CES 2016 — nVidia e o futuro dos carros autônomos

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Drive PX 2 — esse monstrinho com TDP de 250 W consegue 8 teraflop/s (crédito: nVidia)

Ano passado, a nVidia lançou o Drive PX. E não parou por aí: a camaleão verde de Santa Clara está investindo fortemente em carros autônomos. Mais especificamente nos sistemas de navegação.

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O nVidia Drive PX2 é 150 vezes mais potente que o MacBook Pro

O futuro onde todos os carros seriam 100% autônomos está muito longe. O que a nVidia pretende com o Drive PX 2 é dar às montadoras uma solução agora: o ato de dirigir um carro, em condições reais, demanda um poder de processamento enorme.

No Drive PX2 temos de um lado 2 processadores com 12 núcleos ARM; e do outro, nada menos que duas GPUs em SLi. Tudo isso para nos dar 8 Tflop/s.

Os oito teraflop/s do Drive PX 2 já são um bom começo, localmente, mas é preciso mais. Daí a necessidade de o Drive PX 2 fazer parte de uma rede neural conectada, a DriveNet. A rede neural da nVidia vai usar o poder das GPUs para treinar os novos modelos de carros autônomos.

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O carro aprende e compartilha o conhecimento com a rede neural através de updates (crédito: nVidia)

O sistema é capaz de aprender e reagir localmente aos obstáculos do trânsito, como outros carros, caminhões, ônibus, pedestres e ciclistas. Muitas coisas em paralelo, realmente uma forte GPGPU cai como luva aqui. Que o diga a DIGITS DevBox, a estação de trabalho otimizada para pesquisas em deep learning e que colabora diretamente com a DriveNet.

No começo, ainda com o Drive PX, o sistema fazia o reconhecimento dos objetos mais elementares no trânsito. Com a evolução da DriveNet, cada pixel dos objetos têm sido quase que perfeitamente identificados. Em tempo real. Essa rede neural tem sido treinada para diferenciar, por exemplo, um pedestre de um ciclista e reagir de acordo… em tempo real!

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Evolução

Embora carros autônomos tenham enfrentado muitos inimigos nos tribunais e legislações mundo afora, eles prometem sim aumentar a segurança nas estradas e ruas. Segundo a nVidia, as redes neurais teriam ultrapassado a capacidade humana de reconhecimento de imagem: além do hardware local em si, a evolução da DriveNet acelerou 30 vezes em poucos meses de experimentos.

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Em cada automóvel temos no mínimo 4 câmeras capturando 32 mil pontos a 30 frames por segundo. Todas essas imagens montam um modelo 3D da estrada e seus obstáculos mais visíveis (outros veículos), sem precisar dos LIDARs. Estes são utilizados para detectar colisões súbitas, imprevistas.

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Embora a Volvo seja a primeira montadora a utilizar o Drive PX2, várias outras já estão fazendo experimentos com o nVidia Drive. São tanto big players como Audi, BMW, Daimler, Ford, como outras empresas como ZMP (táxis robôs no Japão) e Preferred Networks.

Com isso tudo temos uma nVidia fazendo o que sabe de melhor (GPU) num mercado totalmente diferente e ainda novo. Dou meu braço a torcer.

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Autor: Emanuel Laguna

O “tio Laguna” nasceu no Siará em meio à Fortaleza de 1984. Sempre gostou de brincar de médico com os aparelhos eletrônicos e entender como um hardware dedicado a jogos funciona, mas pretende formar-se como Engenheiro Eletricista qualquer dia. Antes apaixonado pelos processadores gráficos desktop, vê nos smartphones, tablets e outras geringonças mobile o futuro da computação.

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