Mengapa superkomputer perlu memberi tenaga pada mobil otonom | tim bajarin

Pada konferensi pengembang Nvidia beberapa bulan yang lalu, saya menghabiskan banyak waktu berbicara dengan orang-orang tentang Nvidia dan rencana kendaraan otonom para mitranya.

CEO Nvidia Jen-Hsun Huang menggunakan keynote-nya untuk memperkenalkan versi terbaru dari sistem Drive PX Nvidia untuk kendaraan self-driving, yang pada dasarnya adalah superkomputer yang duduk di bagasi mobil. Alat pemetaan HD dapat mendeteksi, merencanakan, dan bereaksi terhadap semua jenis kondisi jalan dan mengemudi. Demo menunjukkan mobil yang dapat belajar mengemudi secara mandiri di jalan utama dan jalan tanah yang belum dipetakan dengan hanya 3.000 jam pelatihan.

Kata yang digunakan di sini adalah "superkomputer." Selama 10 tahun terakhir, Nvidia telah menciptakan beberapa prosesor tercepat di dunia dalam arsitektur GPU-nya. Baru-baru ini mengumumkan produk terobosan yang disebutnya sistem superkomputer pertama di dunia yang didedikasikan untuk pembelajaran mendalam, DGX-1. Sistem ini memiliki hingga delapan prosesor Tesla P100 di atas satu sama lain dan memberikan 170 teraflops dalam satu kotak, 2 petalop di rak dengan harga terobosan $ 129.000.

Arsitektur ini adalah salah satu pengumuman terbesar di konferensi, dan pekerjaannya sekarang mengalir ke kendaraan otonom juga.

Ini menjadi jelas ketika Gill Pratt, CEO dari Toyota Research Institute, menekankan kemitraannya dengan Nvidia dan peran sistem seperti superkomputer dalam mobil akan berperan dalam rencana kendaraan otonom di masa depan. Pratt menunjukkan bahwa alasan No. 1 Toyota membuat komitmen untuk mengendarai mobil sendiri adalah karena "fakta bahwa kita menoleransi 1, 2 juta orang yang terbunuh per tahun sangat mengejutkan, dan itu memalukan. Ini jauh melebihi jumlah orang yang tewas dalam perang."

Teman saya Dean Takahashi di VentureBeat merangkum pemikiran Pratt tentang strategi mobil self-driving Toyota dengan baik, tetapi secara umum, keynote Pratt memberi kami perasaan bahwa Toyota akan memainkan peran kepemimpinan kunci dalam pengembangan mobil yang aman dan self-driving. Bahkan, Pratt melanjutkan dengan mengatakan bahwa penelitian yang dilakukan Toyota begitu penting bagi keselamatan publik secara keseluruhan sehingga perusahaan membuka banyak penelitiannya kepada para pesaingnya, atau sesuatu yang dia sebut "kerjasama bersama."

Saya melihat Nvidia juga memainkan peran utama di bidang ini. Saya menghabiskan waktu bersama Danny Shapiro, guru program kendaraan pintar Nvidia, dan dia menunjukkan kepada saya motherboard Drive PX 2.

Sistem ini didasarkan pada jenis jaringan saraf yang akan diperlukan untuk memproses keputusan kunci untuk hampir setiap jenis situasi mengemudi yang bisa dibayangkan. Saya menyadari bahwa sebagian besar perusahaan semikonduktor besar memiliki chip untuk digunakan pada kendaraan otonom, tetapi ketika saya berjalan menjauh dari demo Drive PX 2, saya berpikir bahwa jika berada di dalam mobil yang dapat menyetir sendiri, saya ingin mobil bertenaga tinggi superkomputer mengujinya.

Saya menduga itu adalah pemikiran di balik banyak pelanggan mobil Nvidia juga. Pekerjaan yang dilakukan Nvidia secara internal, ditambah dengan sistem Drive PX 2 yang baru, menjadikannya salah satu perusahaan semikonduktor terpenting yang mengatasi masalah dan tantangan dalam mengirimkan kendaraan otonom. Dan dari apa yang saya lihat di acara tersebut, mungkin diperlukan prosesor tingkat superkomputer untuk mengirimkan jenis kendaraan otonom yang sangat aman di masa depan kita.