英伟达又推新“核弹”：针对L5无人驾驶出租车，量产化的超级计算机

您认为NVIDIA DRIVE PX Xavier已经是NVIDIA为自动驾驶推出的最强计算机。在刚刚开幕的GTC Europe 2017上，黄仁勋宣布了专为L5无人驾驶出租车推出并面向量产的超级计算机——DRIVE PX Pegasus。回顾DRIVE PX的整个产品线，自2015年推出以来，该平台陆续推出：DRIVE PX，第一代产品，第一台用于自动驾驶测试的超级计算机；DRIVE PX2，第二代产品，与DRIVE PX一样，PX2是一个迭代测试原型；用于AutoCruise的DRIVE PX2和用于AutoChauffer的DRIVE PX 2，它们是从DRIVE PX1衍生而来的批量生产版本；前者主要用于自动驾驶和高速路段的高精度映射，后者用于点对点和相对特定的场景自动驾驶。值得一提的是，在特斯拉的生产车型中，还使用了定制版的Drive PX2；DRIVE PX Xavier，L4自动驾驶仪的生产版本；刚刚发布的DRIVE PX Pegasus是L5无人驾驶设计的生产版本；黄仁勋在GTC Europe的主题演讲中提到，在NVIDIA DRIVE PX平台的225个合作伙伴中，至少有25个正在开发无人驾驶出租车（Robo taxi）。与L2、L3和L4的自动驾驶相比，L5无人驾驶出租车的DRIVE PX Pegasus是最激进的自动驾驶技术。Waymo和ZOOX等他们的典型代表认为，未来的无人驾驶出租车将没有方向盘、油门和刹车踏板，当然也不会有人驾驶，他们都在设计和制造这样的车型。黄仁勋认为，最激进的自动驾驶技术是对Robo Taxi的计算需求，因此无人驾驶出租车也对车载计算机提出了很高的挑战。首先，必须有足够的计算冗余。即使电脑坏了，无人车仍能将乘客安全带到目的地。传感器也应该有冗余。如果车辆在路上颠簸，并且一些传感器出现故障，则剩余的传感器应确保能够继续完成驾驶任务。一辆可以大规模部署在道路上的无人驾驶出租车可能有10多个摄像头。通过激光雷达和毫米波雷达等传感器，它可以实时定位车辆本身，并在200米范围内感知车身周围的驾驶情况。获得的数据将上传到云端，形成高精度地图的更新。仅从参数来看，飞马座的计算性能为320 terflops，能耗为500瓦。与Xavier的30个terflops的性能相比，它消耗了30瓦，这在性能上至少高出10倍，但在功耗上也高出了10倍。根据雷锋的说法。com（微信公众号：雷锋网），飞马的计算核心设计将包括两个Xavier SoC和两个独立的下一代架构GPU。由于Xavier本身由一个Volta GPU和一个8核ARM处理器组成，Pegasus最终将配备两个Volta GPU、两个下一代架构GPU和两个8核ARM处理器。飞马座的硬件尺寸看起来与现有的DRIVE PX2板几乎相同。黄仁勋自豪地展示了它躺在后备箱里至少三次的效果。从底层计算硬件到上层应用程序，黄师傅已经为您做好了准备。除了发布Pegasus，NVIDIA还在本次主题演讲中透露，使用8台DGX-1超级计算机可以在5小时内模拟30万英里的道路行驶。30万公里相当于美国现有道路总里程的1/10。换句话说，八架DGX-1可以在短短两天内跑完美国的所有道路。黄仁勋说，这就是英伟达一次又一次模拟这些路测的方式，不断寻找内部的极端情况。在DRIVE PX2和Xavier上，英伟达分别与一流的汽车零部件供应商采埃孚和博世达成了大规模生产车载超级计算机的合作。根据此前公布的时间表，英伟达将在今年第四季度向部分合作伙伴提供DRIVE PX Xavier的原型，然后在2018年下半年向合作伙伴提供DRIVE-PX Pegasus的原型。从底层计算平台到硬件，英伟达为自动驾驶设计并提供了四个层次的技术：底层计算平台，从DRIVE PX2等测试平台，到博世AI car Computer和ZF ProAI等生产汽车规划平台，再到DRIVE PX Pegasus等L5计算平台，以及DGX-1的云培训平台；

DRIVE OS，一种收集和处理传感器数据的操作系统；传动系统，SDK

用于自动驾驶的感知、定位和地图创建；DRIVE AV，一种面向应用的技术，被雷锋网理解为一种基于应用的参考设计。黄仁勋表示，在内部，英伟达自己的测试车BB8不断在路上测试，DGX-1每天运行数十万公里的模拟测试。这些技术将向合作伙伴开放。根据今年1月的统计，英伟达约有1万名员工，黄仁勋提到，目前有数千人在从事自动驾驶相关的研发工作。目前，使用DRIVE PX平台开发无人驾驶出租车的公司有：优步、Lyft和Waymo在美国各地进行了测试，通用汽车旗下的Cruise Automation在旧金山测试，福特旗下的Argo.ai在匹兹堡测试，Nutonomy在新加坡测试，Yandex在俄罗斯测试，等等。黄仁勋这次告诉这些企业，核弹又为你们制造出来了。您认为NVIDIA DRIVE PX Xavier已经是NVIDIA为自动驾驶推出的最强计算机。在刚刚开幕的GTC Europe 2017上，黄仁勋宣布了专为L5无人驾驶出租车推出并面向量产的超级计算机——DRIVE PX Pegasus。回顾DRIVE PX的整个产品线，自2015年推出以来，该平台陆续推出：DRIVE PX，第一代产品，第一台用于自动驾驶测试的超级计算机；DRIVE PX2，第二代产品，与DRIVE PX一样，PX2是一个迭代测试原型；用于AutoCruise的DRIVE PX2和用于AutoChauffer的DRIVE PX 2，它们是从DRIVE PX1衍生而来的批量生产版本；前者主要用于自动驾驶和高速路段的高精度映射，后者用于点对点和相对特定的场景自动驾驶。值得一提的是，在特斯拉的生产车型中，还使用了定制版的Drive PX2；DRIVE PX Xavier，L4自动驾驶仪的生产版本；刚刚发布的DRIVE PX Pegasus是L5无人驾驶设计的生产版本；

黄仁勋在GTC Europe的主题演讲中提到，在NVIDIA DRIVE PX平台的225个合作伙伴中，至少有25个正在开发无人驾驶出租车（Robo taxi）。与L2、L3和L4的自动驾驶相比，L5无人驾驶出租车的DRIVE PX Pegasus是最激进的自动驾驶技术。Waymo和ZOOX等他们的典型代表认为，未来的无人驾驶出租车将没有方向盘、油门和刹车踏板，当然也不会有人驾驶，他们都在设计和制造这样的车型。黄仁勋认为，最激进的自动驾驶技术是对Robo Taxi的计算需求，因此无人驾驶出租车也对车载计算机提出了很高的挑战。首先，必须有足够的计算冗余。即使电脑坏了，无人车仍能将乘客安全带到目的地。传感器也应该有冗余。如果车辆在路上颠簸，并且一些传感器出现故障，则剩余的传感器应确保能够继续完成驾驶任务。一辆可以大规模部署在道路上的无人驾驶出租车可能有10多个摄像头。通过激光雷达和毫米波雷达等传感器，它可以实时定位车辆本身，并在200米范围内感知车身周围的驾驶情况。获得的数据将上传到云端，形成高精度地图的更新。仅从参数来看，飞马座的计算性能为320 terflops，能耗为500瓦。与Xavier的30个terflops的性能相比，它消耗了30瓦，这在性能上至少高出10倍，但在功耗上也高出了10倍。根据雷锋的说法。com（微信公众号：雷锋网），飞马的计算核心设计将包括两个Xavier SoC和两个独立的下一代架构GPU。由于Xavier本身由一个Volta GPU和一个8核ARM处理器组成，Pegasus最终将配备两个Volta GPU、两个下一代架构GPU和两个8核ARM处理器。飞马座的硬件尺寸看起来与现有的DRIVE PX2板几乎相同。黄仁勋自豪地展示了它躺在后备箱里至少三次的效果。从底层计算硬件到上层应用程序，黄师傅已经为您做好了准备。除了发布Pegasus，NVIDIA还在本次主题演讲中透露，使用8台DGX-1超级计算机可以在5小时内模拟30万英里的道路行驶。30万公里相当于美国现有道路总里程的1/10。换句话说，八架DGX-1可以在短短两天内跑完美国的所有道路。黄仁勋说，这就是英伟达一次又一次模拟这些路测的方式，不断寻找内部的极端情况。在DRIVE PX2和Xavier上，英伟达分别与一流的汽车零部件供应商采埃孚和博世达成了大规模生产车载超级计算机的合作。根据此前公布的时间表，英伟达将在今年第四季度向部分合作伙伴提供DRIVE PX Xavier的原型，然后在2018年下半年向合作伙伴提供DRIVE-PX Pegasus的原型。从底层计算平台到硬件，英伟达为自动驾驶设计并提供了四个层次的技术：底层计算平台，从DRIVE PX2等测试平台，到博世AI car Computer和ZF ProAI等生产汽车规划平台，再到DRIVE PX Pegasus等L5计算平台，以及DGX-1的云培训平台；DRIVE OS，一种收集和处理传感器数据的操作系统；传动系统，SDK用于自动驾驶的感知、定位和地图创建；DRIVE AV，一种面向应用的技术，被雷锋网理解为一种基于应用的参考设计。黄仁勋表示，在内部，英伟达自己的测试车BB8不断在路上测试，DGX-1每天运行数十万公里的模拟测试。这些技术将向合作伙伴开放。根据今年1月的统计，英伟达约有1万名员工，黄仁勋提到，目前有数千人在从事自动驾驶相关的研发工作。目前，使用DRIVE PX平台开发无人驾驶出租车的公司有：优步、Lyft和Waymo在美国各地进行了测试，通用汽车旗下的Cruise Automation在旧金山测试，福特旗下的Argo.ai在匹兹堡测试，Nutonomy在新加坡测试，Yandex在俄罗斯测试，等等。黄仁勋这次告诉这些企业，核弹又为你们制造出来了。

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