自动驾驶有三大挑战,英伟达以感知和计算能力

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小编:12月18日,由腾讯汽车主办的2018全球汽车AI大会在北京召开。

12月18日,由腾讯汽车主办的2018全球汽车AI大会在北京召开。

活动现场,英伟达全球副总裁、中国区总经理张建中发表了主题演讲。他表示,让自动驾驶汽车真正落地需要迎接三大挑战,这是每个从业者都必须要面对的问题。首先,参与交通的物体非常多,在每一个不同的场景都会发生不同的事情。如何用算法或者感知能力去应对不确定性,是最大的困难。

其次,研发自动驾驶其实成本是很高,然后进展非常缓慢,这直接导致很多企业无法去承担这样的高昂研发成本。除此之外,在新能源汽车上发展自动驾驶,必须要面对用最小的功耗能量达到最大的软件效率。

最后,自动驾驶跟一般传统车不一样的地方在于,自动驾驶汽车上路之前并未有明确的路测或者里程标准的约束。“对于自动驾驶来讲,没有一套系统是无法保证自动驾驶的解决方案能够真正落地上路的。”

张建中表示,英伟达将通过更好的感知和计算能力这方面去提供自动驾驶落地的解决方案。“这是为什么要发布XAVIER。如果想达到L5级别的自动驾驶的话,XAVIER是还不够,还需要XAVIER Plus,需要两个独立的GPU,才有足够快的时间去响应每一个场景的需要。”

他还透露,英伟达已经测试完成时速80公里的全程无手触高速自动驾驶。“英伟达办公室周围大概有一片高速公路,大概是连通四条高速公路,我们选择了一条80迈的高速公路,让这个车不需要人的干预,让它自己从高速公路的起点到终点走完。”

以下为发言实录:

尊敬的各位来宾,大家下午好!感谢腾讯汽车的邀请参加全球汽车AI大会!

今天分享一些Nvidia做自动驾驶的心得体会。现在AI已经是让整个世界自动化了,我们用自动化语言去描述AI对硬件的影响,在AI的助力跟赋能之下去执行我们想让它做的事情。我相信每一天我们都能面临着很多自动化的一些体验,比如说刚刚过去的“双十二”大家都在网上买东西,买的很多东西80%是计算机根据你的需要推荐给你的。你可能自己以为是你自己喜欢的,当然它也是你自己喜欢的。但是很多的帮助是在计算机的帮助下,用AI的算法推荐给你合适的产品跟合适的价钱,甚至于合适的品牌。

如果今天我们每天去看中国几个大的市场,AI可以落地的最大的市场实际上是在交通方面。在中国可能是几十亿的交通体量,出现的交通事故非常多,AI可以帮助我们解决很多安全上的隐患,提高生活效率跟质量的。如果再去看每天的医疗数据,每天你们去医院的就会有很多的感觉。这么多看病人的工作,每个医生花在每个病人的时间实际上是很短的,但是这个效率完全可以用AI的方式去提升,让他们的效率做的更好。我们都知道很多医生因为时间太有限,导致很多病人诊断不准确,这些都耽误了很多病人的健康,同时也让医生负荷太重。AI在这个行业是有很大的机会帮助去改善的。

还有一些其他的行业,相信在不同的地方落地AI的时候,已经极大地改善了每个人的生活质量跟品质。但是AI的应用之所以发展很快,其实离不开的计算力的帮助是非常重要的,Nvidia在过去几年当中致力于二十年GPU的研发。在二十年当中,每隔十年如果去看一下计算速度的话,大概可以看到十年之内提升的效能是1000倍的。


我们无法想象一下一个半导体里面的性能,在十年当中靠他的发展去提升一千倍的性能,但是GPU是怎么做到呢?靠半导体制程的提升是无法达到的。这也是杰森在很多次跟行业呼吁摩尔定律的宗旨,导致下一个计算机性能提升要靠很多方面的努力共同去协调计算机本身的架构、算法和软件。

如果看过去几年GPU的实践当中,十年提升一千倍是很容易完成到下一个十年的。当中可以看到靠什么呢?靠很多开发者的努力。每一个行业都有不同的开发者,汽车也不例外的。这些开发者可以从下载Nvidia CUDA开发工具库可以看出来,几乎到目前为止在全球有超过百万级的开发者用我们的CUDA开发库去开发并行计算,而这些算法可以应用在不同的AI当中。

最近发布了新的图灵架构的GPU,可以让我们在AI应用的速度又有极大的提升。TURING是在8月底在全球发布的一个新的GPU。这个架构当中,在一颗GPU当中集成了三种处理器,当然包括图形处理器,也增加了两个新的CORE,一个叫RT CORE,一个是Testing CROE,专门做AI的influence,今天GPU的架构从传统的图形芯片变成是一个大的SOC了。

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