자동 조종 장치 개발에 대한 NVIDIA: 중요한 것은 주행 거리가 아니라 품질입니다.

이벤트용 RBC 자본 시장 NVIDIA는 자동차 시스템 부문의 개발을 담당하는 Danny Shapiro를 위임했으며, 그는 DRIVE Sim 플랫폼을 사용한 "로보카" 테스트 시뮬레이션과 관련하여 연설 중에 한 가지 흥미로운 점을 고수했습니다. 후자는 가상 환경에서 다양한 조명 조건, 가시성 및 교통량 강도에서 능동적 운전자 지원 시스템으로 자동차를 테스트하는 시뮬레이션을 허용합니다. NVIDIA 담당자는 시뮬레이터를 사용하면 안전한 자동 차량 제어 시스템의 개발을 여러 번 가속화할 것이라고 확신합니다.

이 과정에서 중요한 것은 프로토타입이 주행한 마일 수가 아니라 품질이라고 Shapiro는 설명합니다. 이러한 맥락에서 우리는 중요한 상황에서 제어 시스템의 동작을 결정하는 것을 가능하게 하는 조건의 집중을 의미합니다. 자동차 제조업체가 일반 도로에서 기존 프로토타입을 테스트할 때 긴 시간 동안 중요한 상황에 직면하지 않을 수 있으므로 학습 속도가 느립니다. 또한 특정 기상 조건을 검색하려면 테스터를 알고리즘 테스트에 필요한 요소의 지속적인 존재를 보장할 수 없는 원격 지역으로 보내야 합니다. 비나 눈이 멈추고 안개가 사라지고 테스트를 중지해야 합니다. 시뮬레이터를 사용하면 가상 환경에서 이 모든 것을 해결할 수 있습니다.

NVIDIA는 결코 실제 테스트를 가상 테스트로 대체하지 않을 것이며 서로를 보완해야 합니다. 그렇기 때문에 회사는 "로보카"의 실제 프로토타입에 사용되는 것과 동일한 장비 세트를 시뮬레이션에 사용합니다. 단지 센서와 카메라가 실제 데이터가 아니라 시뮬레이션된 데이터를 수신하기 때문입니다.

Tesla는 파트너로 남아 있습니다. NVIDIA이지만 모순도 있습니다

Tesla와의 관계에서 Shapiro 씨는 동일한 이름의 서버 구성 요소를 계속 사용하기 때문에 NVIDIA의 고객이자 파트너로 남아 있다고 강조했습니다. 동시에 신경망 가속을 위한 자체 프로세서의 성능에 대한 Tesla의 여러 진술에서 NVIDIA는 계속 도전하고 있습니다. Shapiro에 따르면 Tesla 대표는 잘못된 비교 방법에 의존하여 NVIDIA 데이터를 왜곡합니다.

엔비디아 대변인에 따르면 테슬라의 온보드 컴퓨터는 새로운 사내 프로세서를 기반으로 초당 144조 회의 연산을 수행하는 반면 엔비디아의 DRIVE AGX 플랫폼은 가장 높은 구성에서 초당 최소 320조 회의 연산을 수행한다고 합니다.

프로세서의 에너지 효율성에 대한 NVIDIA 및 Tesla의 진술에 대해 이의를 제기합니다. Shapiro에 따르면 모든 시장 참여자는 동일한 물리 법칙을 따르며 Tesla가 갑자기 속도와 전력 소비 측면에서 훨씬 더 효율적인 프로세서를 채택하고 개발할 수는 없습니다.

"robomobiles"의 도입: 서두를 필요가 없습니다

Danny Shapiro는 전체 업계에서 매우 중요한 인정을 받았습니다. 그는 자율주행차 시스템 개발 초기에 시장 참여자들이 공공도로에서 완전자율주행차의 시기에 대해 많은 야심찬 발언을 했다고 말했습니다. 과거에 NVIDIA 자체도 이것으로 죄를 지었지만 문제에 대한 연구를 더 깊이 파고 들었을 때 그러한 시스템을 만드는 데 처음에 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 시간이 걸린다는 것이 분명해졌습니다. NVIDIA는 운송 자동화와 관련된 다른 많은 회사와 같이 "원시" 및 안전하지 않은 것을 시장에 제공하기를 원하지 않습니다.

그건 그렇고, Shapiro는 NVIDIA 자체가 "robomobiles"를 생산하지 않을 것이라고 강조했습니다. 예, 그녀는 행성의 다른 지역의 공공 도로를 여행하는 몇 가지 프로토타입을 가지고 있지만 이 자동차는 실제로 알고리즘을 해결하는 데만 사용됩니다. 세계에서 가장 큰 자동차 회사 중 하나인 Toyota는 NVIDIA와 협력하기 시작했으며 온보드 차량 시스템용 부품뿐만 아니라 서버 시스템도 구매할 예정입니다. 일반적으로 Shapiro는 자동차 제어 시스템용 서버 부품 판매가 향후 이 분야에서 NVIDIA의 주요 수익원이 될 것이라고 믿습니다. 최소한 여기서의 이익 마진은 최종 온보드 장치용 구성 요소를 판매할 때보다 높습니다.

경쟁에 대해 인텔과 인수의 필요성

자동차 "자동 조종 장치"용 구성 요소 제작에 참여하기 위해 Intel Corporation은 얼마 전에 Tesla 전기 자동차에 구성 요소를 처음 공급했던 이스라엘 회사 Mobileye를 인수했습니다. 파트너가 헤어졌을 때 이스라엘 개발자들은 인텔의 날개 아래 피난처를 찾았습니다. NVIDIA는 자동차 부문에서 Intel의 경쟁 잠재력을 다음과 같이 평가합니다. 마지막 회사에는 많은 이질적인 구성 요소(Mobileye 카메라, Xeon 서버 프로세서, Nervana 신경망 가속기, Altera 프로그래밍 가능 매트릭스 및 추정되는 개별 그래픽 프로세서)가 있지만 NVIDIA 자체가 이 모든 수직 통합 개방형 생태계에 대응할 수 있습니다.

Danny Shapiro가 "자동 조종 장치" 시스템(예: LiDAR)용 센서 개발자 인수를 고려하고 있는지 물었을 때 그는 그러한 거래가 다른 모든 광학 레이더 개발자와의 공정한 상호 작용을 복잡하게 만들 것이라고 반대했습니다. 이러한 이유로 NVIDIA는 그들 모두와 동등한 관계를 유지하는 것을 선호하며 더 폐쇄된 자체 생태계를 형성하기 위해 누구를 사지 않을 것입니다.

"자동 조종 장치" 옵션 가격: 수백에서 수천 달러

RBC Capital Markets 컨퍼런스의 NVIDIA 대표는 회사의 전무 이사가 이미 발표한 논문을 반복했습니다. "자동 조종 장치"는 시스템의 자율성 수준에 따라 수백 달러에서 수천 달러까지 자동차 비용을 추가합니다. 더 많은 "독립형" 자동차에는 더 많은 센서가 필요하기 때문에 가격 차이는 구성 요소 세트에 의해서만 결정되는 것이 아니라 알고리즘의 복잡성에 의해서도 결정됩니다. NVIDIA는 이제 하드웨어보다 소프트웨어 개발을 우선시하므로 운전하기 어려운 차량에는 더 높은 소프트웨어 비용이 필요함을 상기시킵니다.

그러나 "자동"옵션의 비용은 자동차의 크기에 따라 달라지지 않습니다. 트럭과 소형 승용차 모두 단일 구성 요소 세트가 필요하기 때문입니다. 센서와 카메라가 다르게 배치되지 않는 한 비용에 결정적인 영향을 미치지는 않습니다. 그건 그렇고, NVIDIA는 간선 운송이 처음부터 운송 관리 자동화가 구현될 영역 중 하나가 될 것이라고 확신합니다. 결국 물류 회사와 고객은 모든 상품 배송에 대한 운송 비용을 줄이기 때문에 이에 관심이 있습니다.

출처 : 3dnews.ru