在我们认为NVIDIA DRIVE PX Xavier已经是英伟达在自动驾驶行业推出的最强计算机了。却在不久,黄仁勋又公布了——DRIVE PX Pegasus,专门针对L5无人驾驶出租车推出的,面向量产化的超级计算机。
回顾DRIVE PX的整个产品线,自从2015年推出以来,这个平台下已经陆续推出了:
DRIVE PX,第一代产品,最早用于自动驾驶测试的超级计算机;
DRIVE PX2,第二代产品,同DRIVE PX一样,PX2是一个迭代版的测试样机;
DRIVE PX2 for AutoCruise、DRIVE PX2 for AutoChauffeur,由DRIVE PX2衍生的面向量产化的版本;前者主要用于高速路段自动驾驶和高精地图绘制,后者用于点到点、相对特定场景的自动驾驶。值得一提的是,在Tesla的量产车型上,使用的也是Drive PX2的一个定制版;
DRIVE PX Xavier,面向L4自动驾驶的量产版本;
现在刚刚公布的DRIVE PX Pegasus,面向L5无人驾驶设计的量产版本;
黄仁勋在GTC Europe的keynote上提到,在NVIDIA DRIVE PX平台现有的225家合作伙伴中,至少有25家在开发无人驾驶出租车(Robo-Taxi)。
面向L5无人驾驶出租车的DRIVE PX Pegasus
相比L2、L3、L4的自动驾驶,无人驾驶出租车是一种最激进的自动驾驶技术形态。其中的典型代表比如Waymo和ZOOX,他们认为未来的无人驾驶出租车是没有方向盘、没有油门和刹车踏板的,当然也没有人驾驶,并且两家都在设计和制造这样的车型。
最激进的自动驾驶技术,Robo-Taxi上的计算需求
黄仁勋认为,因此无人驾驶出租车也给车载计算机提出了很高的挑战。
首先要有充分的计算冗余,即使一台计算机宕机了,无人车依然要把乘客安全带到目的地;同样也要有传感器的冗余,假如路上有车辆发生了磕碰,一部分传感器失效,剩下的传感器要保证能够继续完成驾驶任务。一台能够规模化部署上路的无人驾驶出租车,可能会有10个以上的摄像头,配合激光雷达、毫米波雷达等传感器,对车辆本身进行实时定位,并且感知车身周围到200米范围内的驾驶态势,感知获得的数据又要上传云端形成高精度地图的更新。
仅仅从参数来看,Pegasus计算性能是320 terflops,能耗是500瓦。相比Xavier性能30 terflops,功耗30瓦,性能上至少提高了10倍,但功耗也上升了10倍。
据了解,在Pegasus的计算核心设计上,它会包含2颗Xavier SoC和2颗独立的下一代架构GPU。因为Xavier本身就是由1个Volta GPU和1个8核ARM处理器构成的,所以Pegasus最后会搭载2颗Volta GPU和2颗下一代架构的GPU,以及2个8核ARM处理器。
Pegasus的硬件尺寸看起来与现有的DRIVE PX2板子基本上差不多大小。黄仁勋在keynote上至少得意地展示了3次它躺在后备箱里的效果。
从底层计算硬件,到上层应用,黄教主都为你准备好了
除了发布Pegasus,英伟达在这次keynote上还透露,使用8台DGX-1超级计算机5个小时内可以模拟30万英里的道路驾驶。30万公里相当于是美国现有公路总里程的1/10。
也就是说,8台DGX-1只要2天时间就可以把全美的道路跑一遍。黄仁勋说,在内部英伟达就是这样一遍遍地模拟这些道路测试,不断寻找里面的极端情况。
在DRIVE PX2和Xavier上,英伟达已经和汽车一级零部件供应商ZF、Bosch分别达成量产车载超级计算机的合作。根据之前公布的时间表,英伟达会在今年Q4向一部分合作伙伴提供DRIVE PX Xavier的样机,然后会在2018年的下半年向合作伙伴提供DRIVE PX Pegasus的样机。
从底层计算平台到硬件,英伟达为自动驾驶设计和提供了4个层次的技术:
底层计算平台,从DRIVE PX2这样的测试平台,到Bosch AI Car Computer、ZF ProAI这样的量产车规级平台,到DRIVE PX Pegasus这样L5计算平台,到DGX-1的云端训练平台;
DRIVE OS,将传感器数据进行收集和处理的操作系统;
DRIVEWORKS,为自动驾驶提供的感知、定位、地图创建等SDK;
DRIVE AV,面向应用的技术,理解成是面向应用的参考设计。
黄仁勋说,在内部,英伟达自己的测试车BB8在路上不断测试,DGX-1上每天运行数十万公里的模拟测试,这些技术都会开放提供给合作伙伴。根据今年1月份的统计,英伟达大约有10000名雇员,黄仁勋提到现在有数千人工作在自动驾驶相关的研发上。
目前使用DRIVE PX平台在开发无人驾驶出租车的公司有:Uber、Lyft、Waymo在美国各地测试,通用旗下的Cruise Automation在旧金山测试,福特旗下的Argo.ai在匹兹堡测试,Nutonomy在新加坡测试,Yandex在俄罗斯测试,等等。
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