Nvidia запускает Drive AGX Orin: 200-TOPS ИИ-чип с 3× эффективностью для автономных автомобилей

Компания также сделает свои ИИ-модели для автономных автомобилей доступными для разработчиков.

На GPU Technology Conference (GTC) в Сучжоу, Китай, CEO Nvidia Дженсен Хуанг вышел на сцену, чтобы представить Drive AGX Orin — следующее поколение SoC в автомобильном портфолио компании.

Orin следует за Drive AGX Xavier, запущенным чуть менее 2 лет назад на CES 2018. Xavier — текущий флагманский SoC Nvidia для ИИ-ускорения в автомобилях.

Orin, с 17 млрд транзисторов, почти вдвое больше размера Xavier с 9 млрд и доставляет почти 7× производительности (200 TOPS для INT8 данных). Несмотря на свой размер, Orin также предлагает 3× энергоэффективность Xavier, сказала компания.

«Это огромный буст производительности, но не только в TOPS. Это об архитектуре, спроектированной для очень сложных нагрузок, разнообразных и избыточных алгоритмов, запускаемых внутри автономного автомобиля. Xavier обрабатывает сегодняшние нагрузки; Orin обработает завтрашние». — Дэнни Шапиро, старший директор автомобильного направления в Nvidia.

CEO Nvidia Дженсен Хуанг представляет Orin аудитории на GPU technology conference в Китае (Изображение: Nvidia)

Orin будет использовать 12 Hercules ARM64 CPU вместе с next-generation Nvidia GPU ядрами и новыми ускорителями глубокого обучения и компьютерного зрения, детали которых не раскрывались.

Спроектирован для Level 2 до Level 5 автономных автомобилей и робототехники, Orin может запускать множество нейросетей и других приложений одновременно, достигая ISO 26262 ASIL-D уровней безопасности. Используя платформу Nvidia Drive, Orin программно-совместим с Xavier.

Семейство Orin будет включать ряд конфигураций на основе единой архитектуры и будет доступно для производственных заказов клиентов в 2022 году.

Федеративное обучение

Nvidia также анонсировала партнерство с Didi, app-базированным провайдером транспорта, активным в Азии, Латинской Америке и Австралии.

Didi будет использовать Nvidia GPU в своем дата-центре для обучения ML-алгоритмов и платформу Nvidia Drive для inference в своих Level 4 автономных автомобилях. Didi выделила свой автономный вождение юнит в отдельную компанию в августе и запустит виртуальные GPU облачные сервисы для клиентов на базе Nvidia GPU.

В отдельном анонсе Nvidia раскрыла, что сделает предобученные модели для глубоких нейросетей, разработанных для Nvidia Drive, свободно доступными для разработчиков автономных автомобилей. Эти модели включают детекцию светофоров и знаков, а также транспортных средств, пешеходов и велосипедистов. Они также включают path-perception, gaze detection и gesture-recognition алгоритмы.

Orin предложит 200 TOPS, 7× производительность Xavier при 3× энергоэффективности (Изображение: Nvidia)

Важно, эти модели могут быть кастомизированы с использованием инструментов, предоставляемых компанией, и могут быть обновлены через федеративное обучение. Федеративное обучение обучает локально на краю, сохраняя приватность данных, прежде чем центральная модель обновляется с результатами обучения из множественных источников.

«ИИ автономный автомобиль — это software-defined автомобиль, требующий операций по всему миру на широком спектре датасетов», — сказал Дженсен Хуанг, CEO Nvidia. «Предоставляя AV разработчикам доступ к нашим DNN и продвинутым инструментам обучения для оптимизации их для множественных датасетов, мы обеспечиваем совместное обучение через компании и страны, сохраняя владение данными и приватность. В конечном счете, мы ускоряем реальность глобальных автономных автомобилей».