NVIDIA លើការអភិវឌ្ឍន៍ autopilot៖ វាមិនមែនជាចំនួនម៉ាយក្នុងការធ្វើដំណើរដែលសំខាន់នោះទេ ប៉ុន្តែគុណភាពរបស់វា

ទៅព្រឹត្តិការណ៍ ទីផ្សារមូលធន RBC NVIDIA ប្រតិភូកម្ម Danny Shapiro ដែលទទួលខុសត្រូវលើការអភិវឌ្ឍន៍ផ្នែកប្រព័ន្ធរថយន្ត ហើយក្នុងអំឡុងពេលធ្វើបទបង្ហាញរបស់គាត់ គាត់បានប្រកាន់ខ្ជាប់នូវគំនិតគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មួយដែលទាក់ទងនឹងការក្លែងធ្វើការធ្វើតេស្ត "រថយន្តមនុស្សយន្ត" ដោយប្រើវេទិកា DRIVE Sim ។ ចុងក្រោយនេះ អនុញ្ញាតឱ្យយើងរំលឹកអ្នក អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកក្លែងធ្វើនៅក្នុងការធ្វើតេស្តបរិស្ថាននិម្មិតនៃរថយន្តជាមួយនឹងប្រព័ន្ធជំនួយអ្នកបើកបរសកម្មនៅក្នុងលក្ខខណ្ឌផ្សេងគ្នានៃពន្លឺ ភាពមើលឃើញ និងអាំងតង់ស៊ីតេចរាចរណ៍។ អ្នកតំណាង NVIDIA ជឿជាក់ថា ការប្រើប្រាស់ម៉ាស៊ីនក្លែងធ្វើអាចបង្កើនល្បឿនយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងយានយន្តដោយស្វ័យប្រវត្តិប្រកបដោយសុវត្ថិភាព។

អ្វី​ដែល​សំខាន់​ក្នុង​ដំណើរការ​នេះ​មិនមែន​ជា​ចំនួន​ម៉ាយល៍​ដែល​គំរូ​ធ្វើ​ដំណើរ​នោះ​ទេ លោក Shapiro ពន្យល់​ថា ប៉ុន្តែ​គុណភាព​ម៉ាយល៍។ នៅក្នុងបរិបទនេះ យើងមានន័យថាការប្រមូលផ្តុំនៃលក្ខខណ្ឌទាំងនោះដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងកំណត់ឥរិយាបថនៃប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងក្នុងស្ថានភាពសំខាន់។ នៅពេលដែលក្រុមហ៊ុនផលិតរថយន្តសាកល្បងគំរូធម្មតានៅលើផ្លូវសាធារណៈ ពួកគេអាចនឹងមិនជួបប្រទះស្ថានភាពធ្ងន់ធ្ងរក្នុងរយៈពេលយូរ ដូច្នេះការរៀនសូត្រកើតឡើងយឺត។ លើសពីនេះទៀត ដើម្បីស្វែងរកលក្ខខណ្ឌឧតុនិយមជាក់លាក់មួយចំនួន ចាំបាច់ត្រូវបញ្ជូនអ្នកសាកល្បងទៅកាន់តំបន់ដាច់ស្រយាល ដែលគ្មាននរណាម្នាក់អាចធានាបាននូវវត្តមានថេរនៃកត្តាចាំបាច់សម្រាប់ការធ្វើតេស្តក្បួនដោះស្រាយ៖ ភ្លៀង ឬព្រិលនឹងឈប់ ហើយអ័ព្ទនឹងច្បាស់។ ហើយការធ្វើតេស្តនឹងត្រូវបញ្ឈប់។ កម្មវិធីក្លែងធ្វើអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកធ្វើអ្វីៗទាំងអស់នេះនៅក្នុងបរិយាកាសនិម្មិត។

NVIDIA គឺមិនមានន័យថានឹងជំនួសការធ្វើតេស្តពិតប្រាកដជាមួយនិម្មិតនោះទេ ពួកគេគួរតែបំពេញគ្នាទៅវិញទៅមក។ នោះហើយជាមូលហេតុដែលក្រុមហ៊ុនប្រើសម្រាប់ការក្លែងធ្វើឧបករណ៍ដូចគ្នាដែលត្រូវបានដំឡើងនៅក្នុងគំរូពិតនៃ "រថយន្តមនុស្សយន្ត" វាគ្រាន់តែថាឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា និងកាមេរ៉ារបស់ពួកគេមិនទទួលបានទិន្នន័យពិតទេ ប៉ុន្តែជាការក្លែងធ្វើ។

Tesla នៅតែជាដៃគូ NVIDIA ប៉ុន្តែក៏មានភាពផ្ទុយគ្នាផងដែរ។

នៅពេលនិយាយអំពីទំនាក់ទំនងជាមួយក្រុមហ៊ុន Tesla លោក Shapiro បានសង្កត់ធ្ងន់ថាវានៅតែជាអតិថិជននិងដៃគូរបស់ NVIDIA ព្រោះវានៅតែបន្តប្រើប្រាស់សមាសធាតុម៉ាស៊ីនមេដែលមានឈ្មោះដូចគ្នា។ ក្នុងពេលជាមួយគ្នានេះ NVIDIA បន្តជំទាស់នឹងសេចក្តីថ្លែងការណ៍របស់ក្រុមហ៊ុន Tesla មួយចំនួនទាក់ទងនឹងដំណើរការនៃ processor ផ្ទាល់របស់ពួកគេសម្រាប់ការបង្កើនល្បឿនបណ្តាញសរសៃប្រសាទ។ អ្នកតំណាង Tesla យោងទៅតាម Shapiro បង្ខូចទ្រង់ទ្រាយទិន្នន័យ NVIDIA ដោយងាកទៅរកវិធីសាស្ត្រប្រៀបធៀបមិនត្រឹមត្រូវ។

យោងតាមអ្នកតំណាង NVIDIA កុំព្យូទ័រ Tesla នៅលើយន្តហោះ ដោយផ្អែកលើដំណើរការដែលមានកម្មសិទ្ធិថ្មី ផ្តល់នូវប្រតិបត្តិការ 144 ពាន់ពាន់លានក្នុងមួយវិនាទី ហើយវេទិកា NVIDIA DRIVE AGX នៅក្នុងការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធអតិបរមារបស់វាបង្ហាញពីប្រតិបត្តិការយ៉ាងហោចណាស់ 320 ពាន់ពាន់លានក្នុងមួយវិនាទី។

NVIDIA ក៏ជំទាស់នឹងសេចក្តីថ្លែងការណ៍របស់ក្រុមហ៊ុន Tesla ទាក់ទងនឹងប្រសិទ្ធភាពថាមពលនៃខួរក្បាលរបស់ពួកគេ។ យោងតាម ​​​​Shapiro អ្នកលេងទីផ្សារទាំងអស់គឺស្ថិតនៅក្រោមច្បាប់ដូចគ្នានៃរូបវិទ្យា ហើយវាមិនអាចទៅរួចដែលថា Tesla ភ្លាមៗនោះបានយក និងបង្កើតប្រព័ន្ធដំណើរការដែលនឹងមានប្រសិទ្ធភាពជាងយ៉ាងខ្លាំងទាក់ទងនឹងល្បឿន និងការប្រើប្រាស់ថាមពល។

ការណែនាំអំពី "រថយន្តមនុស្សយន្ត"៖ មិនចាំបាច់ប្រញាប់ប្រញាល់ទេ។

Denny Shapiro បានធ្វើឱ្យមានការទទួលស្គាល់ដ៏សំខាន់សម្រាប់ឧស្សាហកម្មទាំងមូល។ លោកបាននិយាយថា នៅដើមដំបូងនៃការអភិវឌ្ឍន៍ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងយានយន្តស្វ័យប្រវត្តិ អ្នកចូលរួមទីផ្សារបានធ្វើសេចក្តីថ្លែងការណ៍ប្រកបដោយមហិច្ឆិតាជាច្រើនអំពីពេលវេលានៃយានយន្តស្វ័យប្រវត្តិពេញលេញទៅដល់ផ្លូវសាធារណៈ។ NVIDIA ខ្លួនឯងក៏ធ្លាប់មានកំហុសចំពោះបញ្ហានេះដែរកាលពីអតីតកាល ប៉ុន្តែនៅពេលដែលយើងស្វែងយល់កាន់តែស៊ីជម្រៅទៅក្នុងការសិក្សាអំពីបញ្ហានេះ វាច្បាស់ណាស់ថាការបង្កើតប្រព័ន្ធបែបនេះនឹងចំណាយពេលច្រើនជាងអ្វីដែលវាហាក់ដូចជាដំបូង។ NVIDIA មិនចង់នាំយកអ្វីដែល "ឆៅ" និងមិនមានសុវត្ថិភាពទៅកាន់ទីផ្សារ ដូចជាក្រុមហ៊ុនផ្សេងទៀតជាច្រើនដែលពាក់ព័ន្ធនឹងស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃការគ្រប់គ្រងការដឹកជញ្ជូន។

ដោយវិធីនេះ Shapiro បានសង្កត់ធ្ងន់ថា NVIDIA ខ្លួនឯងនឹងមិនបញ្ចេញ "រថយន្តមនុស្សយន្ត" ទេ។ បាទ វាមានគំរូដើមជាច្រើនដែលធ្វើដំណើរលើផ្លូវសាធារណៈក្នុងតំបន់ផ្សេងៗគ្នានៃភពផែនដី ប៉ុន្តែម៉ាស៊ីនទាំងនេះត្រូវបានប្រើដើម្បីសាកល្បងក្បួនដោះស្រាយក្នុងការអនុវត្តប៉ុណ្ណោះ។ Toyota ដែលជាក្រុមហ៊ុនផលិតរថយន្តធំជាងគេមួយនៅលើពិភពលោក បានចាប់ផ្តើមសហការជាមួយ NVIDIA ហើយវានឹងទិញមិនត្រឹមតែគ្រឿងបន្លាស់សម្រាប់ប្រព័ន្ធរថយន្តនៅលើយន្តហោះប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងប្រព័ន្ធម៉ាស៊ីនមេផងដែរ។ ជាទូទៅ Shapiro ជឿជាក់ថាការលក់គ្រឿងបន្លាស់ម៉ាស៊ីនមេសម្រាប់ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងយានយន្តនាពេលអនាគតនឹងក្លាយជាប្រភពចំណូលដ៏សំខាន់សម្រាប់ NVIDIA នៅក្នុងតំបន់នេះ។ យ៉ាងហោចណាស់ប្រាក់ចំណេញនៅទីនេះគឺខ្ពស់ជាងពេលដែលលក់គ្រឿងបន្លាស់សម្រាប់ឧបករណ៍ចុងក្រោយនៅលើយន្តហោះ។

អំពីការប្រកួតប្រជែងជាមួយ Intel និងតម្រូវការសម្រាប់ការទិញយក

សាជីវកម្ម Intel ដើម្បីចូលរួមក្នុងការបង្កើតគ្រឿងបន្លាស់សម្រាប់រថយន្ត "autopilot" មួយរយៈមុនបានទិញក្រុមហ៊ុនអ៊ីស្រាអែល Mobileye ដែលដំបូងឡើយបានផ្គត់ផ្គង់រថយន្តអគ្គិសនី Tesla ជាមួយនឹងសមាសធាតុរបស់វា។ នៅពេលដែលដៃគូរចែកផ្លូវគ្នា អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អ៊ីស្រាអែលបានរកឃើញជម្រកនៅក្រោមស្លាបរបស់ Intel ។ NVIDIA វាយតម្លៃពីសក្តានុពលប្រកួតប្រជែងរបស់ Intel ក្នុងវិស័យរថយន្តដូចខាងក្រោម៖ ក្រុមហ៊ុនក្រោយនេះមានសមាសធាតុផ្សេងគ្នាជាច្រើន (កាមេរ៉ាចល័ត, ដំណើរការម៉ាស៊ីនមេ Xeon, ឧបករណ៍បង្កើនល្បឿនបណ្តាញសរសៃប្រសាទ Nervana, Altera programmable matrices និងសូម្បីតែប្រព័ន្ធដំណើរការក្រាហ្វិកដាច់ពីគ្នាដែលបានស្នើឡើង) ប៉ុន្តែ NVIDIA ខ្លួនឯងអាចប្រឆាំងបាន។ ទាំងអស់នៃប្រព័ន្ធអេកូបើកចំហរួមបញ្ចូលគ្នាបញ្ឈរនេះ។

នៅពេលដែល Denny Shapiro ត្រូវបានគេសួរថាតើនាងកំពុងពិចារណាទិញអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាណាមួយសម្រាប់ប្រព័ន្ធ autopilot (ឧទាហរណ៍ដូចជា lidars) គាត់បានជំទាស់ថាកិច្ចព្រមព្រៀងបែបនេះនឹងធ្វើឱ្យមានភាពស្មុគស្មាញដល់អន្តរកម្មដោយយុត្តិធម៌ជាមួយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍រ៉ាដាអុបទិកផ្សេងទៀត។ សម្រាប់ហេតុផលនេះ NVIDIA ចូលចិត្តរក្សាទំនាក់ទំនងស្មើភាពជាមួយពួកគេទាំងអស់ ហើយនឹងមិនទិញនរណាម្នាក់ដើម្បីបង្កើតប្រព័ន្ធអេកូដែលបិទជិតរបស់ខ្លួននោះទេ។

អំពីតម្លៃសម្រាប់ជម្រើស autopilot: ពីច្រើនរយទៅជាច្រើនពាន់ដុល្លារ

អ្នកតំណាង NVIDIA នៅឯសន្និសីទ RBC Capital Markets បានធ្វើឡើងវិញនូវនិក្ខេបបទដែលបានសម្តែងពីមុនដោយនាយកប្រតិបត្តិរបស់ក្រុមហ៊ុន។ Autopilot នឹងបន្ថែមកន្លែងណាមួយពីជាច្រើនរយទៅជាច្រើនពាន់ដុល្លារទៅនឹងតម្លៃរថយន្ត អាស្រ័យលើកម្រិតនៃស្វ័យភាពនៃប្រព័ន្ធ។ ភាពខុសគ្នានៃតម្លៃនឹងត្រូវបានកំណត់មិនត្រឹមតែដោយសំណុំផ្សេងគ្នានៃសមាសភាគនោះទេ ដោយសារតែរថយន្ត "ឯករាជ្យ" កាន់តែច្រើននឹងត្រូវការឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាកាន់តែច្រើន ប៉ុន្តែក៏ដោយសារភាពស្មុគស្មាញនៃក្បួនដោះស្រាយផងដែរ។ NVIDIA រំលឹកយើងថាឥឡូវនេះវាកំពុងផ្តល់អាទិភាពដល់ការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីរបស់ខ្លួនជាជាងផ្នែករឹង ហើយដូច្នេះយានយន្តដែលស្មុគស្មាញជាងមុនដើម្បីដំណើរការនឹងទាមទារថ្លៃដើមកម្មវិធីខ្ពស់។

ប៉ុន្តែតម្លៃនៃជម្រើស "ស្វ័យប្រវត្តិ" នឹងមិនអាស្រ័យលើទំហំនៃរថយន្តនោះទេ ព្រោះទាំងរថយន្តដឹកទំនិញ និងរថយន្តតូចនឹងត្រូវការផ្នែកតែមួយ។ ប្រហែលជាឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា និងកាមេរ៉ារបស់ពួកគេនឹងត្រូវបានដាក់ខុសគ្នា ប៉ុន្តែវានឹងមិនមានផលប៉ះពាល់ជាដាច់ខាតចំពោះការចំណាយនោះទេ។ ដោយវិធីនេះ NVIDIA ត្រូវបានគេជឿជាក់ថាការដឹកជញ្ជូនទំនិញតាមផ្លូវឆ្ងាយនឹងក្លាយជាផ្នែកមួយក្នុងចំណោមតំបន់ទាំងនោះដែលស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃការគ្រប់គ្រងការដឹកជញ្ជូននឹងត្រូវបានអនុវត្តមុន។ ទីបំផុត នេះគឺស្ថិតនៅក្នុងចំណាប់អារម្មណ៍របស់ក្រុមហ៊ុនដឹកជញ្ជូន និងអតិថិជនរបស់ពួកគេព្រោះវានឹងកាត់បន្ថយថ្លៃដឹកជញ្ជូននៃការដឹកជញ្ជូនទំនិញទាំងអស់។

ប្រភព: 3dnews.ru