDIA DRIVE AGX-Plattform in ihrer maximalen Konfiguration zeigt eine Leistung von mindestens 320 Billionen Operationen pro Sekunde.

NVIDIA bestreitet auch Teslas Aussagen zur Energieeffizienz seines Prozessors. Alle Marktteilnehmer unterliegen laut Shapiro den gleichen physikalischen Gesetzen und es kann nicht sein, dass Tesla plötzlich einen Prozessor entwickelt hat, der hinsichtlich Geschwindigkeit und Energieverbrauch deutlich effizienter wäre.

Einführung von „Roboterautos“: Kein Grund zur Eile

Denny Shapiro hat der gesamten Branche eine sehr wichtige Anerkennung verliehen. Er sagte, dass Marktteilnehmer zu Beginn der Entwicklung automatisierter Fahrzeugsteuerungssysteme viele ehrgeizige Aussagen über den Zeitpunkt gemacht hätten, wann vollständig autonome Fahrzeuge auf öffentliche Straßen gelangen würden. Auch NVIDIA selbst hat sich in der Vergangenheit daran schuldig gemacht, aber als wir uns eingehender mit der Untersuchung des Problems befassten, wurde klar, dass die Erstellung solcher Systeme viel mehr Zeit in Anspruch nehmen würde, als es zunächst schien. NVIDIA möchte nicht wie viele andere Unternehmen, die sich mit der Automatisierung des Transportmanagements befassen, etwas „Rohes“ und unsicheres auf den Markt bringen.

Shapiro betonte übrigens, dass NVIDIA selbst keine „Roboterautos“ herausbringen werde. Ja, es gibt mehrere Prototypen, die auf öffentlichen Straßen in verschiedenen Regionen der Erde fahren, aber diese Maschinen werden nur zum Testen von Algorithmen in der Praxis verwendet. Toyota, einer der größten Autohersteller der Welt, hat eine Zusammenarbeit mit NVIDIA begonnen und wird nicht nur Komponenten für Bordsysteme in Fahrzeugen, sondern auch Serversysteme kaufen. Generell geht Shapiro davon aus, dass der Verkauf von Serverkomponenten für Fahrzeugsteuerungssysteme künftig die Haupteinnahmequelle für NVIDIA in diesem Bereich sein wird. Zumindest ist die Gewinnspanne hier höher als beim Verkauf von Komponenten für Endgeräte an Bord.

Über den Wettbewerb mit Intel und die Notwendigkeit von Akquisitionen

Um sich an der Entwicklung von Komponenten für einen Autopiloten zu beteiligen, hat die Intel Corporation vor einiger Zeit das israelische Unternehmen Mobileye übernommen, das zunächst Tesla-Elektrofahrzeuge mit seinen Komponenten belieferte. Als sich die Wege der Partner trennten, fanden israelische Entwickler Unterschlupf unter den Fittichen von Intel. NVIDIA schätzt das Wettbewerbspotenzial von Intel im Automobilsektor wie folgt ein: Letzteres Unternehmen verfügt über viele unterschiedliche Komponenten (Mobileye-Kameras, Xeon-Serverprozessoren, neuronale Netzwerkbeschleuniger von Nervana, programmierbare Altera-Matrizen und sogar einen vorgeschlagenen diskreten Grafikprozessor), aber NVIDIA selbst kann dem entgegenwirken all dieses vertikal integrierte offene Ökosystem.

Als Denny Shapiro gefragt wurde, ob sie darüber nachdenke, einen Entwickler von Sensoren für Autopilotsysteme (zum Beispiel dieselben Lidars) zu übernehmen, wandte er ein, dass ein solcher Deal eine faire Interaktion mit allen anderen Entwicklern optischer Radare erschweren würde. Aus diesem Grund pflegt NVIDIA lieber gleichberechtigte Beziehungen zu allen und kauft niemanden, um ein eigenes, geschlosseneres Ökosystem aufzubauen.

Zu den Preisen für Autopilot-Optionen: von mehreren hundert bis mehreren tausend Dollar

Ein NVIDIA-Vertreter wiederholte auf der RBC Capital Markets-Konferenz die zuvor vom Geschäftsführer des Unternehmens geäußerte These. Der Autopilot erhöht die Autokosten je nach Autonomiegrad des Systems um mehrere hundert bis mehrere tausend Dollar. Der Preisunterschied wird nicht nur durch die unterschiedlichen Komponentensätze bestimmt, da „unabhängigere“ Autos mehr Sensoren erfordern, sondern auch durch die Komplexität der Algorithmen. NVIDIA erinnert uns daran, dass es nun der Entwicklung seiner Software Vorrang vor der Entwicklung seiner Hardware einräumt und daher für den Betrieb komplexerer Fahrzeuge höhere Softwarekosten erforderlich sind.

Die Kosten für „automatische“ Optionen hängen jedoch nicht von der Größe des Autos ab, da sowohl für den Lkw als auch für den Kleinwagen ein einziger Komponentensatz erforderlich ist. Möglicherweise werden ihre Sensoren und Kameras anders platziert, aber das wird keinen entscheidenden Einfluss auf die Kosten haben. NVIDIA ist übrigens davon überzeugt, dass der Güterferntransport einer der Bereiche sein wird, in denen die Automatisierung des Transportmanagements zuerst umgesetzt wird. Dies liegt letztlich im Interesse der Logistikunternehmen und ihrer Kunden, da dadurch die Transportkosten für die Lieferung aller Waren gesenkt werden.

Source: 3dnews.ru