अटोपायलटको विकासमा NVIDIA: यो माइल यात्राको संख्या होइन, तर तिनीहरूको गुणस्तर महत्त्वपूर्ण छ।

कार्यक्रममा आरबीसी क्यापिटल मार्केटहरू NVIDIA ले अटोमोटिभ प्रणाली खण्डको विकासको लागि जिम्मेवार ड्यानी शापिरोलाई प्रत्यायोजित गर्‍यो, र आफ्नो प्रस्तुतीकरणको क्रममा उनले ड्राइभ सिम प्लेटफर्म प्रयोग गरेर "रोबोटिक कारहरू" को परीक्षणहरूको सिमुलेशनसँग सम्बन्धित एउटा रोचक विचारलाई पालना गरे। पछिल्लो, हामी तपाईंलाई सम्झना गरौं, तपाईंलाई प्रकाश, दृश्यता र ट्राफिक तीव्रताको विभिन्न अवस्थाहरूमा सक्रिय चालक सहायता प्रणालीहरूको साथ कारको भर्चुअल वातावरण परीक्षणहरूमा अनुकरण गर्न अनुमति दिन्छ। NVIDIA प्रतिनिधिहरू विश्वस्त छन् कि सिम्युलेटरको प्रयोगले सुरक्षित स्वचालित वाहन नियन्त्रण प्रणालीको विकासलाई महत्त्वपूर्ण रूपमा गति दिन सक्छ।

यस प्रक्रियामा के महत्त्वपूर्ण कुरा प्रोटोटाइपले यात्रा गरेको माइलको संख्या होइन, शापिरो बताउँछन्, तर माइलको गुणस्तर। यस सन्दर्भमा, हाम्रो मतलब ती अवस्थाहरूको एकाग्रता हो जसले हामीलाई महत्त्वपूर्ण परिस्थितिहरूमा नियन्त्रण प्रणालीको व्यवहार निर्धारण गर्न अनुमति दिन्छ। जब अटोमेकरहरूले सार्वजनिक सडकहरूमा परम्परागत प्रोटोटाइपहरू परीक्षण गर्छन्, उनीहरूले लामो समयसम्म गम्भीर परिस्थितिहरूको सामना नगर्न सक्छन्, त्यसैले सिक्ने बिस्तारै हुन्छ। थप रूपमा, केहि विशिष्ट मौसमी अवस्थाहरूको खोजी गर्न, दुर्गम क्षेत्रहरूमा परीक्षकहरू पठाउन आवश्यक छ, जहाँ कसैले पनि एल्गोरिदमहरू परीक्षण गर्न आवश्यक कारकहरूको निरन्तर उपस्थितिको ग्यारेन्टी गर्न सक्दैन: वर्षा वा हिउँ रोकिनेछ, कुहिरो खाली हुनेछ, र परीक्षणहरू बन्द गर्नुपर्नेछ। सिम्युलेटरले तपाईंलाई भर्चुअल वातावरणमा यो सबै काम गर्न अनुमति दिन्छ।

NVIDIA कुनै पनि हिसाबले वास्तविक परीक्षणहरू भर्चुअल परीक्षणहरू प्रतिस्थापन गर्न जाँदैछ; तिनीहरू एक अर्काको पूरक हुनुपर्छ। त्यसकारण कम्पनीले "रोबोटिक कारहरू" को वास्तविक प्रोटोटाइपहरूमा स्थापित उपकरणहरूको समान सेट सिमुलेशनको लागि प्रयोग गर्दछ; यो मात्र हो कि तिनीहरूका सेन्सरहरू र क्यामेराहरूले वास्तविक डेटा प्राप्त गर्दैनन्, तर सिमुलेटेडहरू।

टेस्ला साझेदार रहन्छ NVIDIA, तर त्यहाँ पनि विरोधाभासहरू छन्

जब यो टेस्लासँग सम्बन्धको कुरा आयो, श्री शापिरोले जोड दिए कि यो NVIDIA को ग्राहक र साझेदार बनेको छ, किनकि यसले उही नामको सर्भर कम्पोनेन्टहरू प्रयोग गर्न जारी राख्छ। एकै समयमा, NVIDIA ले न्यूरल नेटवर्कहरू गति बढाउनको लागि आफ्नै प्रोसेसरको प्रदर्शनको सन्दर्भमा टेस्लाका धेरै बयानहरूमा विवाद जारी राख्छ। टेस्लाका प्रतिनिधिहरू, शापिरोका अनुसार, गलत तुलना विधिहरूको सहारा लिएर NVIDIA डाटालाई विकृत गर्छन्।

NVIDIA प्रतिनिधिका अनुसार, टेस्ला अन-बोर्ड कम्प्युटर, नयाँ स्वामित्व प्रोसेसरमा आधारित, प्रति सेकेन्ड 144 ट्रिलियन अपरेशनहरूको प्रदर्शन प्रदान गर्दछ, र NVIDIA ड्राइभ AGX ​​प्लेटफर्मले यसको अधिकतम कन्फिगरेसनमा प्रति सेकेन्ड कम्तिमा 320 ट्रिलियन अपरेशनहरूको प्रदर्शन प्रदर्शन गर्दछ।

NVIDIA ले तिनीहरूको प्रोसेसरको ऊर्जा दक्षताको सन्दर्भमा टेस्लाको बयानलाई पनि विवाद गर्दछ। शापिरोका अनुसार सबै बजार खेलाडीहरू, भौतिक विज्ञानको समान नियमहरूको अधीनमा छन्, र यो हुन सक्दैन कि टेस्लाले अचानक एक प्रोसेसर लियो र विकास गर्यो जुन गति र ऊर्जा खपतको सन्दर्भमा उल्लेखनीय रूपमा अधिक कुशल हुनेछ।

"रोबोटिक कार" को परिचय: हतार गर्न आवश्यक छैन

डेनी शापिरोले सम्पूर्ण उद्योगको लागि धेरै महत्त्वपूर्ण पहिचान बनाए। उनले भने कि स्वचालित सवारी नियन्त्रण प्रणालीको विकासको शुरुवातमा, बजार सहभागीहरूले पूर्ण रूपमा स्वायत्त सवारी साधनहरू सार्वजनिक सडकमा पुग्ने समयको बारेमा धेरै महत्वाकांक्षी बयान गरेका थिए। विगतमा NVIDIA आफैं पनि यसका लागि दोषी रहेको छ, तर हामीले समस्याको अध्ययनमा गहिरिएर हेर्दा, यो स्पष्ट भयो कि त्यस्ता प्रणालीहरू सिर्जना गर्न सुरुमा देखिने भन्दा धेरै समय लाग्छ। यातायात व्यवस्थापनको स्वचालनमा संलग्न अन्य धेरै कम्पनीहरू जस्तै NVIDIA बजारमा "कच्चा" र असुरक्षित चीज ल्याउन चाहँदैन।

वैसे, शापिरोले जोड दिए कि NVIDIA आफैले "रोबोटिक कारहरू" जारी गर्ने छैन। हो, यसमा धेरै प्रोटोटाइपहरू छन् जुन ग्रहका विभिन्न क्षेत्रहरूमा सार्वजनिक सडकहरूमा यात्रा गर्छन्, तर यी मेसिनहरू व्यवहारमा एल्गोरिदमहरू परीक्षण गर्न मात्र प्रयोग गरिन्छ। टोयोटा, विश्वको सबैभन्दा ठूलो अटोमेकरहरू मध्ये एक, NVIDIA सँग सहकार्य गर्न थालेको छ, र यसले अन-बोर्ड वाहन प्रणालीका लागि मात्र नभई सर्भर प्रणालीहरू पनि खरिद गर्नेछ। सामान्यतया, शापिरो विश्वास गर्दछ कि भविष्यमा सवारी नियन्त्रण प्रणालीहरूको लागि सर्भर कम्पोनेन्टहरूको बिक्री यस क्षेत्रमा NVIDIA को लागि राजस्वको मुख्य स्रोत बन्नेछ। कम्तिमा यहाँ नाफा मार्जिन अन्तिम अन-बोर्ड उपकरणहरूको लागि कम्पोनेन्टहरू बेच्दा भन्दा बढी छ।

संग प्रतिस्पर्धा बारे इंटेल र अधिग्रहणको आवश्यकता

इन्टेल कर्पोरेशन, कार "अटोपाइलट" को लागि कम्पोनेन्टहरू निर्माणमा भाग लिनको लागि, केहि समय पहिले इजरायली कम्पनी Mobileye प्राप्त गर्‍यो, जसले पहिले यसको कम्पोनेन्टहरू सहित टेस्ला इलेक्ट्रिक वाहनहरू आपूर्ति गर्‍यो। जब साझेदारहरू अलग भए, इजरायली विकासकर्ताहरूले इन्टेलको पखेटामुनि आश्रय पाए। NVIDIA ले अटोमोटिभ क्षेत्रमा इन्टेलको प्रतिस्पर्धात्मक क्षमतालाई निम्नानुसार मूल्याङ्कन गर्छ: पछिल्लो कम्पनीसँग धेरै फरक कम्पोनेन्टहरू छन् (Mobileye क्यामेरा, Xeon सर्भर प्रोसेसर, Nervana neural network accelerators, Altera programmable matrices, and even a proposed discrete ग्राफिक्स प्रोसेसर), तर NVIDIA आफैले काउन्टर गर्न सक्छ। यी सबै ठाडो एकीकृत खुला इकोसिस्टम।

जब डेनी शापिरोलाई सोधिएको थियो कि उनी अटोपायलट प्रणालीहरू (उदाहरणका लागि उही लिडरहरू) को लागि सेन्सरहरूको कुनै विकासकर्ता प्राप्त गर्ने विचार गरिरहेकी छिन्, उनले आपत्ति गरे कि यस्तो सम्झौताले अन्य सबै अप्टिकल रडार विकासकर्ताहरूसँग निष्पक्ष अन्तरक्रियालाई जटिल बनाउनेछ। यस कारणले गर्दा, NVIDIA ती सबैसँग समान सम्बन्ध कायम राख्न रुचाउँछ र आफ्नै, थप बन्द पारिस्थितिकी तंत्र बनाउन कसैलाई पनि किन्दैन।

स्वत: पायलट विकल्पहरूको लागि मूल्यहरूको बारेमा: धेरै सय देखि धेरै हजार डलर

आरबीसी क्यापिटल मार्केट सम्मेलनमा एक NVIDIA प्रतिनिधिले पहिले कम्पनीका कार्यकारी निर्देशक द्वारा आवाज उठाएको थीसिस दोहोर्याइएको थियो। अटोपाइलटले प्रणालीको स्वायत्तताको स्तरको आधारमा कारहरूको लागतमा धेरै सयदेखि हजारौं डलरसम्म थप्नेछ। मूल्यमा भिन्नता न केवल कम्पोनेन्टहरूको विभिन्न सेटद्वारा निर्धारण गरिनेछ, किनकि अधिक "स्वतन्त्र" कारहरूलाई थप सेन्सरहरू चाहिन्छ, तर एल्गोरिदमको जटिलताले पनि। NVIDIA ले हामीलाई सम्झाउँछ कि यसले हार्डवेयरको सट्टा यसको सफ्टवेयरको विकासलाई प्राथमिकता दिइरहेको छ, र त्यसैले अधिक जटिल सवारी साधनहरू सञ्चालन गर्न उच्च सफ्टवेयर लागतहरू आवश्यक पर्दछ।

तर "स्वचालित" विकल्पहरूको लागत कारको आकारमा निर्भर हुँदैन, किनकि ट्रक र कम्प्याक्ट कार दुवैलाई कम्पोनेन्टहरूको एक सेट चाहिन्छ। सायद तिनीहरूका सेन्सरहरू र क्यामेराहरू फरक रूपमा राखिनेछन्, तर यसले लागतमा निर्णायक प्रभाव पार्दैन। वैसे, NVIDIA विश्वस्त छ कि लामो दूरीको कार्गो यातायात ती क्षेत्रहरू मध्ये एक हुनेछ जहाँ यातायात व्यवस्थापनको स्वचालन पहिले लागू गरिनेछ। अन्ततः, यो रसद कम्पनीहरू र तिनीहरूका ग्राहकहरूको हितमा छ, किनकि यसले सबै सामानहरू डेलिभरीको यातायात लागत घटाउनेछ।

स्रोत: 3dnews.ru