イベントへ NVIDIA は、自動車システム セグメントの開発責任者である Danny Shapiro 氏を委任しました。彼はプレゼンテーション中に、DRIVE Sim プラットフォームを使用した「ロボット カー」のテストのシミュレーションに関する XNUMX つの興味深いアイデアを固守しました。 後者では、照明、視界、交通量などのさまざまな条件下で、アクティブ運転支援システムを備えた自動車のテストを仮想環境でシミュレートできます。 NVIDIA の担当者は、シミュレータの使用により、安全な自動車両制御システムの開発を大幅にスピードアップできると確信しています。
このプロセスで重要なのは、プロトタイプが走行するマイル数ではなく、走行マイルの質であるとシャピロ氏は説明します。 この文脈では、危機的な状況における制御システムの動作を決定できる条件の集中を意味します。 自動車メーカーが従来のプロトタイプを公道でテストする場合、長時間にわたって重大な状況に遭遇しない可能性があるため、学習はゆっくりと行われます。 さらに、特定の気象条件を調べるには、遠隔地にテスターを派遣する必要があります。そこでは、雨や雪が止む、霧が晴れる、アルゴリズムのテストに必要な要素が常に存在することを誰も保証できません。そしてテストは中止されなければならないだろう。 シミュレーターを使用すると、これらすべてを仮想環境で実行できます。
NVIDIA は実際のテストを仮想テストに置き換えるつもりは決してありません。それらは相互に補完し合うべきです。 そのため、同社は実際の「ロボットカー」のプロトタイプに設置されているのと同じ機器セットをシミュレーションに使用しており、センサーやカメラが実際のデータを受信するのではなく、シミュレートされたデータを受信するだけです。
テスラはパートナーであり続ける NVIDIA、しかし矛盾もある
Tesla との関係に関してシャピロ氏は、同名のサーバー コンポーネントを引き続き使用しているため、Tesla は NVIDIA のクライアントでありパートナーであり続けると強調しました。 同時に、NVIDIA は、ニューラル ネットワークを高速化するための自社プロセッサのパフォーマンスに関するテスラの多くの声明に対して引き続き異議を唱えています。 Shapiro 氏によると、Tesla の代表者は誤った比較方法に頼って NVIDIA データを歪曲しているという。
NVIDIA の担当者によると、新しい独自プロセッサをベースにした Tesla オンボード コンピュータは 144 秒あたり 320 兆演算のパフォーマンスを提供し、NVIDIA DRIVE AGX プラットフォームは最大構成で XNUMX 秒あたり少なくとも XNUMX 兆演算のパフォーマンスを発揮します。
NVIDIA はまた、プロセッサのエネルギー効率に関する Tesla の声明にも異議を唱えています。 シャピロ氏によると、すべての市場参加者は同じ物理法則に従うため、速度とエネルギー消費の点で大幅に効率が向上するプロセッサーをテスラが突然採用して開発したということはあり得ません。
「ロボットカー」の導入：焦る必要はない
デニー・シャピロ氏は、業界全体にとって非常に重要な認識を示しました。 同氏は、自動車両制御システムの開発の初期段階で、完全自動運転車両が公道に普及する時期について、市場参加者が多くの野心的な発言を行ったと述べた。 NVIDIA 自体も過去にこの問題を犯していましたが、問題の研究をさらに深く掘り下げるにつれて、そのようなシステムの作成には当初考えられていたよりもはるかに時間がかかることが明らかになりました。 NVIDIA は、トランスポート管理の自動化に携わる他の多くの企業のように、「粗雑」で安全でないものを市場に持ち込むことを望んでいません。
ちなみにシャピロ氏は、NVIDIA自体が「ロボットカー」をリリースするつもりはないと強調した。 はい、地球上のさまざまな地域の公道を走行するプロトタイプがいくつかありますが、これらのマシンは実際にアルゴリズムをテストするためにのみ使用されます。 世界最大の自動車メーカーの一つであるトヨタはNVIDIAとの提携を開始しており、車載システムのコンポーネントだけでなくサーバーシステムも購入する予定だ。 一般に、シャピロ氏は、将来的には車両制御システム用のサーバー コンポーネントの販売が、この分野における NVIDIA の主な収入源になると考えています。 少なくとも、最終的な車載機器用のコンポーネントを販売する場合よりも利益率は高くなります。
との競合について インテルと買収の必要性
インテル コーポレーションは、自動車の「オートパイロット」用コンポーネントの開発に参加するために、しばらく前にイスラエルの企業モービルアイを買収しました。モービルアイは当初、テスラ電気自動車にそのコンポーネントを供給していました。 パートナーが袂を分かったとき、イスラエルの開発者はインテルの傘下に避難所を見つけた。 NVIDIA は、自動車分野における Intel の競争可能性を次のように評価しています。後者の企業は、多くの異種コンポーネント (Mobileye カメラ、Xeon サーバー プロセッサ、Nervana ニューラル ネットワーク アクセラレータ、Altera プログラマブル マトリクス、さらには提案されているディスクリート グラフィックス プロセッサ) を持っていますが、NVIDIA 自体がそれに対抗できるでしょう。この垂直統合されたオープンなエコシステムのすべてが含まれます。
デニー・シャピロ氏は、自動操縦システム用のセンサー（たとえば同じライダー）の開発者を買収することを検討しているかと問われたとき、そのような取引は他のすべての光学レーダー開発者との公正な関係を複雑にするだろうと反対した。 このため、NVIDIA はそれらすべてと平等な関係を維持することを好み、独自のより閉鎖的なエコシステムを形成するために誰かを買収することはありません。
オートパイロットオプションの価格について：数百ドル～数千ドル
RBC キャピタル マーケット カンファレンスに出席した NVIDIA の代表者は、同社のエグゼクティブ ディレクターが以前表明した主張を繰り返しました。 オートパイロットを使用すると、システムの自律性のレベルに応じて、自動車のコストが数百ドルから数千ドル増加します。 価格の違いは、より「独立した」自動車にはより多くのセンサーが必要になるため、コンポーネントのセットの違いだけでなく、アルゴリズムの複雑さによっても決まります。 NVIDIA は、現在、ハードウェアよりもソフトウェアの開発を優先しているため、より複雑な車両を運用するにはより高いソフトウェアコストが必要になることを思い出させてくれます。
ただし、トラックとコンパクトカーの両方に必要なコンポーネントのセットは XNUMX つであるため、「オートマチック」オプションのコストは車のサイズには依存しません。 おそらくセンサーとカメラの配置は異なるでしょうが、これがコストに決定的な影響を与えることはありません。 ちなみに、NVIDIA は、長距離貨物輸送が輸送管理の自動化が最初に実装される分野の XNUMX つになると確信しています。 最終的には、すべての商品を配送するための輸送コストが削減されるため、これは物流会社とその顧客の利益になります。
出所： 3dnews.ru