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英伟达在自动驾驶应用布局谨慎而全面,由通用的模块渐渐为L2专门定制出专属模块,同时基于云的仿真平台也在拓展了虚拟测试的边界。
北京时间3月19日凌晨5点,英伟达GTC 2019大会(GPU技术大会)在美国硅谷举行。发布会上,CEO黄仁勋用2个多小时的时间,向外界公布了英伟达最新的产品进展,包括基于RTX显卡和平台打造的支持实时光线追踪的游戏进展、实时设计协作软件Omniverse、Tensor Core支持混合精度、用于数据科学的超算DGX POD等。
发布Jeston Nano计算模块,追逐树莓派市场
在机器人领域,英伟达发布了一款小巧便宜的基于Tegra X1的Jetson计算模块——Jeston Nano,模块本身只不过是SoC,RAM,NAND和VRM组合。它不同之前发布的嵌入式高性能利器AVG Xavier,也不同于更早发布的Jetson TX2开发套件。此次发布的Jetson Nano采用VIDIA Maxwell™GPU架构,具备128 CUDA核,CPU是4核ARM A57。内存为4GB 64位 LPDDR4。
Nano GPU计算能力虽然只有472GFlops(FP16),但Nano模组功耗只有5W,远远低于GTX1080。Nano的编解码能力,Encoder支持 4K @ 30FPS、1080P @ 4路 30fps,720p甚至达到8路 * 30帧/s。该开发套件只售99美元,尺寸只有100mm*80mm*29mm大小。
超高性价比的Jetson Nano确实让广大开发者感到惊喜,不过NVIDIA正在追逐Raspberry Pi市场也让人感觉意外。
曾经数字货币得势之时,英伟达的显卡买到断货,股票也是飞涨。而近一段时间,数字货币市场颓势尽显,这份市场也被断送,必须要拓展出新的市场。近日,英伟达也完成了史上最大手笔收购,69亿美元现金拿下以色列芯片公司Mellanox,该公司提供智能互联解决方案。
尽管目前树莓派市场并没有特别大,但是螃蟹腿也是肉,用较短的开发周期低价占领市场,同时NVIDIA也将其Isaac机器人软件作为自己的SDK发布。
除此之外,在GTC2019大会上,重新推出所有NVIDIA的各种自动驾驶汽车技术和产品。
自动驾驶平台更新,发布云模拟平台
NVIDIA针对自动驾驶的平台NVIDIA DRIVE™平台包括车载计算机(DRIVE AGX)和完整参考架构(DRIVE Hyperion™),以及数据中心托管模拟平台(DRIVE Constellation™)和深度神经网络(DNN)培训平台(DGX™) 。这些平台还包括丰富的软件开发工具包(SDK),以加速自动驾驶汽车(AV)的开发。
NVIDIA DRIVE™AGX开发人员套件提供开发量产级自动驾驶汽车(AV)所需的硬件,软件和示例应用程序。DRIVE AGX Xavier™开发套件(SKU 2000):包括两个Xavier片上系统(SoC),用于开发SAE Level 2/3自动驾驶应用。DRIVE AGX Pegasus™开发人员套件(SKU 2200):包括两个Xavier SoC和两个NVIDIA Turing™GPU,用于开发robotaxi应用程序。
而在今天的GPU技术大会上,黄宣布推出NVIDIA DRIVE AP2X- 一个完整的Level 2+自动驾驶解决方案,包括DRIVE AutoPilot软件,DRIVE AGX和DRIVE验证工具。
DRIVE AP2X融合了DRIVE AV自动驾驶软件和DRIVE IX智能驾驶舱体验。每个都采用高性能,高能效的NVIDIA Xavier片上系统(SoC),采用DriveWorks加速库和DRIVE OS(一种实时操作系统)。
同时,它增加了各种新的自动驾驶功能,包括更深入的神经网络,面部识别功能和其他传感器集成选项。为了增强映射和本地化,DRIVE AP2X软件将包括MapNet,一种识别车道和地标的DNN。为了实现强大而舒适的车道保持,一套三种不同的路径规划DNN将提供更高的准确性和安全性。
ClearSightNet允许车辆检测到摄像机失明,就像太阳直接照射到传感器中,或者当泥或雪限制其视野时。这允许汽车采取行动来弥补任何传感器障碍物。
对于驾驶员监控,新的DNN可实现面部识别。生态系统合作伙伴和制造商可以使面部识别能够打开或启动汽车,以及进行座位和其他客舱调整。
DRIVE AP2X软件还具有新的可视化功能。为了建立对自动驾驶能力的信任,置信度视图为车辆乘员提供了车辆环绕摄像机感知,当前速度,速度限制和驾驶员监控的可视化,所有这些都在一个屏幕上。
NVIDIA DRIVE Hyperion™是NVIDIA Level 2+自治解决方案的参考架构,包括完整的传感器套件和AI计算平台,以及用于自动驾驶,驾驶员监控和可视化的完整软件堆栈。DRIVE Hyperion套件可以集成到测试车辆中,使AV开发人员能够开发,评估和验证AV技术。
借助NVIDIA DRIVE Hyperion,软件配置用于数据采集(各种传感器),数据记录(使用存储设备),可视化(使用车内显示),车辆界面(使用线控驱动器接口)和软件更新(使用调制解调器)。这允许开发人员使用NVIDIA DRIVE™应用程序和DRIVE软件进行体验,评估和开发。
GTC2019上也推出了NVIDIA DRIVE Constellation™,这是一个基于云的虚拟现实仿真平台,旨在支持自动驾驶汽车的开发和验证。该平台是一个数据中心解决方案,由两个并排服务器组成:
第一台服务器; DRIVE Constellation Simulator使用运行DRIVE Sim软件的NVIDIA GPU来模拟虚拟世界。模拟器从虚拟世界中驾驶的虚拟汽车生成传感器输出。
第二台服务器; DRIVE Constellation Vehicle,包含运行完整AV软件堆栈的DRIVE AGX Pegasus AI车载计算机,用于处理模拟的传感器数据。
DRIVE Constellation Vehicle的驾驶决策反馈到DRIVE Constellation Simulator,实现了精确的硬件在环测试。
DRIVE Constellation 用户可以通过云远程访问任何平台。开发人员可以提交一个特定的模拟场景 - 例如,在潮湿的道路上雾蒙蒙的夜晚,一辆自动驾驶汽车对另一辆汽车在交通繁忙时切入车道作出反应。
为了确定AV的性能,开发人员可以设置特定的评估程序,例如碰撞时间,跟随距离和乘客舒适度,在运行时查看测试,并可视化结果。
具有特定变化的相同测试可突出极端和危险条件 - 如密集交通,恶劣天气和低能见度 - 可以并行运行。这种大规模的验证功能就像运行大量的测试车辆虚拟车队,在很短的时间内完成数月或数年的测试。
DRIVE Constellation是一个开放式平台,意味着它提供了一个编程接口,允许DRIVE Sim生态系统合作伙伴集成他们的环境模型,车辆模型,传感器模型和交通场景。通过整合各种合作伙伴,该平台可以生成全面,多样化和复杂的测试环境。
NVIDIA还详细介绍了DRIVE规划和控制软件层,作为其DRIVE AV软件套件的一部分。该层由路线规划器,车道规划器和行为规划器组成,它们协同工作以实现安全舒适的驾驶体验。驱动器规划和控制软件的主要组件是NVIDIA安全力场(SFF)。
总结
英伟达在自动驾驶应用布局谨慎而全面,由通用的模块渐渐为L2专门定制出专属模块,同时云仿真也在一定程度上拓展了虚拟测试的边界。
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