NVIDIA在CES發(fā)布了 NVIDIA DRIVE™ PX 2，加快自動駕駛汽車競賽的節(jié)奏。NVIDIA DRIVE™ PX 2 是全球最強大的車載人工智能引擎。
NVIDIA DRIVE PX 2 讓汽車行業(yè)能夠利用人工智能來解決自動駕駛所固有的復雜性。該平臺在 NVIDIA 最先進的 GPU 上利用深度學習來實現(xiàn)汽車周圍 360 度態(tài)勢感知，從而能夠精確地確定汽車所在的位置并計算出安全舒適的行駛路線。
NVIDIA 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛 (Jen-Hsun Huang) 表示：“駕駛員應對的是無限復雜的世界?，F(xiàn)代人工智能與 GPU 技術的突破讓我們最終能夠解決自動駕駛汽車令人望而生畏的難題。”
“NVIDIA GPU 是深度學習與超級計算取得進步的關鍵所在。我們正在利用這些 GPU 來打造未來自動駕駛汽車的大腦，這些自動駕駛汽車會始終保持警覺，最終將實現(xiàn)超人一般的態(tài)勢感知水平。自動駕駛汽車將帶來更高的安全性、全新的便捷出行服務乃至靚麗的城市設計，幫助人們營造更美好的未來。”
每秒24 萬億次深度學習運算
打造DRIVE PX 2 的目的是為了滿足 NVIDIA 汽車合作伙伴的需求，為其提供一款開放的開發(fā)平臺。DRIVE PX 2 能夠為深度學習提供前所未有的處理性能，相當于 150 臺 MacBook Pro。
它包含2 顆第二代 Tegra® 處理器和 2 顆基于 Pascal™ 架構的新一代獨立 GPU，每秒最多可完成 24 萬億次深度學習運算。該平臺采用專門的指令集，這些指令集可加速深度學習網(wǎng)絡推理中所運用的數(shù)學運算，平臺計算性能比上一代產(chǎn)品快 10 倍以上。
DRIVE PX 2 的深度學習功能使其能夠快速學會如何解決日常駕駛中的難題，例如意外的路面垃圾、不遵守規(guī)則的駕駛員以及意外的建筑施工區(qū)域等等。深度學習還能夠在傳統(tǒng)計算機視覺技術無能為力的領域中解決各種難題，例如雨、雪和大霧等惡劣天氣條件以及日出、日落和嚴重光線不足等弱光條件。
在通用浮點運算方面，DRIVE PX 2 的多精度 GPU 架構每秒最多能夠完成 8 萬億次運算。這一速度比上一代產(chǎn)品快 4 倍以上。這種強勁的處理性能讓合作伙伴能夠應付各種各樣的自動駕駛算法，其中包括傳感器融合、定位以及路徑規(guī)劃。它還能夠在需要時為深度學習網(wǎng)絡的各個層提供高精度計算。
自動駕駛汽車中的深度學習
自動駕駛汽車利用各種各樣的傳感器來了解其周圍環(huán)境。DRIVE PX 2 可以處理 12 路視頻攝像頭、激光定位器、雷達以及超聲傳感器的輸入，將這些輸入相融合來精確地檢測和識別對象、確定汽車在其所處環(huán)境中的具體位置，然后為安全行駛計算最佳路徑。
NVIDIA DriveWorks™ 是一套便于完成這項復雜工作的軟件工具、庫以及模塊，可加速自動駕駛車輛的開發(fā)與測試。通過在 DRIVE PX 2 專用和通用處理器上運行的復雜算法流水線，DriveWorks 可實現(xiàn)傳感器校準、環(huán)境數(shù)據(jù)的獲取、同步以及傳感器數(shù)據(jù)流的記錄與處理。從對象識別、分類與圖像分割到地圖定位與路徑規(guī)劃，所包含的這些軟件模塊可用于自動駕駛流水線的方方面面。
針對深度學習的端到端解決方案
NVIDIA 提供的端到端解決方案由 NVIDIA DIGITS™ 和 DRIVE PX 2 組成，該解決方案既可以用于訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡，也可以用于在汽車內(nèi)部署該網(wǎng)絡的輸出。
DIGITS 是一款用于開發(fā)和訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡并對其進行可視化的工具，可在任何基于 NVIDIA GPU 的系統(tǒng)上運行，不論是個人電腦、超級計算機還是 Amazon Web Services 以及最近發(fā)布的 Facebook Big Sur開放機架兼容型硬件。被訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡模型在汽車內(nèi)的 NVIDIA DRIVE PX2 上運行。
在市場上廣受認可
自從NVIDIA 去年夏季推出第一代 DRIVE PX 以來，已有 50 多家汽車制造商、一級供應商、開發(fā)商以及研究機構采用 NVIDIA 的人工智能平臺來開展自動駕駛開發(fā)工作。他們盛贊了這一平臺的性能、功能以及易于開發(fā)的特點。
“通過利用 NVIDIA 的 DIGITS 深度學習平臺，我們使用德國波鴻魯爾大學的交通標志數(shù)據(jù)庫在不到 4 個小時的時間里便取得了 96% 以上的精確度。利用傳統(tǒng)計算機視覺算法的其它企業(yè)投入數(shù)年的開發(fā)力量才實現(xiàn)了類似的感知水平，而我們能夠用風馳電掣般的速度達到這一水平。”
— Matthias Rudolph, 奧迪公司駕駛員輔助系統(tǒng)架構總監(jiān)
“從自動駕駛到制造過程中的質(zhì)量檢驗，寶馬公司正在探索如何將深度學習運用到各種各樣的汽車使用場合中。能否在海量數(shù)據(jù)上快速訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡至關重要。通過利用配有NVIDIA DIGITS 的 NVIDIA GPU 集群，我們正在收獲絕佳的成果。”
— Uwe Higgen, 寶馬公司美國技術部門負責人
“由于深度學習，我們使車輛的環(huán)境感知能力大幅提升，使其更加接近人類的水平，這是傳統(tǒng)計算機視覺技術無法企及的。”
— Ralf G. Herrtwich, 戴姆勒公司車輛自動化總監(jiān)
“在 NVIDIA DIGITS 上運行深度學習的做法使行人檢測算法的訓練速度提升了 30 倍，隨著我們將這些算法搬到 NVIDIA DRIVE PX 上來，我們將對其進行進一步的測試和開發(fā)。”
— Dragos Maciuca, 福特研究與創(chuàng)新中心技術總監(jiān)
DRIVE PX 2 開發(fā)引擎將于 2016 年第 4 季度大規(guī)模上市。搶先試用的開發(fā)合作伙伴將于第 2 季度獲得這一開發(fā)平臺。
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