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NVIDIA GTC大会推自动驾驶仿真系统 与ARM联合让数十亿终端具备深度学习能力

作者:搜狐科技视界 时间:2018/03/28 阅读:4841
搜狐科技 文/丁丁 搜狐科技消息,在2018年NVIDIA GTC大会上,NVIDIA推出了一套自动驾驶虚拟现 […]

搜狐科技 文/丁丁

搜狐科技消息,在2018年NVIDIA GTC大会上,NVIDIA推出了一套自动驾驶虚拟现实仿真系统。这是一套基于云的自动驾驶汽车测试系统,该系统将为实现自动驾驶汽车上路创建了一种更安全、可扩展性更好的方式。

同时,NVIDIA与ARM也在GTC大会上宣布,双方将在数十亿新设备上实现深度学习推理。这些设备包括移动、消费电子和物联网终端。

DRIVE Constellation仿真系统将降低自动驾驶测试时间和成本

据NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋介绍,DRIVE Constellation是一款基于两种不同服务器的计算平台。

第一台服务器运行NVIDIA DRIVE Sim软件,用以模拟自动驾驶汽车的传感器,如摄像头、激光雷达和雷达。第二台服务器搭载了NVIDIA DRIVE Pegasus AI汽车计算平台,可运行完整的自动驾驶汽车软件堆栈,并能够处理模拟数据,这些模拟数据如同来自路面行驶汽车上的传感器。

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NVIDIA汽车事业部副总裁兼总经理Rob Csongor表示:“要实现自动驾驶汽车的量产部署,需要一种能够在数十亿英里的行驶中进行测试和验证的解决方案,以实现客户所需的安全性和可靠性。借助DRIVE Constellation,我们将视觉计算和数据中心方面的专业知识相结合,实现了这一目标。借助虚拟仿真,我们可通过对数十亿英里的自定义场景和极端情况进行测试,从而提高算法的稳定性,其花费的时间和成本仅为实际道路测试的一小部分。”

仿真服务器由NVIDIA GPU提供支持,每台服务器都会生成仿真传感器数据流,并将其传送至DRIVE Pegasus进行处理。DRIVE Pegasus的驾驶指令会反馈给仿真器,以完成数字反馈循环。这一“硬件在环”周期的发生频率为每秒30次,可用于验证在Pegasus上运行的算法和软件对仿真车辆进行的操作是否正确。

DRIVE Sim软件可生成照片级逼真的数据流,以创建大量不同的测试环境。它能够模拟诸如暴雨和暴风雪等不同天气状况;一天中不同时间内的光线变化,或是夜间受限的视野;以及所有不同类型的路面和地形。在模拟过程中可设置各种危险情况,来测试自动驾驶汽车的反应能力,以确定其不会对任何人的安全造成威胁。

据称,DRIVE Constellation将于2018年第三季度开始给首批合作伙伴供货。

NV与ARM合作让物联网终端具备深度学习推理能力

NVIDIA与ARM在这届GTC大会上也宣布,双方将通过开源的NVIDIA深度学习加速器(NVDLA)架构集成到ARM的Project Trillium平台上,以实现机器学习。

此次合作将使物联网芯片公司能够轻松地将AI集成到它们的设计中,并帮助它们将智能且价格实惠的产品带给全球数十亿的消费者。

此前,ARM大中华区总裁吴雄昂就对搜狐科技表示,由于网络连接的不确定性,智能终端必须具备一定的计算能力,以便消费者在无法使用云服务时能够保证正常工作。

ARM执行副总裁兼IP集团总裁Rene Haas认为:“加速AI在终端的应用对于Arm实现连接万亿物联网设备的愿景至关重要。如今,通过把NVDLA集成到Arm的 Project Trillium平台,我们距离实现这个愿景又近了一步,两家公司为AI和物联网投入的专业知识和能力将直接有益于我们的整个生态系统。”

黄仁勋称,深度学习的进展仅仅是对未来的启示。其中的很多进展都是基于NVIDIA深度学习平台,这个平台已经成为全球标准。NVIDIA也在以大幅超越摩尔定律的步伐加快提升平台性能,以实现突破,进而为医疗保健、交通运输、科学探索和其他众多领域带来革命性的改变。

在这次GTC大会上,NVIDIA方面称,其深度学习平台相较于六个月前发布的上一代产品,其深度学习工作负责性能实现了10倍提升。



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