Estamos viendo la construcción desde los cimientos de la industria del coche autónomo. Para ello no sólo se necesitan vehículos o sensores. También se necesita realizar una ingente cantidad de cálculos.

Nvidia ha estado trabajando en Orin, si nueva plataforma de SoC para el vehículo autónomo y robótica. Ahora nos presentan el fruto de su trabajo, un trabajo que quiere revolucionar la industria de transporte.

Nvidia Orin, el músculo del futuro

La empresa americana va a ofrecer el acceso a sus redes neuronales para el desarrollo del vehículo autónomo. Orion es la evolución de Xavier, su predecesor en el mundo de los vehículos autónomos. Este procesador cuenta con 17 mil millones de transistores y un rendimiento siete veces superior al de su predecesor.

El nuevo SoC es el resultado de miles de millones de dólares de I+D invertidos a lo largo de cuatro años. Mientras tanto, Nvidia Drive AGX Orin está diseñado para ayudar a los OEMs a desarrollar familias complejas de productos de software para vehículos autónomos, que van desde vehículos de nivel 2 a vehículos de nivel 5 totalmente autónomos.

Nvidia Orin, la plataforma para vehículos autónomos 1

«Esta es una plataforma diseñada por software diseñada para ejecutar todas las diferentes redes neuronales», Danny Shapiro, director senior de automoción de Nvidia, dijo a los periodistas: «decenas de redes neuronales diferentes, preprocesamiento y post-procesamiento de datos, y una amplia variedad de diferentes algoritmos que todos tienen que operar simultáneamente en el coche, proporcionando redundancia y diversidad para lograr el más alto nivel de seguridad a nivel de sistema.»

Además de anunciar el nuevo SoC y la plataforma, Nvidia anunció que está abriendo el acceso a sus modelos de redes neuronales profundas pre-entrenados para la conducción autónoma. Los modelos incluyen una gama de modelos de detección de objetos (como detección de peatones y bicicletas, detección de carriles, detección de espacio de estacionamiento gratuito, detección de señales), detección de miradas, reconocimiento de gestos, así como modelos de planificación de rutas y cartografía.

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«Hemos invertido muchos, muchos años en el desarrollo de esta tecnología, y ahora la estamos poniendo a disposición de nuestro ecosistema», dijo Shapiro. «La razón por la que estamos haciendo esto es que queremos ayudar a la industria a avanzar.»

Nvidia también está poniendo a disposición herramientas que permitirán a otros usuarios de la industria del transporte personalizar las redes neuronales utilizando sus propios conjuntos de datos y conjunto de características de destino. Las herramientas utilizan el aprendizaje activo, el aprendizaje federado y el aprendizaje de transferencia.

Mientras tanto, Nvidia también anunció que el proveedor de plataformas de transporte móvil Didi Chuxing utilizará GPU Nvidia y tecnología de IA para desarrollar soluciones de conducción autónoma y computación en la nube.

La compañía planea utilizar estas GPU en el centro de datos para entrenar algoritmos de aprendizaje automático, así como la plataforma Nvidia Drive para la inferencia en vehículos autónomos de nivel 4. Didi también implementará Nvidia AI en Didi Cloud, utilizando la tecnología Nvidia para casos de uso internos, como el tráfico y las aplicaciones de supervisión. La compañía también está lanzando servidores virtuales de GPU en la nube para renderizado en la nube, computación y juegos.