Nvidia は自動運転車の頭脳になりたい

チップの設計者である Nvidia は火曜日、自動運転車の革命を促進すると予想される Generate Thor と呼ばれる新しいプロセッサを発表しました。

Thorプロセッサーは、2025年に道路を走る車のために2024年に到着する必要があります。 中国の自動車メーカー Zeekrの 001 EV について、Nvidia の自動車部門の副社長である Danny Shapiro 氏は述べています。 彼らはに基づいています Nvidia の新しい Hopper グラフィックス プロセッシング ユニット 自動運転車の鍵となる人工知能ソフトウェアをより適切に処理するために。

シャピロ氏は、レベル 4 またはレベル 5 の自動運転機能について言及し、「完全な自動運転に完全にスケールアップすることは間違いありません」と述べました。

Nvidia は Atlanというチップ 2024 年に予定されていましたが、1 秒あたり 2,000 兆の操作で AI ソフトウェアを処理する Thor を優先してキャンセルしました。これは、Atlan で計画されていた速度の 2 倍で、現在の Orin プロセッサの 8 倍です。 Thor には、Hopper の重要な機能が 1 つ組み込まれています。それは、トランスフォーマーと呼ばれる強力な AI 技術を加速する機能です。 Nvidia はまた、車線維持や自動緊急ブレーキなどの革新的ではない運転支援技術についても、ローエンドの Thor バリエーションを期待しています。

自動車メーカーがドライバー支援、インフォテインメント、およびエンジン燃焼から GPS ナビゲーションまですべてを監視する電子制御ユニット用のプロセッサやその他の半導体チップをますます多く要求するようになるにつれて、自動車用プロセッサ市場はますます大きくなっています。 各 ポルシェ タイカンには 8,000 個の半導体素子が搭載されています.

チップ設計者は新しい市場で利益を得ています。 Nvidia は自動車用チップの注文で 110 億ドルを獲得、そして最大のライバルである Qualcomm は、 190 億ドルの自動車関連の注文がパイプラインにある.

Nvidia の GTC にも登場

GTC イベントでの Nvidia のその他の開発:

• これは GeForce RTX 4090 グラフィックス カードは、ゲーミング Computer system およびワークステーション向けの新しい Ada Lovelace 世代の GPU を搭載しており、10 月に 899 ～ 1,599 ドルの価格で発売されます。
• ロボット用プロセッサの Jetson Orin ラインには、小型ロボット用の Nano モデルが含まれるようになりました。 バッテリー寿命を延ばすために 5 ～ 15 ワットの電力を消費し、価格は 199 ドル以上で、1 月に出荷が開始されます。 Jetson Orin を使用する新たに発表された企業には、Canon、John Deere、Microsoft Azure、Teradyne、および TK Elevator が含まれると Nvidia は述べています。
• 新しい Nemo LLM テクノロジーは、言語、画像、その他のデータの処理における急速な進歩を担う AI のホットな新領域である大規模な言語モデルを研究者がより活用できるように設計されています。 LLM の再トレーニングは大量のリソースを消費しますが、Nemo テクノロジーを使用すると、研究者はビッグ AI をカスタマイズする増分 AI トレーニングをはるかに高速に実行できます。

Thor自動車用AIチップの詳細

770 億個のトランジスタを搭載した Thor は、市場で最大のプロセッサではないにしても、巨大なものになります。 しかし、これにより自動車メーカーは、より重く、より高価で、電力を大量に消費する小型チップの集合体を置き換えることができるようになる、と Nvidia は述べています。 ホッパー GPU を使用することに加えて、CPU コアを借用します。 Nvidia の 2023 Grace プロセッサ 従来のコンピューティング タスク用。 また、ゲームとデザインのための Nvidia の最新 GPU テクノロジである Ada Lovelace アーキテクチャからテクノロジを引き出します。

Huang 氏によると、この設計により、自動車メーカーは無線による更新で自動車のソフトウェアを簡単に改善できるようになります。 テスラは何年もの間、その技術において大きな技術的リードを持ってきました。

また、Thor はロボットや医療機器にも使用される予定である、と Huang 氏は述べています。 また、カー コンピューティング環境のさまざまな部分で、Linux、QNX、Android の 3 つのオペレーティング システムを同時に実行できます。 Nvidia によると、パーティショニング テクノロジにより、インフォテインメントなどの重要度の低い作業が重要な安全関連の作業を妨げないようにすることができます。

何年も前から約束されていた自動運転車では、まだテスト段階にあるため、これらのチップの重要性はさらに高まっています。

シャピロ氏は自動運転車について、「業界は当初考えていたよりもはるかに複雑な作業であることを認識しています。 「安全性が最優先事項であるため、コンピューティング能力が向上するまで、誰もこれらの車両を野放しにする準備ができていません。」